文 | 硅基研究室 kiki
中國的科技大廠正密集推出新AI硬件，競爭的戰(zhàn)火也更加焦灼。
最直觀的表現(xiàn)是曾經(jīng)都「看不上」的AI錄音賽道。
釘釘?shù)腁I錄音卡DingTalk A1將廣告打到了電梯里，飛書也聯(lián)合安克創(chuàng)新推出了一款AI錄音豆，這也是飛書第一次推出硬件產(chǎn)品。
也是今年1月，阿里云在「消費電子之都」深圳，大秀通義的硬件朋友圈。通義大模型業(yè)務總經(jīng)理徐棟表示，目前阿里云通義大模型已與所有的AI硬件品類都在合作，包括AI眼鏡、AI音箱、AI鬧鐘和TWS耳機的衍生品等。
如果再將時間線往前撥，從字節(jié)豆包下場做手機，大廠扎堆的AI眼鏡，再到當下的AI錄音硬件，從成熟品類到垂直品類，字節(jié)阿里們正一改往日的邊界感，全線出擊，在大模型時代爭奪更多的終端入口。
爭奪入口背后，是AI時代，大廠們對分發(fā)權的一場集體焦慮。
1、大廠全線「變硬」
憑借一款現(xiàn)象級的AI錄音卡片，創(chuàng)造了上億美金收入，Plaud這匹「黑馬」的崛起AI硬件圈里口口相傳的故事，但它的聯(lián)合創(chuàng)始人&CEO許高曾說：“錄音筆是一個一個大廠看不上，小公司搞不定的一個事情?！?/p>
現(xiàn)在這個看不上的賽道，越來越多的大廠都在下場。
前有釘釘?shù)腄ingTalk A1，作為創(chuàng)始人無招回歸后的首個爆品，它和Plaud Note Pro都采用了卡片形態(tài)；后有飛書，和硬件大廠安克創(chuàng)新低調推出了「AI錄音豆」，形態(tài)上像一個無線領夾麥克風，似乎更強調無感佩戴。
在形態(tài)、參數(shù)和定位之外，它們提供的功能其實是類似的：一個AI辦公助理，將大模型的能力遷移至辦公錄音這一剛需場景，為用戶提供記錄、轉寫、總結、翻譯等更智能化的效率方案。
作為兩家巨頭的to B入口，飛書釘釘入局AI錄音并不意外。一方面，錄音這是協(xié)同辦公的高頻剛需場景，碎片化的智能需求更是難以被一家包攬；另一方面，硬件只是入口，更關鍵的是文字、音頻多模態(tài)數(shù)據(jù)的流轉，能串聯(lián)和綁定起飛書釘釘背后的軟件生態(tài)。
不只是to B，to C入口上，大廠們都在「全線變硬」。
去年12月，豆包和中興合作的「豆包手機」大秀手機Agent的形態(tài)，據(jù)「晚點」披露字節(jié)正和多家手機廠商談合作，字節(jié)版豆包AI眼鏡也被傳出在出貨階段。
阿里則早在去年11月就正式發(fā)布了夸克AI眼鏡，今年1月的通義大模型硬件展上，模型能力正在接入更多的硬件品類上。我們了解到，定位為AI助手的千問也計劃兼容更多的第三方能力。
大廠全線出擊硬件背后，歸根到底，仍是對AI時代分發(fā)權的焦慮。
2、爭奪三大分發(fā)全
移動互聯(lián)網(wǎng)時代，入口價值的核心意義在于信息的分發(fā)，掌握分發(fā)就掌握了流量的分配和后續(xù)的商業(yè)化。
但在AI時代，分發(fā)的不止是流量權，而是智能權。
如何理解？
Plaud 創(chuàng)始人許高有一個核心觀點，相比傳統(tǒng)硬件，AI硬件起到的作用是：capture（捕獲）、extract（提?。tilize（利用）和route（分發(fā)）。一個個不同的AI硬件就像是不同的傳感器，采集不同維度的數(shù)據(jù)，AI將復雜模態(tài)轉化和推理，然后將這些智能化的資產(chǎn)進行分發(fā)和利用。
換言之，AI硬件的入口價值更深、也更有話語權，它能直接決定「用戶的智能需求是什么」「智能任務如何推進」以及更關鍵的「這些任務交給誰完成」。
大廠爭奪的其實是AI時代的三大分發(fā)權——
第一是token分發(fā)權。
阿里巴巴CEO吳泳銘曾在去年的云棲大會上判斷：“大模型是下一代操作系統(tǒng)，而AI云是下一代計算機。”大廠期待成為AI時代的基礎設施，而AI硬件作為直接觸達用戶的「算力消費入口」，用戶每一次交互、識別和生成，都需消耗底層算力token。
通過布局硬件終端，大廠可以掌握token的分發(fā)路徑和消耗規(guī)模，將用戶需求和自家的AI云深度綁定，建立「硬件觸達 - 用戶需求 - 算力消耗」的閉環(huán)，鞏固云業(yè)務的市場份額。
第二是應用分發(fā)權。
和傳統(tǒng)硬件不同，AI硬件是大廠將AI能力滲透場景的關鍵抓手，字節(jié)阿里們既可以順勢將自身的Agent能力連接舊生態(tài)內各類軟件應用，成為底層中心，建立自己的Agent生態(tài)，比如豆包手機；又可以借AI硬件進入更多垂直場景，建立行業(yè)專屬的AI原生應用。
第三是物理世界分發(fā)權。
全線進擊AI硬件，本身也是大廠加速布局物理AI的體現(xiàn)。
從理解語言到理解物理世界，從云端AI走向端側AI，物理AI被視為下一個即將到來的技術浪潮，但物理AI落地需要諸多條件，比如高質量物理數(shù)據(jù)的生成與推理，來自真實場景的感知與決策閉環(huán)。
比起更「重」的機器人，豐富多元的AI可穿戴設備可以成為大廠們在物理世界輕量化與可試錯的「智能分發(fā)載體」，它們能在更開放動態(tài)多元的現(xiàn)實場景中，為大廠們的物理AI布局提前打下基礎。
3、「變硬」不容易
一位硬件投資人告訴我們，大廠都喜歡艾倫·凱（Alan Kay）那句觀點：“對軟件極度較真的人，都應該生產(chǎn)自己的硬件”。但過去一年，AI硬件看似很熱鬧，但競爭更加卷，產(chǎn)品以周在迭代，留給創(chuàng)業(yè)者定義新品類和新產(chǎn)品的時間窗口也越來越短。
對比字節(jié)和阿里兩家大廠的AI硬件策略，字節(jié)更擅長步步為營，阿里則是更為激進，但本質上，大廠們都還是兩條腿走路：一面協(xié)同自身的生態(tài)，協(xié)同供應鏈去造爆品；另一面則是通過標準化的技術輸出，降低大模型開發(fā)和應用硬件的門檻。
但大廠這條AI硬件之路，并不容易。
首先，模型能力不等于產(chǎn)品能力。做硬件和做軟件需要不同的能力，硬件講究渠道和供應鏈，軟件則是強算法和懂場景。其次，做AI硬件需要更會算賬，更會算成本。最后，AI硬件更強調微創(chuàng)新，這就需要大廠像創(chuàng)業(yè)公司一樣小步快跑。
在AI時代，造硬件遠比想象中更難。
就像喬布斯形容iPhone為“將計算能力、供電、傳感、連接性與軟件，捆綁進一個單一、緊密工程化的封裝里”，現(xiàn)在，AI對上述能力的要求不僅更高，而且整合能力和審美能力的要求更強。
阿里字節(jié)全線變硬之后，競爭才剛剛開始。