中美AI硬件创业生态差异 - 美国创业者倾向于原创，基于自身经验洞察独特垂直场景来定义产品，而国内更常见“跟风”模式，一个概念出现会涌现几百家相似项目 [6] - 美国创业者更多聚焦企业级市场，软件和硬件以ToB业务为主，中国市场ToB业务规模相对有限，中国企业做海外ToC产品相对可行，但切入海外ToB市场需要深入理解当地企业运作方式，难度高了好几个量级 [6] - 美国VC将当前视为AI硬件的“iPhone时刻”，技术和供应链成熟使开发成本可控，投资人更愿意下注AI硬件 [7] AI硬件发展机遇与战略转向 - 公司从纯软件服务“AI Phone”转向AI翻译耳机等硬件产品，动因是创始人亲身经历医疗场景下的翻译痛点，并验证了需求的普适性和市场规模 [8] - AI技术让所有硬件都能变得更智能，意味着可以将过去所有的硬件产品用AI重新定义，AI硬件比纯软件有着更大的发展前景和价值创造空间 [9] - 公司策略是软件先行，例如AI陪伴类产品先打造出能产生陪伴感的软件体验再推进硬件开发，多款产品预计明年初在CES展会亮相 [12] 技术路径与产品差异化竞争 - 行业重要趋势是很少公司会从头训练基础模型，普遍采用优秀开源模型，初创企业把资源消耗在基础模型研发上是固步自封 [19] - 公司核心竞争力在于对垂直场景的深度挖掘，例如开发超越单纯翻译的增值服务，如帮助用户应对移民局电话系统或提供通话后分析，这些深度定制功能比翻译本身更具价值 [19][20] - 在技术架构上形成三分天下：约三分之一直接使用优质开源模型，三分之一基于业务数据微调，另外三分之一针对特定场景自研专用模型 [22] AI硬件产品定价与商业模式 - AI时代传统SaaS固定订阅模式面临挑战，由于二八效应，20%的重度用户使用量可能是常规用户的十倍，采用固定月费制会让企业亏损，行业开始转向分级收费模式 [28] - 公司AI翻译耳机定价1500多元的底气在于其定价是硬件与软件价值的打包，其AI Phone软件服务在美国年费为60美元，两年使用期接近900元人民币，且公司使用自研模型和GPU集群，需承担Token消耗成本，毛利润较低 [28] - 卖硬件本身不太挣钱，渠道成本、电商平台营销成本和增值税等导致利润不高，下场做硬件是为了通过产品形态给用户更好的体验感 [30] 垂直场景应用与市场选择 - AI硬件会优先在垂直领域取得突破，垂直场景能提供更极致的用户体验和直接价值，公司看到的七八家硅谷硬件公司都聚焦在特定垂直细分领域 [31] - 美国医疗系统仍普遍采用人工翻译，成本高达每分钟1美元以上，看一次病一小时花费60美元，而公司年度服务费仅60美元，存在两个数量级的成本优势，是重点关注的赛道 [35] - 作为创业公司，资源集中服务核心用户群体，在小语种支持上主动放弃全面覆盖，专注于主流语言市场，例如认为完整覆盖阿拉伯语等小语种投入产出比极低 [32] 出海战略与窗口期判断 - 当前是中国AI硬件创业者出海的黄金窗口期，美国资本正大力支持AI硬件创新，但这个窗口期可能只有5年左右，一旦美国建立自己的成熟供应链，中国制造的成本优势就会减弱 [42] - 企业从创立之初就要将关税因素纳入供应链设计和商业架构中，这种“tariff native”的思维要求前置性规划全球供应链，确保在任何关税政策变动下都能保持竞争力 [41] - 中国软件出海在业务初期因平台分成和获客成本，实际利润率较低，但产品具备持续竞争力且用户续费率较高，经过5年左右积累可能实现70%-80%的毛利率 [38]