要点brief
这一波AI大模型最后能产生多大的价值 ，最后得看跟现有的硬件结合创造的价值有多大。
很多智能终端的出现，本质上是手机能力的泛化和对手机能力的补充。
AI 硬件，选好品类选好赛道，是最关键的决策。
AI 技术会提高产品规模化和网络化效应，市场集中度会进一步提高，加剧行业竞争。
AI硬件是 AI 大模型落地的载体，AI需要通过硬件在物理空间发挥更大的价值，这一波AI大模型最后能产生多大的价值 ，最后得看跟现有的硬件结合创造的价值有多大。
从两个维度来对 AI 硬件类的厂商做个分类，一是从业务产品特性的维度，是软件驱动还是硬件主导，另一个是产业链的维度，从后端生产制造到前端营销渠道，大致可以分为六类。
第一类是 AI 硬件原生公司，比较典型的是特斯拉和大疆，软硬件整合能力强，高度垂直整合，AI 是其产品核心组成要素，既有软件创新迭代的能力，也可以制造复杂的硬件，能做整机产品，也可以直接面向用户营销和销售。
这类厂商有很强的竞争优势，但是对团队人才和组织能力的要求高，垂直整合的风险也高。
第二类是互联网公司，互联网公司的核心盈利模式主要是广告，硬件业务性价比不高，不是核心业务，战略优先级低，AI 硬件对互联网公司的战略意图，是找新的流量入口，降低获客成本，这类公司有用户数据，对用户行为和需求洞察比较深，能力优势主要是在软件和互联网的运营。
但到了硬件生产制造上，通常受限于自身「互联网」业务模式和战略选择，不会在硬件产品上投入太多的核心资源，热门硬件都试试，浅尝即止，腾讯是个比较典型的例子，能靠游戏和社交流量变现，就没必要非得做模式重且自己不擅长的业务。
这类型公司做得好的品类，一般是硬件比较成熟，相对标准化，硬件附加值低，但软件能力要求高价值高的品类，比如 Amazon 做智能音箱。
第三类是手机品牌公司，很多计算智能终端的出现，本质上是手机能力的泛化和对手机能力的补充，手机厂商做 AI 硬件，在品牌，用户生态，供应链，营销渠道的能力优势都可以复用，典型像小米对生态链产品的赋能。
不过存在的挑战是，手机是这类型公司的核心品类，是个重资产重运营的业务，本身资源有限行业竞争激烈，投入到其他智能终端品类的资源和精力会比较有限，还有创新能力未必跟得上，手机其实是个传统硬件产业，产业链非常成熟，现在的手机产品，谈不上有什么太大的创新。
硬件终端形态的竞争，不单是产品创新的竞争，越往后的竞争，是产业的竞争，小米和格力空调的竞争是个案例，小米早期可以讲讲故事提升下产品体验做下粉丝口碑，长期竞争还是要看产业整合的效率。
第四类是电商渠道型公司，这类型公司的优势是离客户和变现近，渠道为王，能把货卖出去，Anker 是个比较有意思的案例，但电商公司的产品研发能力普遍较弱。
Anker 抓住了早期国外电商平台流量红利，又成功进入到智能终端的品类提升产品研发能力，它本质上依然是个品牌电商公司，找到合适的品类，运营前端的流量进行变现，能力集中在品牌渠道的构建和运营上，产品设计研发能力上不如手机品牌公司。
这类型的公司拓品类的时候，会遇到与手机公司一样的问题，需要面对更多产业的竞争者，做 3D 打印机，就会遇到拓足和创想三维这类产业垂直整合的公司，核心问题是，做 3D 打印跟做移动电源，需要的组织和人才很不一样，没办法无限拓品类，选好品类是关键决策。
第五类是 AI 软件平台公司，长期看，AI 会变成一个基础技术能力，变成一个通用的生产要素，所有软硬件都会带 AI 的能力，平台型的 AI 公司，主要销售 AI 基础能力，盈利模式单一，需要在竞争中不断提高 AI 平台能力来持续满足客户的需求，但 AI 的能力，不太可能一直快速的提升。
这类公司的问题在于，你往终端和解决方案去做，容易跟客户去竞争，不做的话盈利模式和空间可能会很有限。
Openai 投资 humane 的 AI PIN，未来会不会自己做硬件产品，这个很难说，科大讯飞比较有意思，它既做平台，又自己做硬件产品和解决方案，既做2B2G，也做2C的产品，它需要通过各种类型的产品，落地AI平台的能力，还有上一波的 AI 四小龙，商汤旷视等，则去做安防，金融类的行业解决方案，来支撑 AI 平台建设的高成本压力。
存不存在AI 平台型公司，这是个问题？
第六类是传统硬件制造商，传统硬件厂商的优势在于对产业的了解和沉淀非常深，缺点是人才短缺，产品创新能力跟不上，思维也比较局限，商业模式转型困难。
适合做些硬件+AI 的事，回归到产业本身，用 AI 增加现有品类的价值，去整合 AI 相关的特性，优化产业运营和整合效率。
总结一下，做 AI 硬件的团队，几乎会遇到的都是高手，选好品类选好赛道，是最关键的决策。
AI 硬件，是AI+硬件+软件几个产业链的融合，产业链长且结构复杂度高。上游有行业关键供应商有集中优势，下游客户议价能力较强，终端厂商承压。
行业内竞争：行业竞争激烈，对厂商综合能力要求高，主要参与者是科技公司，传统硬件制造商和创新创业团队，竞争主要体现在技术创新、品牌和市场份额的争夺上。AI 技术会提高产品规模化和网络化效应，市场集中度会进一步提高，加剧行业竞争，中低端产品价格竞争激烈，同质化竞争严重。
