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字節、OpenAI、Meta都在賭一件事
▎這是一場關於使用者入口和第一介面爭奪權的戰役。
有沒有發現，大廠都在佈局自己的AI硬體產品。
在達沃斯現場，OpenAI 的全球事務官克里斯·萊恩透露了一個最新消息，OpenAI 正在按計畫推進，準備在 2026 年下半年推出首款 AI 硬體裝置。
這個消息讓原本就焦躁不安的科技圈徹底炸了鍋。
這意味著，全球最頂尖的演算法引擎開始進入硬體賽道，在中國，近期無論是華為、字節、阿里都在湧入AI硬體市場。
要知道，過去十年網際網路公司一直想擺脫笨重的硬體，追求輕資產的軟體模式，而現在，他們正不計成本地集體“返祖”，殺回那個曾經讓他們頭破血流的硬骨頭市場。
典型的是字節，作為一家做軟體的公司，字節旗下的飛書最近聯合安克創新發了一款叫“一顆豆”的 AI 辦公硬體。在此之前，大家對飛書的認知還是文件、表格和視訊會議。
但如果你把視角放大，你會發現這不只是飛書一家的動作。字節跳動、阿里、小米、百度，甚至是大洋彼岸的 Meta 和 OpenAI，都在瘋狂往硬體市場裡擠。
Meta 的動作最激進。根據媒體報導，祖克柏已經要求製造合作夥伴在 2026 年底前，把 AI 智能眼鏡的年產能翻一倍，達到 2000 萬副。
莫非，這是又一次科技熱潮來了？但是，回頭看看這些大廠在硬體路上踩過的坑，你就會發現這次集體湧入有多麼反常。
過去十年，大廠做硬體幾乎是出一款死一款，尤其是在中國市場。百度做過手機，字節跳動做過堅果手機，阿里推過天貓精靈，騰訊也嘗試過各種社交硬體。
結果呢？要麼是虧損離場，要麼是部門解散，軟體公司的基因裡似乎就寫著搞不定硬體。
大廠做硬體，那就是往火坑裡跳。
結果到了 2026 年，硬體潮不僅回來了，而且動作比以前更大。
這背後到底發生了什麼？為什麼大廠願意再次跳進硬體這個苦差事裡？
為什麼軟體公司做不好硬體？
在聊為什麼大家現在都要做硬體之前，我們得先看看為什麼過去他們會失敗。
你可能已經忘了，騰訊曾經也想做手機。2015 年前後，騰訊推出了 TOS（Tencent OS）系統，甚至還聯合廠商出過手機。結果呢？市場上根本沒激起一點水花，項目很快就停了。字節跳動收購堅果手機後，也沒能逃掉失敗的宿命。
大廠做硬體之所以難，是因為基因裡帶著一種網際網路公司的傲慢。
網際網路公司的邏輯是快速試錯、小步快跑。一個 App 出了錯，程式設計師通宵改一下程式碼，第二天使用者更新就能恢復。在這個世界裡，邊際成本幾乎是零。多一個使用者，不過是多佔一點伺服器空間。
但硬體完全是另一碼事。
硬體的邏輯是一錘子買賣。如果你開模的時候錯了一毫米，那幾十萬個外殼就全是廢料。如果你在供應鏈上少訂了一個感測器，你的整條流水線就得停工。硬體公司追求的是每一個零件的成本控制，是庫存的周轉率。
比如當年的智能音箱大戰。大廠為了搶使用者，把成本 200 元的音箱賣 69 元，甚至更低。他們想的是，只要你買了我的音箱，你就會用我的音樂服務、買我的東西。
使用者確實買了，但買回去只是當個鬧鐘或者收音機。硬體本身不賺錢，軟體服務也帶不動，最後這些硬體部門成了公司帳上沉重的包袱。
簡單來說，軟體公司以前不懂硬體的敬畏感，用做 App 的心態去做硬體，最後被供應鏈和庫存教做人。
AI改變了遊戲的規則
既然過去這麼慘，為什麼現在大家又覺得行了？
答案在 AI 大模型裡。最重要的原因其實只有兩個字：互動。
