1990年，一位17岁的理科生下了一个重要决定。
他放弃保送清华大学汽车工程专业的机会，选择中国科学技术大学专攻语音合成技术，9年后，他和十几位科大学子创办的“车库公司”正式成立。
这位理科生叫刘庆峰，这家成立27年的公司叫科大讯飞。
科大讯飞在西苑新村民宅起步 图源：企业
在刘庆峰创办科大讯飞的同一年，马云在西子湖畔创立了阿里巴巴，李彦宏在硅谷收拾行李准备回国创立百度。
二十多年过去，当年的创业公司已经长大，但创业环境早已不同往昔：技术、规模和资源依然为竞争带来优势，但随之而来的代价可能是——更长的决策链条、更重的组织惯性。
在刘庆峰创办科大讯飞的同一年，马云在西子湖畔创立了阿里巴巴，李彦宏在硅谷收拾行李准备回国创立百度。
二十多年过去，当年的创业公司已经长大，但创业环境早已不同往昔：技术、规模和资源依然为竞争带来优势，但随之而来的代价可能是——更长的决策链条、更重的组织惯性。
因此，在瞬息万变的大模型时代，大公司面临的核心之问不只是如何创新。更重要的是，如何让新业务摆脱旧组织的惯性，将技术积累变成新的增长。
摆在台前的是“人”的变化，一批90后、三十岁上下的技术人，正走向大公司创新和经营的一线。
在2026科大讯飞全球1024开发者节上，刘庆峰将舞台上的更多时间交给了这家公司的年轻人，会后媒体群访的“关键人物”，也是一位几个月前刚完成内部创业的90后技术人。
他叫刘权，如今是合肥词元星火科技有限公司（简称“词元星火”）CTO，把讯飞星火通用大模型的技术研发、版本迭代、能力运营和商业化落地都接手了过来。
十多年前，在中国科学技术大学的语音实验室里，同届同学大多在做语音，只有刘权转身走向了NLP（自然语言理解）。彼时语言模型远未成为风口，更鲜少有人预见它在日后掀起的技术浪潮。
就连刘权自己也没有想到，十多年后，他会成为一支大模型研发团队的负责人，从讯飞研究院到词元星火，他和核心团队的研究方向没有改变，组织身份却发生了变化。
当一家穿越多轮技术周期的大公司决定让年轻人上场，它究竟会将怎样的资源、多大的决策空间交给这批年轻人，希望他们解决什么问题？这场年轻化的组织重构，又能否提升科大讯飞新曲线的增长速度？
这些关键之问，不仅决定科大讯飞的未来，也影响中国AI创新的潮水走向。
大模型竞争开启组织较量科技商业史上，不乏大公司刷新自我的案例。
十几年前，萨提亚·纳德拉复兴微软时，就瞄准“移动为先，云为先”的战略，整合多项业务押注混合云，实现大象转身。十几年后的今天，陈立武同样动刀业务结构，借CPU东风得以挽救落后的英特尔。
但和芯片、云计算的转型不同，今天的大模型公司想要突围、保持领先，光靠业务转型远远不够。
以月甚至为周的大模型迭代速度、异常激烈的竞争，让今天的大模型已成为一场自上而下的“组织较量”。
一方面，国内外的科技大厂和大模型独角兽们都知道，训大模型没有“魔法”，伟大无法被计划。
开源与闭源持续博弈，算法和训练方法不断更新，既有优势也可能很快被追赶，没有哪条技术路线有长效保质期，大公司必须通过重构组织，让预训练、后训练、Infra等环节更高效地协同，用组织效率放大创新密度。
另一方面，大模型的竞争不仅是算力的比拼，也是人才的较量。
大洋彼岸，Meta斥资百亿收购Scale AI近半股权，并将这家公司的创始人、28岁的Alexandr Wang招入麾下，让其执掌超级智能实验室。国内科技巨头也下场抢人、抢天才，只有决策下沉到一线年轻技术人手中，由他们决定算力和资源的分配，创新才会发生。
科大讯飞的组织年轻化也正悄然进行。
在讯飞1024开发者节活动现场，参与新模型和新产品发布的年轻人，不少是科大讯飞从0到1培养起来的校招生。
腾讯科技了解到，讯飞星火大模型的核心团队既有研究院早期积累的骨干，也有从校招生成长起来的年轻力量。让年轻人先试、在开放环境里试，一直是科大讯飞的传统。
2008年科大讯飞登陆深交所，成中国在校大学创业的首家上市公司 图源：企业
