端側范式變革：AI時代的“入口權”升維戰

陳慶春/文

圖片由 Gemini Nano Banana Pro 生成

OpenAI成立的初衷，是奧爾特曼與馬斯克達成的一致：讓全世界人民平等地享受AI帶來的福利。幾乎有理想的公司，發展AI的初衷都是如此。

但他們漸漸發現，一個文本對話框，已經無法全面體現AI 的能力，更無法讓AI觸達所有人。AI 需要一個身體，自己走到全世界人民面前。不一定是人形機器人，可以是各種形態的AI 端側產品，比如手機、PC、平板、眼鏡，也可能是另一種我們現在還無法想象的全新形態。

在OpenAI發布ChatGPT的當年，奧爾特曼便開始著手設計適合生成式AI的端側產品，直到今年5 月，他不惜花費65億美元，正式收購了Jony Ive 創辦的硬件公司io Products。因為，AI 需要一個身體，乃至數個分身的需求，越來越迫切。

這封信發布于 OpenAI 官網，左為 John，右為奧爾特曼。

當大語言模型飛速迭代時，這種焦慮感就顯得越發的沉重。究竟該如何快速地將頂級聰明的AI帶給每一個人？

就在剛剛結束的一周，Meta、谷歌、微軟、亞馬遜、阿里巴巴、百度紛紛發布今年7-9 月份的第三季度財報，出人意外的是，如同OpenAI一樣，端側產品、AI硬件產品卻成為他們重要的披露對象，以及志在必得的業務領域。

這不是簡單的“大家都想賣設備”，而是整個科技行業正在發生一次終端范式的大遷移。是繼大語言模型入口之后，大公司對于AI時代“入口權”的升維決斗。

在這場新的決斗中，已經掌握了大規模硬件產品的企業，比如聯想集團、蘋果公司、三星，更有優勢，還是掌握了基礎大模型和系統入口的企業，更有優勢？

AI需要一個身體

一提到“入口權”，在互聯網時代，我們很自然地想到了PC，想到了聯想、惠普、戴爾；在移動時代，則是蘋果、三星、華為、小米。所有希望觸達用戶的任何能力（軟件），只能依賴這些終端表層接入。蘋果手機的過路費避之不及、逃之不掉，無時不刻不在提醒這個時代有一個入口，是蘋果。

但生成式AI（GenAI）時代，入口發生了根本性變化，一個顯著的特點是：我們可能不再需要App，而需要一個“隨時隨地可交互的智能體”。它就像你的分身，你的AI雙胞胎，擁有你的記憶、思想以及超出你的智力。這個智能體像你一樣，需要一個“物理身體”，必須能接觸物理世界。

如果AI只在云端：看不到你、聽不到你、理解不了上下文、無法控制真實設備，不是你的AI分身、智能體，只是云端客服。如果AI借助硬件：理解你周圍的物理世界、觀察你正在做什么、實時幫你處理信息、代你執行設備操作& 家庭設備操作、主動發現你需要什么。

那么，硬件就等于，智能體的“眼睛、耳朵、手腳以及存在方式”，其中涉及：麥克風（語音）、攝像頭（視覺）、屏幕（反饋）、傳感器（環境）、本地運行（隱私+ 低延遲）、常時在線（隨時叫隨時回應）。

誰控制硬件，誰控制這個智能體。才能實現所有大公司所設定的愿景：通過智能體及智能硬件，讓AI 平等地惠及每一個人。

這種轉變正在發生。中美科技巨頭，已經將手伸向了智能硬件。

在美國，OpenAI想創造一個全新的AI 類別終端，弱化屏幕、強化“環境感知+對話”；Amazon把“家”當成一個巨大“AI 機體”：音箱、中控屏、攝像頭、門鎖、機器人全部接Alexa+，同時手機優先，Pixel手機打造成“AI-first smartphone”，再把同樣的Gemini 能力向筆記本、XR 擴散；微軟希望讓PC再活一輪：“不是換一臺電腦，是換一類電腦（Copilot+ PC）”，聯想的AI PC是它綁定的最大合作伙伴；Meta押注“眼鏡+頭顯”路線，扎克伯格認為“長遠來看，大家會帶AI 眼鏡，而不是掏手機”。

