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      一文讀懂阿里字節的“硬”邏輯

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      文 | 硅基研究室,作者 | kiki

      中國的科技大廠正密集推出新AI硬件,競爭的戰火也更加焦灼。

      最直觀的表現是曾經都「看不上」的AI錄音賽道。

      釘釘的AI錄音卡DingTalk A1將廣告打到了電梯里,飛書也聯合安克創新推出了一款AI錄音豆,這也是飛書第一次推出硬件產品。

      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。通義大模型業務總經理徐棟表示,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,大廠們對分發權的一場集體焦慮。

      大廠全線「變硬」

      憑借一款現象級的AI錄音卡片,創造了上億美金收入,Plaud這匹「黑馬」的崛起AI硬件圈里口口相傳的故事,但它的聯合創始人&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。”

      現在這個看不上的賽道,越來越多的大廠都在下場。

      前有釘釘的DingTalk A1,作為創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;后有飛書,和硬件大廠安克創新低調推出了「AI錄音豆」,形態上像一個無線領夾麥克風,似乎更強調無感佩戴。

      在形態、參數和定位之外,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、音頻多模態數據的流轉,能串聯和綁定起飛書釘釘背后的軟件生態。

      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,據「晚點」披露字節正和多家手機廠商談合作,字節版豆包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時代分發權的焦慮。

      爭奪三大分發權

      移動互聯網時代,入口價值的核心意義在于信息的分發,掌握分發就掌握了流量的分配和后續的商業化。

      但在AI時代,分發的不止是流量權,而是智能權。

      如何理解?

      Plaud 創始人許高有一個核心觀點,相比傳統硬件,AI硬件起到的作用是:capture(捕獲)、extract(提取)、utilize(利用)和route(分發)。一個個不同的AI硬件就像是不同的傳感器,采集不同維度的數據,AI將復雜模態轉化和推理,然后將這些智能化的資產進行分發和利用。

      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時代的三大分發權——

      第一是token分發權。

      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,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的分發路徑和消耗規模,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,鞏固云業務的市場份額。

      第二是應用分發權。

      和傳統硬件不同,AI硬件是大廠將AI能力滲透場景的關鍵抓手,字節阿里們既可以順勢將自身的Agent能力連接舊生態內各類軟件應用,成為底層中心,建立自己的Agent生態,比如豆包手機;又可以借AI硬件進入更多垂直場景,建立行業專屬的AI原生應用。

      第三是物理世界分發權。

      全線進擊AI硬件,本身也是大廠加速布局物理AI的體現。

      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,比如高質量物理數據的生成與推理,來自真實場景的感知與決策閉環。

      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「智能分發載體」,它們能在更開放動態多元的現實場景中,為大廠們的物理AI布局提前打下基礎。

      「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,產品以周在迭代,留給創業者定義新品類和新產品的時間窗口也越來越短。

      對比字節和阿里兩家大廠的AI硬件策略,字節更擅長步步為營,阿里則是更為激進,但本質上,大廠們都還是兩條腿走路:一面協同自身的生態,協同供應鏈去造爆品;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硬件更強調微創新,這就需要大廠像創業公司一樣小步快跑。

      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。

      阿里字節全線變硬之后,競爭才剛剛開始。

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