作者｜丁灵灵
2025年的科技圈，AI硬件成了绕不开的关键词。
阿里的夸克AI眼镜开售就冲上行业前列，字节和中兴联手推出的豆包手机工程样机赚足眼球，百度更是早早布局，从AI音箱到各类智能终端一路深耕，就连看似和硬件关联度不高的互联网大厂，都扎堆跳进了这个赛道。
有人不解，这些靠应用、靠生态起家的企业，放着轻资产的生意不做，偏要啃硬件这根硬骨头，图什么？
也有人质疑，眼下AI硬件产品同质化严重，vivo甚至直接官宣退出AI眼镜研发，称难以做出差异化，大厂们的执着，到底是真的看到了未来，还是只是跟风？
聊大厂做AI硬件，先得跳出当下的科技语境，看看商业世界的底层规律。
存量破局与生态钥匙
放眼全球，那些能穿越周期、屹立不倒的顶尖企业，几乎没有一家是只靠软件服务走到底的。
微软凭借Windows操作系统称霸全球，却在移动互联网时代被苹果超越。而苹果从电脑到手机，再到手表、耳机，硬件始终是其生态载体；甲骨文也曾是数据库软件之王，但在云计算时代却落后于同时拥有硬件和数据中心的亚马逊、谷歌和微软。
纯粹的软件公司，似乎总是在技术浪潮变革时最易受冲击。
为何如此？硬件不仅是载体，更重要的是，它是控制生态的钥匙。一款成功的硬件产品，能让企业的技术和服务从无形变得有形，从后台走到前台，和用户建立起更直接、更持久的连接，这种连接，是纯软件服务难以企及的。
回到互联网大厂的当下，做AI硬件最容易想到的第一个原因，就是存量时代的生态破局。
过去二十年，中国互联网行业的关键词是增量，大厂们跑马圈地，靠一款产品、一个赛道就能快速积累用户，构建生态。
但如今，移动互联网的用户红利见顶，阿里、字节、腾讯这些大厂的既有生态，规模继续向上突破的空间已经非常有限。淘宝的电商生态、抖音的内容生态、微信的社交生态，几乎已经走到了规模的天花板，想要再靠原有模式实现增长，难度越来越大。
这个时候，大厂们必须思考更多的“链接”问题。
在存量时代，服务好既有用户池，把粘性做扎实，成为抵御不确定性、增加营收的关键。这看似是巩固生态，实则是创造新的触达方式。
而AI硬件的诱惑在于，它很可能成为下一个交互入口。对于这些玩家来说，如果手机屏幕不再是人们获取信息的唯一途径，AI眼镜、耳机、乃至其他可穿戴设备开始承担更多的交互功能时，谁能占领这些新入口，谁就可以掌握未来的主动权。
阿里的AI眼镜，能和淘宝、支付宝、高德等生态产品联动，让用户在生活场景中更便捷地使用阿里的服务；字节的豆包手机，把豆包大模型的能力直接植入终端，让抖音、今日头条的内容消费和社交体验更智能；百度的AI硬件，和其文心、地图、搜索等服务绑定。
AI硬件成了大厂生态的延伸，把原本存在于手机APP里的服务，延伸到了用户的生活、工作、出行等更多场景，实现从“线上链接”到“全场景链接”的转变。
这种链接，不仅能提升用户粘性，抵御行业的不确定性，还能在原有生态基础上，创造出更多的营收支线，让生态的价值最大化。
逻辑分野与战略图谱
当然，大厂做AI硬件，也离不开“能力匹配”这个前提。不比做软件，硬件需要资金、技术、人才、供应链，甚至品牌力的全方位支撑，这些，正是头部互联网大厂的优势所在。
从行业层面来看，AI概念火了这么多年，从大模型的训练到应用的探索，行业里一直在谈落地，但效果却不尽如人意。
大模型的能力、云计算的能力、人工智能的算法，只有落地到具体的硬件产品中才能真正发挥价值。
比如录音卡把对话变成可记录、可分析的信息，让AI的语音识别和总结能力，在办公场景中发挥作用；各类AI眼镜，能实现翻译、识图、导航等功能，让AI的计算机视觉能力落地。
AI硬件让AI技术从无形的算法，变成了有形的产品，从后台的技术支撑，变成了前台的用户体验，实现AI技术的商业化落地。
不过，话又说回来，软件和硬件的商业逻辑其实存在根本差异。
尤其是通用型软件的商业逻辑，核心是规模效应。我们熟悉的美团、淘宝、微信这类产品，核心是做平台、做服务，靠会员费、广告费、交易佣金赚钱，阿里就是典型，从电商平台到云服务、营销服务，都是在平台基础上做增值服务。
对习惯了“小步快跑、快速迭代”的互联网公司来说，硬件的重资产模式是一个完全不同的游戏。
硬件没有真正的规模效应，每生产一件产品，都需要承担原材料、加工、物流、仓储等成本，边际成本始终存在。而且还需要面对供应链调度、库存管理、品控等一系列问题，这些问题，都是纯软件企业从未遇到过的。
一款硬件产品，一旦销量不及预期，就会面临库存积压的风险；一旦供应链出问题，就会影响产品的生产和交付；相比软件可以随时更新，硬件一旦品控出现瑕疵，就会直接影响品牌口碑。
面对AI硬件的诱惑，不同大厂采取了截然不同的策略。
其中，阿里和百度是硬件赛道典型的激进派。阿里在2025年陆续推出录音卡片和夸克AI眼镜，其逻辑可能是通过不同形态的硬件产品，探索AI服务的最佳载体。