在中國，阿里巴巴是最先在C端形成軟硬通吃戰略布局的互聯網大佬，夸克眼鏡是它的智能硬件觸手，最近又將“通義APP”改成“千問APP”，對標ChatGPT，整合阿里旗下電商、物流等資源，一并裝入硬件，形成統一入口；百度也已在智能眼鏡、自動駕駛汽車等關鍵智能硬件上做了布局；本就是PC全球大佬的聯想集團，更是早兩年前就邁出了AI PC的步伐，目前AI PC在個人電腦總出貨量中的占比已經超過30%，在全球Windows AI PC 市場穩居第一，其在中國市場發布的“天禧個人超級智能體”，平均周活躍度已達到40%。

當然，這只是開始，撬開時代大門的一個支點。但為什么是現在？

因為端側算力效率出現了革命性突破。如果把時間撥回3 年前：

本地設備算力跑不動大模型

能跑模型的

GPU

重達幾十公斤

手機只具備一點點弱

AI

推理能力

環境理解、長時記憶根本不可能本地完成

那時候，AI硬件設備是偽命題。但2023–2025年出現了三大突破，讓“AI硬件設備”成為現實：

突破1：大模型從百億參數→ 0.5–20B 端側可跑的架構，輕量大語言模型和多模態Nano 模型紛紛出現，比如，Gemini Nano、Meta Llama 3.2 3B/11B、Qwen1.5 系列、Qwen3 系列以及OpenAI 曝出的On-device 模型計劃，等等。這些模型可以在10–40 TOPS 的NPU 上流暢運行，讓多模態能力（圖像理解、語音、OCR）能端側化，這意味著手機、PC、眼鏡可以做以前必須云端做的事。

突破2：NPU/ AI加速器性能暴漲，約10倍級提升，2023年到2025年NPU增長速度堪比當年“GPU 起飛”。 而且功耗極低，幾瓦就能運行模型。比如高通X Elite 45 TOPS，蘋果M4 38 TOPS，Google Tensor G4 30+ TOPS，AMD超50 TOPS，英特爾Lunar Lake 48 TOPS。這說明，AI不是云獨占資源，已經“掉到”終端設備的芯片里了。

突破3：設備開始具備“持續感知”能力（實時攝像頭+ 麥克風+ 傳感器）。PC、手機、眼鏡、耳機正在變成：無縫拾取語音，實時看到你看到的，理解環境，記住你的行為、偏好、歷史，主動提醒、主動執行任務。設備第一次變成了“智能體容器”而不是“計算工具”。這就徹底改變了硬件的戰略地位。

因此，此時此刻的當下，AI需要一個“身體”，也具備了擁有一個身體的條件，它可以控制硬件的方式走向這個廣闊無垠的物理世界。那么，誰提供這個身體，誰就控制未來的入口。誰控制硬件，誰就控制了智能體。

一端還是多端？AI需要無數分身？

未來會不會出現一臺AI超級終端，它像互聯網時代的PC、移動時代的手機一樣，幾乎掌管整個時代？答案可能是否定的。

AI的未來不是一臺超級終端，而是一個分布式的智能體系統。AI 若只依賴一種設備，就注定不能成為“生活級智能體”。這不是技術問題，而是人類行為決定的。

首先，人的生活天然是“多場景的”，人類每天的活動跨越：移動、工作、家庭、社交、休息。這些場景對“交互方式”的需求完全不同：在車里，聲音與大屏最自然在戶外，眼鏡比手機更自然；在家，音箱比手機更自然；在工作區，PC 比手機更高效；在運動時，耳機比手機更自然。單一設備無法覆蓋人類所有生活場景。

其次，AI的本質是理解世界，而不是停在屏幕里——這決定了必須“多傳感器、多終端”。沒有任何單一設備能同時承擔：低功耗監聽，第一視角視覺，大屏處理，生理感知，家庭環境理解，運動中自然交互，駕駛場景交互。AI想“讀懂你的一天”，必須依賴多個設備分布式地感知你。