理解这一点，要回到深度学习尚未成主流的2010年。
那一年，深度学习先驱邓力来到中国科学技术大学作学术报告，现场二三十人里，坐着一群来自讯飞研究院的年轻人。他们提出的问题让邓力印象深刻。多年后，他仍记得，这些年轻人对相关文献的理解“已经达到我的水平”。
那场讲座之后，科大讯飞决定“赌”一下深度神经网络。也正是这次尝试，让讯飞在中文语音识别上抢占下近两年的时间窗口。一年之后，讯飞正式推出全球首个中文深度学习语音识别系统。
“要爱自己的工作成果，但不能爱上自己的工作成果。”曾任讯飞研究院院长的科大讯飞高级副总裁胡国平这样形容研究院的创新氛围，他的意思是，研究者要珍视创新，但不能被既有创新绑住，不断迭代，才是讯飞研究院的基因。
刘权身上，也有这股劲儿。从坚持研究自然语言理解，到参与“讯飞超脑计划”，他逐渐从一个方向的研究者，走向新一轮技术选择的现场。
词元星火CTO 刘权 图源：受访者
2022年底，测试ChatGPT的重任落到他身上，他迅速拉来讯飞研究院多个方向的骨干，一周内整理出一百页调研分析报告，建议借鉴ChatGPT思路启动大模型研究，从自然语言理解、常识推理到人机交互，过去这些不同方向上的技术积累，在这一次共识里汇到了一起。
决定投入，只是开始。刘权记得，团队能使用的算力卡有限，需要整个研究院统一协调，算力要调配，大模型训练和工程能力也需要在实践中补齐。此前培养起来的研究人员，成为扛起这些任务的骨干，又继续在一轮轮模型迭代中不断成长。
当下，AI人才争夺愈演愈烈，特别是在顶尖人才极度稀缺的大模型领域，人才密度决定了创新速度。
今年，科大讯飞推出了面向全球AI领域顶尖青年人才的招募培养计划“星火X计划”——围绕讯飞星火通用大模型、行业大模型、智能语音、多模态及关键工程底座等核心技术方向设置关键课题，寻找具备前沿研究突破或复杂工程攻坚能力的年轻人。
科大讯飞为这些“技术天才”准备的，不只是课题，还有一片成长土壤：核心专家团队、自主可控的全国产算力底座，以及丰富的产业场景。年轻人可以从源头介入，深度参与一项技术从问题定义、技术验证，到成果转化与规模化应用的全过程。
具体在评价和激励机制上，飞星、飞凡、星火X三大顶尖人才专项提供“一人一薪”的待遇，培养实行“一人一策”。「腾讯科技」还获悉，科大讯飞针对顶尖人才的职级评审每季度开展，应届生最快可在一年内晋升。
“大模型战役并不是一年就结束的，它需要长期去做。”刘权说，在选拔新人时，团队不只看入职时的技术水平，更看成长潜力、与团队方向的契合度，以及能否在一轮轮模型迭代中持续接住新任务。
这种稳扎稳打、可持续的组织重构，也沉淀出科大讯飞的独特气质：母公司的技术积累与创新机制，得以让年轻技术人走向前台。
但另一个更关键的问题也由此产生：独特的年轻化组织重构，能否真正转化为新业务的商业化速度，让这家27年的大公司长出新增长曲线？
让新业务长出自己的节奏为什么伟大的公司会走向衰败？二十多年前，《基业长青》作者吉姆·柯林斯从通用电气、摩托罗拉等大公司里得出的答案是：
沉溺成功的傲慢。
这位管理学家说：“所有的产品、服务和伟大的构想，无论多么高瞻远瞩，都会过时，一家公司基业长青的秘诀是因为具备组织的力量。”
柯林斯当然无法给大模型时代的组织创新提供新药方，但对抗大公司病、摆脱组织惯性的底层逻辑是相同的：发挥母公司的核心优势，并给予新组织足够的经营自主权。
科大讯飞正是如此。母公司提供技术、产业和生态优势，新组织以更轻、更扁平的方式直面市场。这场组织重构，也让新业务有了更深、更快、更落地的增长姿势。
首先，“更深”的底层技术底座，新业务的攻坚不必从0开始。
星火大模型立项后，刘权牵头开展相关核心研发，经历了每一次模型的艰难持续迭代。
“难”是因为，星火系列模型是在全国产算力上长出来的通用大模型，从一开始，面对的就是无人区，团队需要与华为等国产算力厂商协同，解决底层软件生态、训练框架、通信效率和关键算子等一系列工程问题。每一次模型能力的提升，背后都是大量不易被看见的工作。
