近期，硅谷的两条新闻引人注意：OpenAI以65亿美元的价格收购了前苹果硬件设计负责人Jony Ive的公司io，目标是为 OpenAI 打造一系列硬件产品；
OpenAI前CTO打造的90亿美元估值新公司Thinking Machines的首个产品疑似曝光，一台专为AI训练打造的“手动调参仪表盘”硬件。
软硬件结合的AI终端产品，一直是科技公司着力发展的方向，从苹果的Siri和百度的小度音箱开始，它就在发展。
但是那个时代，AI的“智力”还不足，不具备真正的理解能力和思考能力，也不能泛化；这就导致当时的智能设备，在与人的交互上，很“死板”。
大语言模型的发展，使得人工智能助理成为可能，而多模态的大语言模型，使得人机交互从GUI（键盘，鼠标，触摸）向多模态交互转变。
交互的变革会带来硬件载体的变革，科技公司们都在追求打造全新的终端，试图颠覆现有的以智能手机为代表的“传统”智能核心交互终端。
你可以想象得到，无论是大厂还是创业公司，看到这样的机会时，已经扑上去了；可惜的是，这第一波AI原生硬件产品被碰了一鼻子灰。
一些产品想从0发明一个硬件形态和硬件交互方式，结果导致市场渗透速度慢，用户的接受度较低。
例如AIPin，它没有真实的显示屏，而是采用激光墨水显示屏 (Laser Ink Display)，交互方式是语音和手势，学习成本太高，这也导致这家融资了2.4亿美元的明星创业公司在2025年2月被惠普以1.16亿美元收购。
再看花了10年以上时间教育市场的VR/AR眼镜，根据IDC数据，2024年的出货量在600-700万，而智能手机的总出货量却是按亿级来计算的。
还有一些AI原生硬件瞄准的功能比较低频，例如抓拍、识别物体、同声传译等。这些功能，手机加上了AI能力以后，就可以完成，它们的软件体验还不一定比手机更好，用户没有冲动去单独为这些硬件终端再花一次钱。
另一个问题是，这些硬件的易用性较差，要么没有显示能力，要么显示效果差，还是那个问题，如果AI原生硬件体验不如有AI功能的手机好，那它的存在意义是什么？
硅谷的AI原生硬件创业公司，除了以上问题外，它们还面临供应链和成本的问题，以及这两个因素导致的高价格。
全球的消费电子供应链，主要集中在中国，尤其是珠三角，在这些地区已经形成了完善的产业集群。企业想要制造智能终端产品，能够以极低成本和高效率快速迭代。
反之，硅谷很难利用到这种产业链优势，这一方面导致它们在硬件上迭代相对缓慢，另一方面也导致它们不能以相对较低的价格销售产品。
当AI Pin的售价达到699美元，苹果Vision Pro达到3499美元时，你很难期望它们获得相对高的销量，而没有相对高的销量，作为全新形态的硬件，渗透率很难快速扩大。
就像硅谷的投资人Marc Andreessen所说，当宇树的机器狗售价500美元，波士顿动力的机器狗售价数万美元，而它们在性能上没有可感知的差距时，那么波士顿动力在市场上是竞争不过宇树的。
当第一批AI原生硬件碰了一鼻子灰后，第二波AI原生硬件似乎获得了相对更好的境遇。
由华人创业者打造的AI原生硬件plaude，据传去年营收7000万美元左右，它能够提供录音和AI转写、总结。
能够语音聊天的「小智 AI」开源项目，在3个月的时间里，基本靠用户DIY，接入设备增长了 20 万台。
可以看到，这些AI原生硬件相比没有明显应用场景的第一波硬件，是更专注的，其中有两款，都专注在会议的录音、转写、总结功能。这个场景的特点是，需求非常明确，用户愿意付费，而且正契合了大模型的语音和自然语言处理能力。
从一开始的为了AI硬件而AI硬件，打造一些有创新没场景的产品，到找到了应用场景，能创造价值，能够有用户和收入，AI原生硬件显然变得更加成熟。
除了会议转录类产品，目前可以看到的场景有教育，智能随身相机，医疗健康和个人陪伴。
例如，教育的有科大讯飞AI学习机、猿辅导小猿AI学习机、科大讯飞AI翻译笔、大疆RoboMaster教育机器人；个人陪伴的多是机器人，例如以色列的ElliQ，美国的Moxie，以及中国的X-ORIGIN-AI Yonbo（阿尔法公社对它进行了早期投资）。
有趣的是，相比ElliQ这样不能移动，也不是人形的机器人，Yonbo则是一个可爱的，可移动的机器人。
在医疗健康方面，情况稍有不同，这些医疗硬件大多需要侵入人体内部，例如BioLink Systems采用的是“数字药物+AI感知”的思路，开发能在体内运行、实时收集健康数据的可消化设备。BioLink的传感器小如药片，吞服后可在体内采集温度、酸碱度、电解质等关键生理数据，并通过AI分析提前预警问题。这一产品有望在慢病管理、术后恢复、精准用药等方向实现突破。
从硬件形态和交互方式上看，以上这些AI硬件，除了专注在医疗监控的以外，大多走得并不激进，学习机们的硬件形态还是平板，当然还有眼镜，耳机和相机；多模态的交互方式也多是相对成熟的语音。之所以出现这样的情况，还是为了降低用户的学习成本。
但是AI原生硬件继续发展，总会有完全替代智能手机和平板的一天，全新的多模态交互方式也会渐渐被人们接受。
在往这条道路上走的过程中，需要的是AI原生操作系统，需要AI原生硬件时代的iOS和安卓，因为AI模型对于计算和运行环境的要求与以往的软件程序都不相同。在计算上，AI模型可用云端、边缘甚至端侧的方式提供；而对AI能力的管理，就需要AI操作系统，无论它是闭源的，还是开源的。
在这方面，无论是创业公司，还是大厂，都在努力，例如Meta、Google以及OpenAI。
首先中国有全球最好的AI原生硬件产业链，而且不仅是消费电子产业链，例如各种手机，眼镜，耳机；还包括机器人产业链和智能汽车产业链；这两个产业链的能力（各种传感器，激光雷达，芯片，电池）都是可以迁移到AI原生硬件的。
其次，中国拥有足够强的模型和足够丰富的数据。中国有各种尺寸的开源大模型，可以用到端侧（Qwen 3 4B等），也可以云端提供（DeepSeek R1）；还有针对机器人的各种VLA模型（车企也在研发VLA模型）。也有各个领域待挖掘的数据。这些技术基础和技术生态，可以让中国的AI原生硬件创业者，只需要专注在自己的应用场景里，将产品打磨好。
最后，中国有巨大的市场和丰富的应用场景。例如手机市场，根据Canalys的数据，2024年中国大陆市场的智能手机出货量约占全球的23.4%。华为，小米，OPPO，Vivo等品牌，以中国市场为基本盘，就能活得很好；当AI原生硬件日渐成熟，手机的用户转向AI硬件，这个市场将是巨大的。AI原生硬件已经有了企业，教育等基本盘，当它的能力越来越强，进入更多应用场景，也是可以预见的。
阿尔法公社已经完成对光帆科技、光智时空（Looki）、玄源科技（X-Origin-AI）、清智元视（Pixboom）等近十家AI原生硬件的初创公司，绝大多数为项目的首轮投资人，其中有数家已经完成新一轮融资，我们非常看好这个赛道华人团队的发展，并期待与更多赛道的初创团队交流合作。