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这两年大厂为什么都执着做硬件?

  

这两年大厂为什么都执着做硬件?(图1)

  阿里的夸克AI眼镜开售就冲上行业前列,字节和中兴联手推出的豆包手机工程样机赚足眼球,百度更是早早布局,从AI音箱到各类智能终端一路深耕,就连看似和硬件关联度不高的互联网大厂,都扎堆跳进了这个赛道。

  有人不解,这些靠应用、靠生态起家的企业,放着轻资产的生意不做,偏要啃硬件这根硬骨头,图什么?

  也有人质疑,眼下AI硬件产品同质化严重,vivo甚至直接官宣退出AI眼镜研发,称难以做出差异化,大厂们的执着,到底是真的看到了未来,还是只是跟风?

  放眼全球,那些能穿越周期、屹立不倒的顶尖企业,几乎没有一家是只靠软件服务走到底的。

  微软凭借Windows操作系统称霸全球,却在移动互联网时代被苹果超越。而苹果从电脑到手机,再到手表、耳机,硬件始终是其生态载体;甲骨文也曾是数据库软件之王,但在云计算时代却落后于同时拥有硬件和数据中心的亚马逊、谷歌和微软。

  为何如此?硬件不仅是载体,更重要的是,它是控制生态的钥匙。一款成功的硬件产品,能让企业的技术和服务从无形变得有形,从后台走到前台,和用户建立起更直接、更持久的连接,这种连接,是纯软件服务难以企及的。

  回到互联网大厂的当下,做AI硬件最容易想到的第一个原因,就是存量时代的生态破局。

  过去二十年,中国互联网行业的关键词是增量,大厂们跑马圈地,靠一款产品、一个赛道就能快速积累用户,构建生态。

  但如今,移动互联网的用户红利见顶,阿里、字节、腾讯这些大厂的既有生态,规模继续向上突破的空间已经非常有限。淘宝的电商生态、抖音的内容生态、微信的社交生态,几乎已经走到了规模的天花板,想要再靠原有模式实现增长,难度越来越大。

  在存量时代,服务好既有用户池,把粘性做扎实,成为抵御不确定性、增加营收的关键。这看似是巩固生态,实则是创造新的触达方式。

  而AI硬件的诱惑在于,它很可能成为下一个交互入口。对于这些玩家来说,如果手机屏幕不再是人们获取信息的唯一途径,AI眼镜、耳机、乃至其他可穿戴设备开始承担更多的交互功能时,谁能占领这些新入口,谁就可以掌握未来的主动权。

  阿里的AI眼镜,能和淘宝、支付宝、高德等生态产品联动,让用户在生活场景中更便捷地使用阿里的服务;字节的豆包手机,把豆包大模型的能力直接植入终端,让抖音、今日头条的内容消费和社交体验更智能;百度的AI硬件,和其文心、地图、搜索等服务绑定。

  AI硬件成了大厂生态的延伸,把原本存在于手机APP里的服务,延伸到了用户的生活、工作、出行等更多场景,实现从“线上链接”到“全场景链接”的转变。

  这种链接,不仅能提升用户粘性,抵御行业的不确定性,还能在原有生态基础上,创造出更多的营收支线,让生态的价值最大化。

  当然,大厂做AI硬件,也离不开“能力匹配”这个前提。不比做软件,硬件需要资金、技术、人才、供应链,甚至品牌力的全方位支撑,这些,正是头部互联网大厂的优势所在。

  从行业层面来看,AI概念火了这么多年,从大模型的训练到应用的探索,行业里一直在谈落地,但效果却不尽如人意。

  大模型的能力、云计算的能力、人工智能的算法,只有落地到具体的硬件产品中才能真正发挥价值。

  比如录音卡把对话变成可记录、可分析的信息,让AI的语音识别和总结能力,在办公场景中发挥作用;各类AI眼镜,能实现翻译、识图、导航等功能,让AI的计算机视觉能力落地。

  AI硬件让AI技术从无形的算法,变成了有形的产品,从后台的技术支撑,变成了前台的用户体验,实现AI技术的商业化落地。

  尤其是通用型软件的商业逻辑,九游官网核心是规模效应。我们熟悉的美团、淘宝、微信这类产品,核心是做平台、做服务,靠会员费、广告费、交易佣金赚钱,阿里就是典型,从电商平台到云服务、营销服务,都是在平台基础上做增值服务。

  对习惯了“小步快跑、快速迭代”的互联网公司来说,硬件的重资产模式是一个完全不同的游戏。

  硬件没有真正的规模效应,每生产一件产品,都需要承担原材料、加工、物流、仓储等成本,边际成本始终存在。而且还需要面对供应链调度、库存管理、品控等一系列问题,这些问题,都是纯软件企业从未遇到过的。

  一款硬件产品,一旦销量不及预期,就会面临库存积压的风险;一旦供应链出问题,就会影响产品的生产和交付;相比软件可以随时更新,硬件一旦品控出现瑕疵,就会直接影响品牌口碑。

