文 | 硅基研究室，作者 | kiki
中国的科技大厂正密集推出新 AI 硬件，竞争的战火也更加焦灼。
最直观的表现是曾经都「看不上」的 AI 录音赛道。
钉钉的 AI 录音卡 DingTalk A1 将广告打到了电梯里，飞书也联合安克创新推出了一款 AI 录音豆，这也是飞书第一次推出硬件产品。
也是今年 1 月，阿里云在「消费电子之都」深圳，大秀通义的硬件朋友圈。通义大模型业务总经理徐栋表示，目前阿里云通义大模型已与所有的 AI 硬件品类都在合作，包括 AI 眼镜、AI 音箱、AI 闹钟和 TWS 耳机的衍生品等。
如果再将时间线往前拨，从字节豆包下场做手机，大厂扎堆的 AI 眼镜，再到当下的 AI 录音硬件，从成熟品类到垂直品类，字节阿里们正一改往日的边界感，全线出击，在大模型时代争夺更多的终端入口。
争夺入口背后，是 AI 时代，大厂们对分发权的一场集体焦虑。
大厂全线「变硬」
凭借一款现象级的 AI 录音卡片，创造了上亿美金收入，Plaud 这匹「黑马」的崛起 AI 硬件圈里口口相传的故事，但它的联合创始人 &CEO 许高曾说：" 录音笔是一个一个大厂看不上，小公司搞不定的一个事情。"
现在这个看不上的赛道，越来越多的大厂都在下场。
前有钉钉的 DingTalk A1，作为创始人无招回归后的首个爆品，它和 Plaud Note Pro 都采用了卡片形态；后有飞书，和硬件大厂安克创新低调推出了「AI 录音豆」，形态上像一个无线领夹麦克风，似乎更强调无感佩戴。
在形态、参数和定位之外，它们提供的功能其实是类似的：一个 AI 办公助理，将大模型的能力迁移至办公录音这一刚需场景，为用户提供记录、转写、总结、翻译等更智能化的效率方案。
作为两家巨头的 to B 入口，飞书钉钉入局 AI 录音并不意外。一方面，录音这是协同办公的高频刚需场景，碎片化的智能需求更是难以被一家包揽；另一方面，硬件只是入口，更关键的是文字、音频多模态数据的流转，能串联和绑定起飞书钉钉背后的软件生态。
不只是 to B，to C 入口上，大厂们都在「全线变硬」。
去年 12 月，豆包和中兴合作的「豆包手机」大秀手机 Agent 的形态，据「晚点」披露字节正和多家手机厂商谈合作，字节版豆包 AI 眼镜也被传出在出货阶段。
阿里则早在去年 11 月就正式发布了夸克 AI 眼镜，今年 1 月的通义大模型硬件展上，模型能力正在接入更多的硬件品类上。我们了解到，定位为 AI 助手的千问也计划兼容更多的第三方能力。
大厂全线出击硬件背后，归根到底，仍是对 AI 时代分发权的焦虑。
争夺三大分发权
移动互联网时代，入口价值的核心意义在于信息的分发，掌握分发就掌握了流量的分配和后续的商业化。
但在 AI 时代，分发的不止是流量权，而是智能权。
如何理解？
Plaud 创始人许高有一个核心观点，相比传统硬件，AI 硬件起到的作用是：capture（捕获）、extract（提取）、utilize（利用）和 route（分发）。一个个不同的 AI 硬件就像是不同的传感器，采集不同维度的数据，AI 将复杂模态转化和推理，然后将这些智能化的资产进行分发和利用。
换言之，AI 硬件的入口价值更深、也更有话语权，它能直接决定「用户的智能需求是什么」「智能任务如何推进」以及更关键的「这些任务交给谁完成」。
大厂争夺的其实是 AI 时代的三大分发权——
第一是 token 分发权。
阿里巴巴 CEO 吴泳铭曾在去年的云栖大会上判断：" 大模型是下一代操作系统，而 AI 云是下一代计算机。" 大厂期待成为 AI 时代的基础设施，而 AI 硬件作为直接触达用户的「算力消费入口」，用户每一次交互、识别和生成，都需消耗底层算力 token。
第二是应用分发权。
和传统硬件不同，AI 硬件是大厂将 AI 能力渗透场景的关键抓手，字节阿里们既可以顺势将自身的 Agent 能力连接旧生态内各类软件应用，成为底层中心，建立自己的 Agent 生态，比如豆包手机；又可以借 AI 硬件进入更多垂直场景，建立行业专属的 AI 原生应用。
第三是物理世界分发权。
全线进击 AI 硬件，本身也是大厂加速布局物理 AI 的体现。
从理解语言到理解物理世界，从云端 AI 走向端侧 AI，物理 AI 被视为下一个即将到来的技术浪潮，但物理 AI 落地需要诸多条件，比如高质量物理数据的生成与推理，来自真实场景的感知与决策闭环。
比起更「重」的机器人，丰富多元的 AI 可穿戴设备可以成为大厂们在物理世界轻量化与可试错的「智能分发载体」，它们能在更开放动态多元的现实场景中，为大厂们的物理 AI 布局提前打下基础。
「变硬」不容易
一位硬件投资人告诉我们，大厂都喜欢艾伦 · 凯（Alan Kay）那句观点：" 对软件极度较真的人，都应该生产自己的硬件 "。但过去一年，AI 硬件看似很热闹，但竞争更加卷，产品以周在迭代，留给创业者定义新品类和新产品的时间窗口也越来越短。
对比字节和阿里两家大厂的 AI 硬件策略，字节更擅长步步为营，阿里则是更为激进，但本质上，大厂们都还是两条腿走路：一面协同自身的生态，协同供应链去造爆品；另一面则是通过标准化的技术输出，降低大模型开发和应用硬件的门槛。
但大厂这条 AI 硬件之路，并不容易。
首先，模型能力不等于产品能力。做硬件和做软件需要不同的能力，硬件讲究渠道和供应链，软件则是强算法和懂场景。其次，做 AI 硬件需要更会算账，更会算成本。最后，AI 硬件更强调微创新，这就需要大厂像创业公司一样小步快跑。
在 AI 时代，造硬件远比想象中更难。
就像乔布斯形容 iPhone 为 " 将计算能力、供电、传感、连接性与软件，捆绑进一个单一、紧密工程化的封装里 "，现在，AI 对上述能力的要求不仅更高，而且整合能力和审美能力的要求更强。
阿里字节全线变硬之后，竞争才刚刚开始。
