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偏見與低頭，OpenAI挺進AI硬體領域，模型再強繞不開中國智造
昨日一則消息令科技圈側目，OpenAI正與立訊精密、歌爾股份等中國供應商合作，共同開發一款口袋大小的AI硬體裝置的原型機。
這款原型機具備上下文感知能力，深度整合ChatGPT，目標是成為繼智慧型手機之後的全新互動入口。
最引人注目的是，繼從蘋果的設計、製造和供應鏈團隊，以及蘋果的AI研究團隊中大舉招募人才之後，OpenAI開始接觸蘋果供應鏈企業，尋求元件智造支援。
這一系列動作揭示了一個不容忽視的事實：即便手握全球最先進的大模型技術，OpenAI也無法獨自完成從演算法到終端的跨越。
在硬體落地的關鍵一環，它必須依賴中國——這個全球最完整、最高效的消費電子製造網路。
從程式碼到實體：OpenAI的製造鴻溝
OpenAI的核心競爭力在於演算法與模型。
它的工程師可以訓練出千億參數的大語言模型，卻無法在實驗室裡造出一台能量產的裝置。
硬體不是軟體的延伸，而是材料、結構、電子、熱管理、聲學、光學等多學科的複雜整合。
更重要的是，它需要一套成熟且靈活的供應鏈體系來支撐從原型到百萬級出貨的轉化。
立訊精密的加入，填補了這一空白。作為蘋果最重要的代工夥伴之一，立訊精密精通精密製造、自動化裝配與全球交付。
它不僅擁有先進的生產線，更掌握著對成本、良率和交期的極致控制能力。這些經驗，是OpenAI這類純技術公司找遍全球也求之不得的。
中國供應鏈的不可替代性
為什麼是立訊？為什麼是歌爾？答案在於中國在過去二十年建構的“製造生態叢集”。
在這裡，從一顆螺絲、一塊PCB板，到攝影機模組、揚聲器、電池，所有零部件都能在一定地域半徑內完成採購。這種地理上的高度集中，極大降低了物流成本與溝通延遲。
更重要的是，中國的供應鏈企業早已習慣為蘋果這樣的高標準客戶服務。它們熟悉嚴苛的質量管控流程，具備快速迭代的能力。
當OpenAI提出新的設計需求時，這些廠商能在數天內提供樣品，並根據反饋迅速調整。這種響應速度，在全球範圍內幾乎找不到替代。
成本與規模的雙重壓力
OpenAI的目標是打造一款大眾級AI裝置，而非小眾高價產品。這意味著它必須在性能與成本之間找到平衡。
而中國供應鏈的核心優勢，正是大規模製造下的成本最佳化能力。立訊精密等企業通過自動化產線、規模化採購和精益管理，能夠將單位成本壓縮到極致。
此外，AI硬體涉及大量感測器——麥克風陣列、環境光感應、運動捕捉等。歌爾股份正是全球領先的聲學與感測元件供應商，其微型麥克風和揚聲器廣泛應用於iPhone等高端裝置。
OpenAI若想實現高品質的語音互動與環境感知，繞開這類企業幾乎不可能。
從“果鏈”到“AI鏈”：供應鏈的順勢轉型
蘋果供應鏈企業也正面臨增長瓶頸。
隨著iPhone銷量趨於飽和，這些廠商迫切需要尋找新的業務增長點。AI硬體的興起，恰好提供了轉型契機。
立訊精密、歌爾股份等公司早已佈局智能穿戴、AR/VR和AIoT領域，具備技術儲備與產能彈性。
OpenAI的合作，不僅是訂單的轉移，更是技術方向的引領。
這些製造商將從“被動執行設計”轉向“參與產品定義”，在結構、散熱、功耗等方面提供專業建議。
這種深度協同，將進一步提升產品的工程可行性。
偏見與低頭
耐人尋味的是，OpenAI聯合創始人Sam Altman在過去曾對中國甚不友好。
他去年曾表示，中國的AI發展模式具有很強的威權主義色彩，可能對民主價值觀構成威脅，並呼籲美國需要採取更積極的措施包括制裁來阻止中國在AI領域的迅速崛起。
不過，就在上月中旬，雖然他仍對中國AI取得的進步表示擔心甚至焦慮，但口風有所轉變。他稱，美國嚴重低估中國AI實力，同時表示，出口管制也沒有用。
據財聯社，他表示，美中人工智慧競賽已經深深糾纏在一起，而且其影響遠比單純“誰領先”這種排行榜要大得多。
“在推理能力方面，中國可能建構得更快。此外還有研究能力、產品化水平，整個領域有很多層面。我認為問題不會像‘美國領先還是中國領先’那麼簡單。”他說。
當被問及如果通過管制進一步減少對華GPU供應是否會奏效時，奧特曼對此表示懷疑，並稱：“我的直覺是，這行不通。”
不僅如此，他嘴中來自中國大模型的競爭——尤其是像DeepSeek這樣的開源系統，逼得OpenAI不得不發佈自家的開放權重模型。
今年5月，再度走進美國國會山，奧特曼如此表示，如果美國產品不再是使用者默認選擇，“那可不是什麼好事。”
現實，正以最直接的方式修正了他的偏見。尤其當OpenAI邁上硬體的道路時，它更不得不直面的是，他無從選擇，只能選擇擁抱中國供應鏈，並深度繫結。
這既是他的妥協，更是無奈之下對產業規律的尊重。創新不僅是模型的突破，更是將技術轉化為產品的能力。
而中國在創新領域的飛速發展與智造端的系統性優勢，恰恰是這種轉化不可或缺的“最後一公里”，也是擊潰一切偏見、傲慢的靈藥。
地緣政治下也繞不過中國
儘管中美科技競爭加劇，但在消費電子製造領域，脫鉤依然不現實。
美國本土雖有嘗試重建製造業的努力，但短期內無法複製中國龐大的產業工人隊伍、成熟的配套體系與高效的物流網路。
即便出於安全考慮，OpenAI也難以完全規避中國供應鏈。
更現實的路徑是“多元化+本地化”：核心部件在中國生產，部分組裝可能分散至越南、印度等地。
但無論如何分配，中國仍將是關鍵元器件與總裝的核心環節。
中國智造的底盤夠硬，中美合則兩利
OpenAI的野心是創造一種全新的智能互動方式。
但再強大的模型，也需要一個物理載體才能觸達使用者。這個載體不僅要聰明，還要輕巧、耐用、續航長、價格合理。
而這些要求，最終都指向同一個答案：中國供應鏈。
從ChatGPT到AI硬體，OpenAI正在完成一次驚險的跳躍。而支撐它落地的，正是這條橫跨珠三角與長三角的龐大製造鏈條。
當人們談論AI革命時，目光往往聚焦於演算法突破與算力競賽。但真正的變革，發生在實驗室之外，在流水線上，在無數工程師與工人的手中。
在這個時代，任何試圖重塑終端的雄心，都必須面對一個現實——無論你的模型多麼先進，你都無法繞開中國製造的底盤。
AI的未來，不僅是程式碼與算力的勝利，更是供應鏈的勝利。中美在科技上各有優勢，唯有合作，才能推動全球創新真正向前。合則兩利，斗則俱傷。 (元界)