讓AI理解世界，每個設備必須承擔不同能力：

手機：主賬號

輸入輸出中心

眼鏡：第一視角視覺

耳機：低打擾語音入口

PC

：需要復雜操作的工作場景

家庭設備：環境信息、持久感知

可穿戴：生理與狀態感知

這些分工與人類神經結構極其相似：不是一個器官負責全部，而是多器官協同。最自然的AI必須“融入場景，而不是集中在一臺設備上”。

圖片由微信公眾號“AI 配圖”生成

第三，還要考慮能耗、散熱以及安全等細節問題。單設備無法解決能耗與散熱問題， AI 長時運行必須多終端分擔。 AI 的耗能結構決定它必須分散到不同設備上，而不是強塞到一臺里。

在隱私與安全方面：敏感任務必須端側分布執行，而不是集中在一個設備里。沒有人愿意把所有敏感數據集中在一臺設備里處理。

傳統交互，是“人找設備”。AI 交互，是“設備找人”。把所有AI 功能放進手機，是舊時代互聯網的思維（App 邏輯）。智能體時代的思維是“場景驅動”，不是“設備驅動”。

基于這個邏輯，OpenAI 創始人奧爾特曼正在重新思考AI 時代的硬件。OpenAI 在官宣收購oi 公司的時候，這樣說到：“現在，計算機能夠看見、思考和理解。盡管擁有這種前所未有的能力，我們的體驗仍然受傳統產品和界面的影響?！?/p>

奧爾特曼自己的判斷是：“使用技術的含義可能會發生深刻的變化。我希望我們能帶來一些30 年前我初次使用蘋果電腦時感受到的喜悅、奇跡和創造性精神?！?/p>

很巧合的是，就在奧爾特曼官宣之后不久。聯想集團董事長、CEO 楊元慶也發了一封神情急切的內部信，內部人士稱，“元慶（聯想內部都是直接稱呼名字）特別擔心高管們不能理解混合式人工智能戰略?！钡谕獠咳耸靠磥恚鼡腻e過這個理應屬于硬件廠家的最大時代機會。

這封內部信是這樣說的：

“我們不應該滿足于僅僅是單一設備（例如

AI PC

）、單一應用（例如服務機器人），甚至是單一生態（例如

Copilot

Gemini

）這樣的智能，盡管它們都是我們通向個性化混合式人工智能的重要一部分，也可以說是重要的路徑，比如

AI PC

現在能做到文生文、文生圖，能夠解決智能化的操作等等（例如智能控制、寫作等等），

Copilot

也可以在它的

PC

生態甚至手機生態里做一些智能化的交互和應用，但這些東西都不應該是全部。我們既不能被一些假象迷惑而滿足于此，比如認為

Copilot

就是個人智能，認為

AI PC

就是個人智能，更不能因為要向更高的高峰前行艱難而止步于此。

所以我們所向往的是，以人和企業為中心的智能，也就是所有的設備、應用、操作系統、生態都是服務于這個中心的，或者說

AI

是構筑于所有這些要素之上的，與人和企業更加息息相關的虛擬的存在，彷如你的替身、你的

twin

（人工智能雙胞胎）。它甚至要求跨設備、跨應用、跨操作系統

生態的能力，和基于這樣能力所形成的更多的原生應用方式，比如智能體。”

楊元慶急切的心情，真的是躍然紙上?？赡苣銜X得，將楊元慶與奧爾特曼放在一起，有種時代的錯覺。但這個時代就是這樣，給予了他們同樣的硬件機會。

聯想集團董事長兼CEO楊元慶在2025聯想創投CEO年會上分享下個 10 年的戰略愿景

很多人猜測，OpenAI計劃制造一個“超級終端”，但卻遭遇一系列問題，單個終端算力問題、隱私問題、能耗問題，導致這個“超級終端”面試的時間一拖再拖。再加上，先前Humane的AI Pin、Rabbit 的r1產品，都試圖用一個“超級終端”顛覆硬件產品，卻已紛紛失敗。奧爾特曼或許也應該像他自己所說的，要轉變思路。