  其中,阿里和百度是硬件赛道典型的激进派。阿里在2025年陆续推出录音卡片和夸克AI眼镜,其逻辑可能是通过不同形态的硬件产品,探索AI服务的最佳载体。

  百度则早在AI硬件领域布局,从智能音箱到智能屏,再到与硬件厂商合作,百度更像是在打造一个AI技术底层平台,通过合作而非直接制造的方式渗透硬件市场。

  字节跳动则更多走合作和收购路线,与中兴合作推出搭载豆包AI助手的工程样机。轻资产模式降低风险,同时又能将AI技术推向市场。

  在产品设计上,大厂的思路是“生态优先”,产品的功能和体验,都要围绕自身的生态来设计,追求的是“全场景覆盖”和“生态联动”;

  而创业公司的思路是“单点突破”,聚焦于一个具体的场景或需求,把产品做到极致,比如专注于AI纪要的Plaud,靠一款录音产品就卖爆,聚焦于AR眼镜的Rokid、XREAL,在细分赛道做深做透。

  AI 硬件的火热,不仅影响着大厂和创业公司,九游官网还带动了整个产业链的发展,让传统产业焕发新生,也催生了新的产业机会。

  就像特斯拉的新能源汽车产业链,养活了上下游无数的零部件企业;苹果的果链,让中国的制造业企业实现了技术升级和规模发展,AI 硬件的发展,也正在形成新的产业链。

  AI 眼镜的火热,让传统的眼镜制造企业开始转型,不少老牌眼镜厂商开始试水智能眼镜的生产,探索光学技术和 AI 技术的结合;AI 录音产品的爆发,让麦克风、芯片、存储等相关产业链企业迎来了新的需求;AI 手机的发展,更是带动了芯片、屏幕、电池等整个手机产业链的技术升级。

  这些传统产业,在 AI 硬件的带动下,开始进行技术改造和产品升级,从传统的制造企业,向智能硬件制造企业转型,实现了产业的焕新。

  富士康的核心竞争力,是规模化、标准化的硬件制造能力,能为苹果等企业提供高效、优质的代工服务。而 AI 时代的新富士康,需要的不仅是规模化的制造能力,还有智能化的研发能力、供应链整合能力,以及对 AI 硬件技术的理解能力。

  这款新富士康,需要能理解 AI 硬件的技术需求,能快速响应大厂和创业公司的研发需求,能实现从产品设计到规模化生产的全流程服务,还能在芯片、光学、传感器等核心环节,提供技术支撑。

  首先是 AI 硬件市场的规模化,只有当 AI 硬件的市场需求足够大,才能支撑起大型制造企业的发展;其次是核心技术的国产化,芯片、光学、传感器等核心环节的技术突破;最后是产业链的协同发展,研发、设计、生产、销售各环节的企业,能形成高效的协同。

  但当下的 AI 硬件市场,还远未到成熟的阶段,vivo 退出 AI 眼镜研发,就是一个明显的信号,背后反映的,是当下 AI 硬件市场的核心问题:产品同质化严重,难以做出差异化,需求属性尚未形成。

  眼下的 AI 硬件产品,无论是 AI 眼镜、AI 录音笔,还是 AI 手机,功能都大同小异,AI 翻译、AI 纪要、AI 识图,几乎成了所有产品的标配,缺乏真正的创新和差异化。

  而造成这种现象的原因,一方面是技术的同质化,当下的 AI 硬件,大多基于开源的大模型和 API 接口,核心技术的差异不大;另一方面是场景的同质化,很多产品的功能,看似智能,实则鸡肋,无法真正解决用户的痛点。

  当下的 AI 硬件,还没有形成像手机、蓝牙耳机那样的刚需属性。手机解决了用户的通讯、社交、内容消费等核心需求,蓝牙耳机解决了用户的无线听音需求,这些需求都是刚性的,而当下的 AI 硬件,更多的是在现有需求的基础上做升级,而非创造新的刚需。

  用户可以不用 AI 眼镜,因为手机也能实现翻译、识图等功能;用户可以不用 AI 录音笔,因为手机的录音软件也能满足基本需求。

  而 vivo 的退出,也让行业开始思考:如果自家的生态是闭源的,还能通过生态联动做出差异化,但如果大家都开源了,差异化到底取决于什么?

  是不一样的 API,还是更好的产品体验?为了这些看似细微的差异,投入大量的研发和生产资金,真的值得吗?

  对于试图通过硬件抢占入口的大厂来说,这或许是一个不得不做的赌注。即使失败了,也能积累宝贵的硬件研发经验;但如果成功了,就可能掌握下一代交互平台的主导权。

  OpenAI计划即将推出首款AI硬件设备,Meta也在提高AI眼镜的年产能目标。

  当我们真正习惯了与身边的各种AI设备自然交互时,回头来看,可能会发现今日的布局何其重要。硬件入口可能成为软件服务向物理世界延伸的桥梁,而那场关于硬件的执迷,其实是关于未来的必争之地。

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