“这些工作并不那么光鲜亮丽，但每一个地方都要做扎实。”刘权说。
他举了一个例子：有些问题在一两千张卡参与训练时并不明显，但一旦规模扩大至上万张卡，就会频繁暴露。算力规模扩大，不代表训练速度就能同步提升，大模型在万卡集群上的稳定性是一道需要持续攻克的难题。
为此，团队必须深入模型之外的各种工程细节：底层软件工具和框架的问题，与华为协同解决；模型结构设计、训练框架对国产算力的适配，由讯飞团队主导推进；到了关键算子这一层，还要逐项验证，确保计算准确、运行高效。
今年，大模型代码和智能体能力迎来跃迁，长上下文训练成为新技术难点。任务序列越长，显存和带宽越吃紧，计算切分与并行安排也越复杂，大模型的训练策略和工程优化，必须同步向前。
拿全新发布的端云一体星火X2.6来说，它在全国产算力上实现了代码和智能体能力的突破，还能实现端侧与云端模型按需协同，根据任务难度、数据安全要求和模型能力进行精准分工。
与星火X2.6同场发布的星火X2.6-4B开源端侧模型，则通过端云一体训练，强化长文本理解、多轮工具调用和跨工具协同能力，端侧可完成的智能体任务覆盖度达到41.9%。此前9月1日开源的X2.5-4B，官方称下载量已进入全球端侧模型前四。
支撑这一能力的，是科大讯飞训练与推理环节对国产算力利用效率的持续优化。
在训练侧，科大讯飞通过更适应国产算力的长程任务动态并行训练技术，使超长上下文训练效率提升约4倍。
在推理侧，科大讯飞依托飞星二号国产算力集群，采用面向国产集群的自适应存算协同推理技术，并结合基于全国产设备的四层KV Cache技术与分布式推理技术，提高缓存利用率和计算效率。通过这些优化，推理效率提升4.5倍，KV Cache命中率从63%提升至95.7%。
科大讯飞1024发布会现场 图源：企业
母公司在源头AI技术和工程能力上的积累，成了刘权和团队持续探索新业务的底气。这些积累不仅支撑着模型迭代，也让年轻团队不必重走一遍底层适配与工程摸索的老路，将更多精力投入更深层次的技术探索。
除了更深，还有更快。组织的协作方式也变了。
词元星火成立后，刘权和团队仍专注通用大模型研发，但他明显感觉到，创新从决策到落地的速度在变快。
过去在讯飞研究院，研究、工程和资源团队各有分工，也形成了一套协作方式，但技术迭代越来越快，团队协作也需要更流畅。
刘权告诉「腾讯科技」，新公司把研究、工程和数据团队整合在一起，在研究工程一体化下，研究员提出的一个想法可以更快进入实验，实验结果也能尽快回流、反哺模型迭代。
汇报方式也随之改变。刘权说，如今团队更注重短平快的沟通，把重点放在研发进展和具体问题上，让更多时间回归研发本身。
更关键的是，在商业化速度上，来自母公司的刚需场景积累，也能帮助新业务快速找到真实需求，落地市场验证。
科大讯飞是国内少有自创业起，就坚持前沿技术研发与商业化落地并行的AI企业。
以国产AI创造社会价值，科大讯飞一直坚持将前沿模型能力落地教育、办公、医疗等民生刚需场景。
国产AI已从发布会走进日常，教师助手讯飞星光每周为教师减少4-7小时事务性工作，完成AI备课、AI教研、家校沟通和事务助理等全流程工作；医疗领域的讯飞智医助理累计提供AI辅诊建议超12亿次；法律人的AI助手“讯飞晓法”覆盖法律工作全流程，让整体办案效率提升45%以上……
这些高价值场景里跑出的经验和落地实力，决定了新组织实现商业化的速度。
借母公司纵深的场景入口，刘权介绍，团队已经打通模型进入行业应用、行业复杂问题反馈回研发团队的双向通道。
在具体协作上，词元星火与集团形成了两种方式：
像教育等相对成熟、合作模式已经比较清晰的方向，词元星火提供模型底座，与业务团队持续对接，将场景中发现的问题带回研发环节，讨论和优化。
一些看好的新兴赛道和方向，团队则先进行小规模验证和试点，再与集团业务团队共同探索，判断机会能否进一步发展。