供应商议价能力：关键组件供应商具有较高议价能力，相对集中，特别是 AI 芯片，AI 大模型平台有技术优势和定价权，但大公司通过规模效应可以降低成本，小公司议价能力弱。
买方的议价能力：消费者选择多样且信息透明，品牌忠诚度影响买方议价能力，市场上有多种品牌和产品可供选择，在某些细分市场，买家可能具有较强的议价能力。
新进入者壁垒：进入壁垒相对较高，资金、技术、品牌和供应链管理是主要障碍，行业变化快研发周期长短迭代快，技术跨度大门槛高，属于技术人才资金密集行业，但市场的快速发展和技术的进步，为新进入者带来新机会。
为新进入者带来了机会
替代品威胁：产品智能化不足的情况下，替代品多，与非智能设备、云服务、软件APP，都存在替代竞争关系，同时智能手机功能的不断扩展可能减少对其他单一功能终端的需求。
总的来说，AI 硬件行业的竞争激烈，基本都是高水平竞争者，而且激烈程度有可能进一步提升，智能终端厂商在当下的竞争环境比较弱势，未来能不能破局，主要看这一波的AI大模型，到底能给硬件产品提供多大的增值，给用户提供多大的价值增量。
AI硬件核心竞争维度
AI 硬件的竞争维度，有6个大类15个细分维度，产品技术创新，用户体验，品牌和市场是三个关键大类。
技术创新与研发是推动行业发展和产品进步的基础，AI 硬件是技术驱动型产品，在快速发展的科技市场中，技术创新是保持竞争力的核心，持续的研发投入，使企业能够不断推出具有独特功能和更高性能的产品，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出，吸引和留住客户，创造持久的竞争力。
用户体验直接关系到消费者的满意度和忠诚度，主要体现在三个点上：
1. 在竞争激烈的市场中，用户体验是一个重要的差异化因素，很多硬件和智能产品在功能上可能相差无几，最后拼的是产品整体的使用体验。
2. AI硬件往往涉及复杂的技术，做好用户体验设计，让产品变得更容易使用和理解，可以降低技术的使用门槛，提高用户满意度。
3. 创新类产品，特别是带硬件载体的产品，前期教育和后期维护成本高，良好的用户体验设计，能够降低对客户支持和售后服务的需求，节省企业在这方面的成本。
市场与品牌帮助企业建立市场地位和消费者认知，做技术创新驱动型的产品，大部分团队需要研发的背景，很容易陷入到研发驱动去开发产品，而且这种研发周期长的产品，基本上只有等到产品上市，你才能知道产品是否真正匹配市场需求，市场需求导向的产品开发，可以开发出更受欢迎的产品，提高产品的成功率。
品牌在市场推广和销售渠道建设中发挥重要作用。一个强大的品牌可以更容易获得零售商和分销商的支持，拓宽销售渠道，提高产品的市场覆盖率，能不能把产品卖出去，把库存变成现金，才能持续的进行研发投入持续保持竞争力。
这里主要讲讲创新创业团队，他们非常有代表性，特别是AI硬件原生团队，要在一堆高手和竞争激烈的市场里面生存下来，难度不小，如何构建核心壁垒和能力，主要是几个点。
选择好品类，选品类定生死，要选品类而不是创造品类，比较稳妥的做法，是选择一个行业集中度低的大市场，早期能在这个分散的大市场里面分一杯羹站稳脚跟，后期有机会通过互联网和 AI 的规模效应网络效应，提高这个市场的集中度，成为市场的头部玩家。
其次是选择一个小市场，有一定集中度，巨头看不上竞争没那么激烈，尝试直接成为头部的玩家。
最差的，是选择一个集中的大市场，类似AI PIN 和 Rabbit R1，去做平台性的产品，既要面对巨头的竞争，又要冒产品创新的风险，成功率极低，当然，万一成功了……
一定不要去创造新品类，新品类，未必能规划得出来，硬件行业没有飞跃，如果你做一个产品，以前没有人做过，或者类似的东西，绝大概率只有一个原因，就是市场没有需求。记住你的使命，是用 AI 优化现有的产品，提升现有产品的价值增量，不是创造全新的产品品类。
人才团队组织，AI 硬件技术复杂度高，产品创新综合能力要求也高，一岗位多职能，简化团队，降低团队沟通成本，提高产品创新，设计研发的效率，这类复杂和非标的创新产品，创新来自团队质量和配合度，不是团队人员的数量，小而强的团队更容易在早期竞争中存活下来。
产品壁垒，单独的软件和硬件都很容易被复制，提高软硬件协同度，是构建壁垒一种有效的方式，理想的情况是，软件能给硬件带销量，硬件给软件拉新用户，同时软硬件又能有自己相对独立的商业模式，硬件做销量，软件卖内容和服务，互相支撑螺旋上升。
垂直行业经验和沉淀，也是构建产品壁垒的关键要素，先行业后品类再然后才是产品。
渠道和品牌壁垒，品牌的独特定位，私域流量运营积累，产品众筹的新流量，区域性市场的开发「出海」，专营化渠道「如小米生态链」等等，把货卖出去，才能谈未来。
构建生态合作伙伴，提高内外部协同效率，面对低确定性，高未知度，技术复杂度高的行业，构建行业生态系统，发展合作伙伴，共同应对行业的挑战，能大大减少产品创新的风险，真正的创新来自于用户和外部。生态合作往往被创新创业团队忽略，要不是不够重视，又或者沦为跑会入群。
总结下，做 AI 硬件很有挑战，行业竞争激烈，短期 AI 提供的价值增量依然有待验证，长期想象空间足够性感。
