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大厂的 AI 战火, 攻入硬件
大模型的竞争进入第四个年头,战场正从屏幕里的应用 , 转向看得见摸得着的终端。阿里试水 QwenBook、字节迭代豆包手机、小米铺开多终端矩阵、百度升级小度智能体、华为连发鸿蒙 AI 眼镜——动作看似分散, 指向却一致: 当 AI 从对话走向执行, 它不能只住在别人的硬件里。
📌 从“加 AI 功能”到“为 Agent 造硬件”
过去大厂做硬件,逻辑是卖设备、抢流量、扩生态, 产品集中在手机、PC、平板、音箱等成熟品类。而这一轮, 形态明显分散: 眼镜、录音笔、AI 平板、智能屏、机器人各走各路。
消费电子观察人士力哥指出,上一波是给旧硬件加 AI 功能, 这一波是为 Agent 重构硬件,“前者把智能化当卖点, 现在是把 AI 当主人, 去驱动用户。”这意味着交互方式、算力部署和系统权限都要围绕智能体重写。
🔍 各家的牌面: 入口卡位各有侧重
- 阿里:无影团队试水 QwenBook, 定位原生智能体电脑, 形态接近平板, 接入 Qwen 系列模型并打通 WPS; 配合夸克 AI 眼镜、钉钉录音笔, 形成感知、办公、执行的分工。
- 字节:豆包手机已迭代至第二代, 策略转向“用协议换空间、用开放换规模”。
- 小米:不押注单一品类, 以自研芯片和模型为底座, 把 AI 铺向“人车家”全终端。
- 百度:深耕家庭场景, 小度完成智能体化升级, 配套闺蜜机、智能屏、摄像机等新品。
- 华为:依托昇腾算力与盘古大模型, 通过鸿蒙系统把 AI 能力下沉到手机、眼镜、PC。
💡 入口逻辑变了, 模型也需要“家”
PC 时代入口是浏览器,移动时代是 App 商店和超级 App,AI 时代的入口变成能感知环境、理解意图、主动服务的终端。谁掌握用户的眼镜、耳机、手机, 谁就掌握即时需求的第一触点。
没有硬件入口, 模型难以获得系统级控制权和第一手场景数据。
更现实的压力来自算力结构变化。从 2026 年起, 推理算力增速已快于训练算力, 算力需求从云端延伸到边缘和端侧。这要求硬件架构重新定义, 而不是旧设备加个 AI 功能。
📊 前景诱人, 但四堵墙横在面前
- 生态墙:此前有 AI 手机被主流应用集体抵制, 功能直接下线, 平台决定功能能否跑通。
- 安全墙:用户把支付、通信权限交给 Agent, 自主决策易引发隐私与恶意指令风险。
- 成本墙:用户越多推理消耗越大,Token 费用高企;DRAM 在端侧硬件成本占比逼近四成, 缺货或持续到 2027 年。
- 习惯墙:响应延迟、功能兑现不足、退货率居高不下, 用户仍习惯掏手机。
🚀 结语: 试水的不只是平板
生态要谈判,安全要制度, 成本要突破, 习惯要培养。这四场仗任何一场输了, 硬件就只是硬件,Agent 仍只是云端 API。反过来, 谁先翻过这堵墙, 谁就拿到 Agent 时代真正的系统级入场券。以 QwenBook 为例, 官方称其为“试水产品”——试的或许不是一台平板, 而是整个行业对 AI 硬件形态的一次探索。