此外，词元星火也会自主布局部分前沿方向，并不完全由现有业务需求驱动。
刘权提到一个细节，即使算力比较紧张，团队仍会保留一支小分队，对前沿算法和潜在技术方向进行早期摸排。但不会因某个方向受到关注就立即投入，而是会通过论证和实验，综合评估研发投入、预期收益以及未来应用成本，再决定是否推进。
这也是新组织与母公司业务体系间的一种平衡：一方面，团队可以借集团已有的行业场景验证技术价值；另一方面，不被短期业务需求束缚，仍保留对前沿方向的判断和试错空间。
谈及商业化，刘权给出的也不是单一路径：在保持通用大模型做到业界一流水平的同时，在一些细分领域形成特色优势，争取一部分模型服务、Token市场的份额。
相比之下，端侧模型、端云协同与软硬件一体化，是团队已经想得较为清楚的方向，下一步将推动相关能力进入更多AI硬件产品，法律、金融等专业垂直领域都可能成为词元星火未来突破的地方。
刘权说，商业化是词元星火的目标和方向，“但近一到两年不会把这一目标锁得过死，核心仍是提升模型能力。”
另一家由科大讯飞孵化的具身智能公司聆动通用也是类似的逻辑。
和一些demo型具身公司不同，聆动通用自创立之初就关注机器人有没有真正进入客户现场、承担真实任务、持续产生价值，目前公司机器人已进入全国10余个地区的真实产线作业。
扎根真实场景，离不开和集团的场景分工协同。聆动通用相关负责人回应「腾讯科技」，科大讯飞为其提供了强大的渠道资源与全国销售大区的商机导入，是这家创业公司高速增长的核心驱动力之一。
外部融资估值也印证了新业务可观的增长，聆动通用已完成天使轮、天使轮+和Pre-A轮三轮融资，上半年收入已是去年全年的10倍。
更年轻的科大讯飞，改变了什么？今年9月，刘庆峰现身北大和清华校园招聘宣讲会，被外界视作科大讯飞“抢人”的信号。
刘庆峰（图右）在北大校招宣讲 图源：企业
但在这场宣讲里，这位创始人谈得更多的不是科大讯飞自身，而是在理解这代年轻人的困惑。
这像是一个缩影。回到今天大公司的组织重构，当“抢人”成为一种必备叙事，科大讯飞在走另一条路：相信并押注人才和组织重构带来的新可能，将27年的技术、经验和产业资源留在底座，把新业务交给更年轻的经营单元。
此刻年轻化改变的不只是台上的人，更是大公司创造新想象的方式。
第一个改变，发生在大公司创新内部。
中国科技公司过往擅长单点的业务或技术创新，缺乏组织系统化创新能力。
科大讯飞一边将母公司经验沉淀可输送的系统化能力，由此降低创新的门槛；另一边，“放权”年轻的经营单元主动面对市场，为创新的环境松绑。
“刘总对我们很看重，也非常放开。”刘权这样形容刘庆峰与词元星火的关系。
放权并不是简单把团队从大公司里“拿出去”，而是重新组合目标、人才、资源和决策链，团队既可以获得母公司的技术和产业支持，也需要对自身的研发方向和市场验证负责。
第二个改变，发生在中国大模型行业。
当大公司里跑出更多的新组织和新曲线，反哺开放繁荣的开发者生态，足以拓宽国产AI的大未来。
科大讯飞生态和商业化数据也在给出印证。2026年上半年，讯飞开放平台收入37.05亿元，首次超过教育业务成为公司第一大收入来源，大模型API及MaaS平台服务收入同比增长约70%。截至目前，超1185万开发者正在这个国产模型生态里搭建自己的应用。
这股开放创新生态里，也势必会长出下一个聆动通用和词元星火。如刘庆峰所言：“每一位讯飞的伙伴，都能站在科大讯飞独有的比较优势之上开展工作，而不是和其他公司同质化竞争”。
27年前，科大讯飞因一群年轻人的理想而生；27年后，在大模型牌桌上，它又一次选择相信年轻人，去寻找新增长曲线和新未来。
不同的是，当年的创业者需要从头积累技术与资源，但如今的年轻团队可以站在巨人的肩膀上，踏上属于这一代人的新征程。
科技公司摆脱“大公司病”，避免旧组织惯性，或许与是否“抢人”无关，更重要的是，它能否相信年轻人、重构自身组织，并形成有利于创新和循环的机制。
科大讯飞看见了这一点，现在也决定押注它。