百度则早在AI硬件领域布局，从智能音箱到智能屏，再到与硬件厂商合作，百度更像是在打造一个AI技术底层平台，通过合作而非直接制造的方式渗透硬件市场。
字节跳动则更多走合作和收购路线，与中兴合作推出搭载豆包AI助手的工程样机。轻资产模式降低风险，同时又能将AI技术推向市场。
产业链重塑与同质化终局
把大厂和创业公司放在一起看，做AI硬件的差异就更明显了。
在产品设计上，大厂的思路是“生态优先”，产品的功能和体验，都要围绕自身的生态来设计，追求的是“全场景覆盖”和“生态联动”；
而创业公司的思路是“单点突破”，聚焦于一个具体的场景或需求，把产品做到极致，比如专注于AI纪要的Plaud，靠一款录音产品就卖爆，聚焦于AR眼镜的Rokid、XREAL，在细分赛道做深做透。
AI 硬件的火热，不仅影响着大厂和创业公司，还带动了整个产业链的发展，让传统产业焕发新生，也催生了新的产业机会。
就像特斯拉的新能源汽车产业链，养活了上下游无数的零部件企业；苹果的果链，让中国的制造业企业实现了技术升级和规模发展，AI 硬件的发展，也正在形成新的产业链。
AI 眼镜的火热，让传统的眼镜制造企业开始转型，不少老牌眼镜厂商开始试水智能眼镜的生产，探索光学技术和 AI 技术的结合；AI 录音产品的爆发，让麦克风、芯片、存储等相关产业链企业迎来了新的需求；AI 手机的发展，更是带动了芯片、屏幕、电池等整个手机产业链的技术升级。
这些传统产业，在 AI 硬件的带动下，开始进行技术改造和产品升级，从传统的制造企业，向智能硬件制造企业转型，实现了产业的焕新。
而在这个过程中，市场也在期待着 AI 时代的 “新富士康” 出现。
富士康的核心竞争力，是规模化、标准化的硬件制造能力，能为苹果等企业提供高效、优质的代工服务。而 AI 时代的新富士康，需要的不仅是规模化的制造能力，还有智能化的研发能力、供应链整合能力，以及对 AI 硬件技术的理解能力。
这款新富士康，需要能理解 AI 硬件的技术需求，能快速响应大厂和创业公司的研发需求，能实现从产品设计到规模化生产的全流程服务，还能在芯片、光学、传感器等核心环节，提供技术支撑。
而想要诞生这样的新富士康，需要几个前置条件：
首先是 AI 硬件市场的规模化，只有当 AI 硬件的市场需求足够大，才能支撑起大型制造企业的发展；其次是核心技术的国产化，芯片、光学、传感器等核心环节的技术突破；最后是产业链的协同发展，研发、设计、生产、销售各环节的企业，能形成高效的协同。
但当下的 AI 硬件市场，还远未到成熟的阶段，vivo 退出 AI 眼镜研发，就是一个明显的信号，背后反映的，是当下 AI 硬件市场的核心问题：产品同质化严重，难以做出差异化，需求属性尚未形成。
眼下的 AI 硬件产品，无论是 AI 眼镜、AI 录音笔，还是 AI 手机，功能都大同小异，AI 翻译、AI 纪要、AI 识图，几乎成了所有产品的标配，缺乏真正的创新和差异化。
而造成这种现象的原因，一方面是技术的同质化，当下的 AI 硬件，大多基于开源的大模型和 API 接口，核心技术的差异不大；另一方面是场景的同质化，很多产品的功能，看似智能，实则鸡肋，无法真正解决用户的痛点。
当下的 AI 硬件，还没有形成像手机、蓝牙耳机那样的刚需属性。手机解决了用户的通讯、社交、内容消费等核心需求，蓝牙耳机解决了用户的无线听音需求，这些需求都是刚性的，而当下的 AI 硬件，更多的是在现有需求的基础上做升级，而非创造新的刚需。
用户可以不用 AI 眼镜，因为手机也能实现翻译、识图等功能；用户可以不用 AI 录音笔，因为手机的录音软件也能满足基本需求。
而 vivo 的退出，也让行业开始思考：如果自家的生态是闭源的，还能通过生态联动做出差异化，但如果大家都开源了，差异化到底取决于什么？
是不一样的 API，还是更好的产品体验？为了这些看似细微的差异，投入大量的研发和生产资金，真的值得吗？
对于试图通过硬件抢占入口的大厂来说，这或许是一个不得不做的赌注。即使失败了，也能积累宝贵的硬件研发经验；但如果成功了，就可能掌握下一代交互平台的主导权。
当一个产业处于探索期时，有些企业选择撤退，有些企业选择坚持。
OpenAI计划即将推出首款AI硬件设备，Meta也在提高AI眼镜的年产能目标。
或许，这些看似微不足道的AI硬件，正在为即将到来的交互革命积蓄能量。
当我们真正习惯了与身边的各种AI设备自然交互时，回头来看，可能会发现今日的布局何其重要。硬件入口可能成为软件服务向物理世界延伸的桥梁，而那场关于硬件的执迷，其实是关于未来的必争之地。
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