以大模型为核心的新一轮人工智能浪潮，正在全球范围内催生一批AI原生企业。本系列研究将AI原生企业界定为：创立之初即将人工智能作为核心产 品、服务或能力，并以此驱动价值创造和业务创新的公司，有别于仅将AI嵌入现有业务或作为工具的企业。腾讯研究院聚焦全球100+家AI原生企业，围 绕三大关键问题展开系列观察：1）AI原生企业正催生了哪些新技术、产品形态和商业模式？2）AI技术如何深度融入千行百业的应用场景和核心流程， 赋能产业升级？3）AI产业生态正在沿着怎样的路径加速演进，带来哪些结构性变革？ 与以往产业分析多聚焦单点技术发展或单一企业创新不同，本系列研究将生态作为开篇切入。当前，生成式人工智能正处于从工具跃升为平台的转折期， 生态的开放性、可扩展性和协同效应成为决定产业格局的关键变量。本文基于对AI原生企业所依赖基础模型的梳理，初步识别出海外正形成以OpenAI、 Anthropic和Google为核心的三大生态阵营。这一选择基于基础模型能力、开发者吸引力、生态开放度及产业影响力等方面的综合考量。本文通过揭示全球 AI企业的聚合趋势与落地扫描，为我国在AI生态建设上提供一个观察视角。 一、AI消费硬件的三大发 ...

文章核心观点 - 全球AI消费硬件产业正沿着AI原生设备探索、渐进强化现有设备、模型赋能第三方硬件三条核心发展路线演进，并形成与之适配的差异化商业模式[2][4][8] - AI硬件交互范式正向"无感化"方向转变，AI眼镜成为关键载体，长期可能取代手机成为主流交互终端[21][22][26] - 行业竞争焦点从单一硬件创新转向模型能力、硬件形态与应用生态的三维融合，软件生态成为决胜关键[27][28] AI消费硬件发展路线 - **路线1：AI原生设备探索派**：以Rabbit R1、Humane AI Pin为代表，完全重构交互范式，采用"意图即操作"理念，弱化App和菜单，依赖大模型驱动语义理解[4][5] 但面临极高不确定性，例如AI Pin已于2025年2月28日停止所有在线功能，Rabbit R1存在低活跃用户率、性能稳定性问题[5] - **路线2：渐进强化派**：以苹果、Meta为代表，在现有终端（手机/眼镜/耳机）系统集成AI能力，例如Apple Intelligence通过本地大模型（M系列芯片支持）实现端侧AI处理[6] 2024年9月美国调研显示Apple Intelligence推动消费者支付意愿提升11%，成为54%潜在换机用户核心决策因素[12] - **路线3：模型赋能派**：以OpenAI、谷歌为代表，通过API/SDK将模型能力注入第三方硬件，例如GPT-4o嵌入Ray-Ban智能眼镜提供实时对话能力[7] 该路径面临模型推理成本高、终端适配技术门槛、平台控制权缺失等挑战，例如谷歌需向三星支付高额授权费并让渡部分订阅收益以换取Gemini AI在Galaxy S25预装[15] AI消费商业模式分析 - **AI原生探索派商业模式**：依靠硬件溢价（如Rabbit R1售价199美元）和订阅服务收费，但陷入硬件价值证明困局[10] 例如日本GROOVE X的LOVOT陪伴机器人售价3935美元配合67美元月费，但全球发售5年销量仅1.4万台，年均出货不足3000台[11] - **渐进强化派商业模式**：以硬件销售为主，通过订阅服务（如健康分析报告、专业翻译）创造持续性收入[12] 例如Oura Ring转向"基础数据免费+深度健康服务订阅"模式后，订阅转化率增长18%[13] - **模型赋能派商业模式**：通过API调用量收费（如Token消耗量或请求次数），并提供企业级订阅和私有部署服务[15] 该模式面临终端厂商自研模型趋势冲击，例如vivo通过自研蓝心大模型减少第三方API依赖[15] 技术实现与产业生态 - **端云结合成为主流技术路径**：端侧处理高频低延迟任务（如相册整理、实时翻译），云端处理复杂计算任务（如长文案创作）[20] 终端设备常用模型参数量多低于70亿（7B），以30亿（3B）和40亿（4B）规模最为普遍，部分采用MoE架构平衡性能与功耗[20] - **产业链上下游加速整合**：模型厂商与芯片巨头深度合作，例如Meta与高通合作优化Llama 3在骁龙芯片的移动端运行效率[18][19] 阿里巴巴推动通义千问大模型与硬件厂商适配构建完整生态系统[19] - **AI眼镜成为关键硬件形态**：2025年多家巨头进入市场，包括Meta Oakley Meta（399-499美元）、小米AI Glasses（1999元）、谷歌Android XR眼镜（未公布价格）、阿里Quark AI Glasses（预计中端价位）[24] 未来发展趋势 - **交互范式向无感化演进**：语音和视觉交互逐步取代触控，语言用户界面（LUI）可能取代图形用户界面（GUI）[26] OpenAI正与前苹果设计师合作开发无屏幕、以对话式AI为核心交互的新型硬件[25] - **AI从功能补充升级为应用入口**：三星Galaxy S25搭载的AI Agent Bixby支持跨越30多个本地应用和10多个第三方应用的一体化操作[27] Google实现Gemini与Search、YouTube、Gmail等产品数据打通，可直接访问用户历史数据并写入应用[28] - **生态协同成为竞争核心**：Meta眼镜成功关键因素是无缝接入Instagram、Facebook社交矩阵，提供即拍即传的闭环体验[28]

AI硬件市场现状与挑战 - 2023年被称为AI硬件元年，但2024年市场热度下降，代表性产品如Humane AI Pin被惠普以1.16亿美元收购，Rabbit R1在套壳安卓丑闻曝光后每日活跃用户仅5000人，行业面临消费者需求不足的挑战 [2] Plaud产品表现与定位 - Plaud Note推出一年后实现30万台交付和1亿美元年度经常性收入（ARR），2024年7月全球出货量达100万台，用户月均使用超30小时，年均为用户节省260小时并创造约8845美元潜在价值 [3] - 公司定位为大模型企业而非硬件厂商，硬件仅作为获取用户context的入口，核心优势在于软硬件结合与智能处理能力，自称"真正有用户在用的产品"且无直接竞争对手 [4][28][31] - 技术团队超300人，重点优化蓝牙稳定性、收音距离、语音识别准确性及大模型效果控制，产品每周迭代更新，通过多模态升级增强context获取能力 [30][36][26] 产品设计理念与差异化 - 突破传统"从用户场景出发"的设计逻辑，主动探索智能边界，开发用户"想不到但觉得好用"的功能，例如会议场景中识别敷衍情绪等非显性需求 [42][43] - 核心差异在于"可用与不可用的差别"，强调将录音转化为生产资料并通过大模型挖掘价值，而非仅聚焦录音功能本身 [29][38] - 硬件成败关键为弥补短板（用户体验全流程需达90分以上），软件需发挥长板，通过多Agent架构实现智能辅助决策而非完全替代人工 [32][40] 市场战略与用户画像 - 专注工作场景（如医疗会议、保险销售），用户画像为高决策杠杆的对话密集型职业，全球用户习惯一致仅针对政策要求做本地化适配 [27][51][52] - 不追求低价模式，通过产品价值驱动增长，认为AI硬件抄袭难度低于软件，但护城河在于真实用户价值而非技术壁垒 [50][53] - 行业趋势被低估，智能杠杆效应尚未完全释放，2024-2025年仍处于智能应用的早期阶段 [54] 人才与组织策略 - 招聘标准为聪明、正直、有野心，弱化学历要求，强调实际能力与项目经验 [16][17] - 团队结构无专门AI硬件产品经理，由大模型产品研发团队统揽，成员来自互联网大厂且具备多领域硬件使用经验 [14][21][15]