一個很明顯的事實：AI 不會取代設備，而是讓所有設備“變成你的智能體身體”。未來的AI不是靠某一臺超級終端，而是依靠你身邊所有設備共同組成“數字身體”。未來不是“AI手機統治世界”。

未來是：一個云端大腦+ 多端小腦+ 多端傳感器+ 多端交互器官，共同組成你的AI智能體。誰能把這套系統打包好、協調好、體驗無縫，誰就贏下下一代科技平臺。

大廠角逐“AI多端”，誰的贏面大？

手機、眼鏡、家、車、機器人等等智能硬件，如何連成統一的智能體體驗？

聯想楊元慶的答案是，以人為核心，跨設備、跨應用、跨操作系統/生態地建立個人智能體，即所謂的“一體多端”戰略。這個智能體，聯想在中國稱之為“天禧超級智能體”，在中國之外稱之為“AI Now” 。谷歌稱之為“Alexa+”。小米要建的“人車家”生態，也與該邏輯一致。

他們共同的特點就是要給分散在各終端硬件的智能體，建立一個智能體網絡，將多個硬件拼湊出一個“AI人”的完整體驗。

可以簡單做個比喻，超級智能體相當于一個人的AI 雙胞胎，也就是AI 化的“人”，而分散在各個智能硬件中的個人智能體，相當于這個“AI人”的無數個分身。超級智能體就負責控制、連接、調度這些硬件分身，這整個過程都要基于云端算力、端側硬件算力、大模型算法以及連接協議來進行，也可以統稱為智能體網絡。

從技術落地來看，要做好完整的智能體體驗，至少需要這樣幾個關鍵技術：1、“云端大腦+ 端側小腦”的調度系統；2、跨設備任務接力和會話連續性；3、端側算力基礎，要多終端協同，每臺設備要有自理能力；4、安全、權限與隱私框架；5、開發者API和跨設備SDK；6、最后，要統一身份和設備圖譜，同一個賬號下，系統要知道：你有哪些設備、現在在線的是哪幾臺、彼此離多遠。

基于以上的技術框架，再來看大廠這次在“AI 多端”的角逐，輸贏便可一目了然了。

首選，是否有能力完成多端算力和云端算力，以及公共大模型、端側個人大模型的調度？也就是，什么時候在本地跑AI、什么時候丟給云端大模型，而且要讓所有設備看到同一份“人格”和記憶。這一層，本質是在做“一個人格，多設備入口”的調度。

這屬于最頂層的設計，就需要建立一個混合式人工智能架構。一來完成調度，二來保證隱私安全、可信計算。對于大廠來說，這幾乎不是難事，谷歌、Meta、OpenAI、阿里巴巴、聯想集團等等都是混合式人工智能架構。（詳情可以參見我之前的一篇文章：）

其次，覆蓋場景越多，多端計算及協同能力越強，贏面是否越大？如前所述，AI需要多個硬件理解物理世界，智能體時代的思維是 “場景驅動”。只有多場景，AI 拿到的數據才是完整的，才能剔除幻覺，獲得更精準的答案。

在全球范圍內，能同時覆蓋PC + 手機+ 平板+ XR的，其實只剩：Apple、三星、Google（理論可行但手機太弱）和聯想（全球出貨規模能和三星比肩）。這里不得不重點提到，聯想具備天然的“多端生態圖譜”基礎。這是許多AI 創業公司、甚至傳統互聯網公司都不具備的。

多場景終端覆蓋，很考驗一個企業的硬件制造能力。中國制造顯然更具優勢。聯想集團堅持以“中國+n”的模式打造全球供應鏈的能力，如今看來，變成了這個時代的最大紅利。目前，聯想是全球最完整的“多端硬件生產商”之一。聯想的硬件矩陣，比一般人想象得更寬：

AI PC

ThinkPad

Yoga

Legion

手機（

Motorola

平板（

Tab

系列）

可穿戴（

Moto Watch

VR/AR

（聯想

ThinkReality

系列）

家庭

IoT

更值得關注的是2B的端側能力。我們大多數人都是企業人，在企業工作基本需要專用的PC、會議設備、工作站、顯示大屏、移動辦公平板等等。只有將這些都連接起來，才是一個完整的“AI人”的軌跡和數據畫像。

所以，那些具備B端硬件能力的大廠，可能更有優勢。這里又要提到聯想集團，商用與行業級多端協同，是聯想的真正“護城河”。聯想Think 系列是全球第一大商用PC 品牌；大量企業采用聯想會議室解決方案、邊緣計算產品、工作站產品；聯想有自己的Lenovo Device Intelligence（LDI）和企業級設備管理平臺。聯想商用PC的占比一直高居50% 左右。

無論是2C還是2B，做大規模，都需要將端側硬件體驗做到極致，并擁有很強的供應鏈和渠道壁壘。一個反例是：谷歌，做硬件近10年，依然無法把硬件規模做上去，Pixel 是“工程師做的理想手機”，但谷歌不是一個“賣硬件的公司”。Pixel 就算再好，也只能引領風向而不是吃市場。供應鏈、質控、維修體系都與聯想這樣的規模的制造商比起來，差距巨大。

但并不意味著谷歌做不好AI 硬件，今年Pixel 10 系列手機的市場反響就很好。谷歌還有專屬的Tensor 芯片、強大的Gemini基礎大模型、系統定義權，以及非常完備的終端產品線，包括：Nest 系列智能家居設備、平板電腦、電視、無線耳機、AI眼鏡，等等。聯想集團要在世界范圍內與谷歌對壘，其制造供應鏈的優勢能有多大勝算，其實不好說。

再比如亞馬遜，在大模型時代，看似很低調，但實際上野心更大。今年亞馬遜用大模型全面升級了Echo系列以及Ring、Blink、Eero安防監控系列，和Astro家用機器人，并發布了新一代Alexa+，是基于大模型的新Alexa，強調更自然的對話、多步任務和個性化記憶。更重要的是，經過多年積累，亞馬遜已經擁有幾億臺Alexa設備裝機量，只要Alexa+的體驗夠好，它的AI 硬件升級幾乎是“順滑升級”，門檻比OpenAI那種新物種要低得多，成功概率相對高。

按照楊元慶的戰略規劃及愿景，聯想集團未來真正的對手不是三星、蘋果、華為，反而恰恰就是亞馬遜、谷歌，這些軟硬通吃的生態型企業。這是聯想的機會，也是聯想的挑戰。我們當然希望中國企業能贏。

最后，大廠角逐“多終端”，是否擁有跨系統、跨端、跨陣營的開放開源能力？在移動時代，蘋果很輕松地用手機、PC、平板、手表就實現了閉環體驗，但在大模型時代，這幾個端已無法滿足個體AI的個性化需求。所以，擁有完整體驗的個體AI，必須跨系統、跨端、跨陣營的開放開源。

曾經被稱為大雜燴的聯想，反而此時有了優勢。目前，聯想的Smart Connect技術，可以輕松跨平臺，如：Windows（主力PC）、Android（平板、手機）、ChromeOS（海外教育市場）、AR/VR 自有方案、IoT 設備。聯想能夠天然占據Windows + Android 的跨系統多終端協同主場。這是Apple 和Google 都無法替代的角色。

這種優勢已經體現在聯想集團的最新財報中：其一，在AI驅動下，整體營收和利潤仍保持雙位數同比增長，特別是凈利潤同比增長25%；其二，AI終端設備營收，在聯想整個的智能硬件業務（IDG）營收中的占比大幅提升至36%，同比提升17個百分點，已成為最具結構性意義的增長引擎之一。AI PC 更是改寫了全球PC增長停滯的大局面，也令聯想PC全球市場份額首次突破25%，領先第二名5.7個百分點，市場支配力繼續擴大。

每個時代都有每個時代的企業。未來10年，聯想將是PC入口、企業入口、多端協同中樞入口的強勁競爭者之一。（全文結束）

附：八大巨頭 AI 硬件戰略大比拼