過去，硬體很難做。因為你要設計螢幕，設計複雜的菜單，設計使用者怎麼點、怎麼按。這需要極強的工業設計和互動邏輯。軟體公司做不好硬體，很大程度是因為他們把硬體設計得太複雜了，搞不定這些物理層面的複雜互動。
但 AI 大模型出現後，情況變了。
現在的 AI 硬體，不再需要螢幕，甚至不需要多餘的按鍵。你看看飛書的“一顆豆”，核心互動就是：聽和說。
再比如AI眼鏡，你對著眼鏡說一句話，它能理解你的意思，然後直接執行。這種互動方式把硬體的門檻拉低了。
軟體公司發現，他們不需要去研究怎麼做一個完美的觸控屏，他們只需要做好那個“大腦”（AI 模型），硬體只要提供麥克風、攝影機和晶片就可以了。
現在的硬體，本質上變成了 AI 的感測器。
就拿Plaud Note 這個產品來說，它賣得好，是因為抓住了 iPhone 不能通話錄音這個痛點。但使用者買它，真的只是為了錄音嗎？不是。
使用者買它是為了錄音後的總結、轉寫和翻譯。
如果沒有 ChatGPT 這樣的模型在後面撐著，這個錄音筆就是一個普通的電子垃圾。是 AI 讓這些結構簡單的硬體有了思考和總結能力。
軟體公司突然發現，他們不需要去跟蘋果、華為比拚精密的工業設計，他們只需要做一個簡單的載體，把自己的 AI 模型裝進去。
對於飛書來說，做“一顆豆”初衷肯定不是為了賣硬體賺錢，而是為了讓飛書的 AI 能夠走出電腦和手機。如果你在開一個線下會議，在開車的路上，你沒法打開電腦寫文件，這時候“一顆豆”就成了你的外掛大腦。
簡單來說，軟體公司最擅長的東西，現在成了硬體最核心的競爭力。
字節、Meta、OpenAI都在賭一件事
你可能會問，既然軟體這麼強，那像以前一樣，只做 App 不就行了嗎？為什麼要自己下場做那個硬體？
不妨想像一下 2026 年的場景。如果你戴著 Meta 的眼鏡，或者戴著 OpenAI 的耳機，你產生了一個需求。比如你想定一個下午三點的會議。
這時候，你會掏出手機，解鎖，找到飛書圖示，點進去，再找日曆嗎？
大機率不會。你會直接對著眼鏡說：幫我定個會。
這時候，眼鏡裡的 AI Agent（智能體）就會直接幫你把事情辦了。
在這個過程中，飛書這個 App 徹底消失了。它變成了一個躲在後台提供資料的“外掛”。
這對軟體大廠來說是致命的。
如果使用者不再打開 App，大廠就失去了對使用者的直接控制權。他們看不見使用者的行為習慣，也沒法給使用者推廣告，更沒法賣其他增值服務。他們成了給硬體商打工的。
飛書做“一顆豆”，Meta 做眼鏡，OpenAI 做耳機，本質上都是在保衛自己的互動入口。他們必須擁有一個屬於自己的硬體載體，才能確保使用者在產生需求的一瞬間，第一個找的是他們的 AI，而不是別人的。
誰掌握了那個離使用者耳朵最近、離使用者眼睛最近的硬體，誰就掌握了使用者的習慣。
簡單來說，字節、Meta、OpenAI都在賭一件事：使用者不點App，該怎麼辦？
這是一場關於使用者入口和第一介面爭奪權的戰役。
資料荒，沒有資料更慌
除了搶佔入口，還有一個更隱秘的原因：AI 已經把網際網路上的資料吃光了。
你可能不知道，現在的 AI 模型正面臨一個尷尬的現實，網際網路上的高品質文字資料快被用光了。
根據 Epoch AI 研究院的一份報告預測，高品質的英語語言資料可能會在 2026 年到 2032 年之間枯竭。在中國，各家大廠的資料又都自成一派，都自己守著不開放。
如果 AI 想繼續進化，它必須去尋找新的資料來源。
這些資料在那？就在我們的現實生活裡。
網際網路上的資料是“死”的，是別人加工過的。但現實世界裡的對話、你看到的場景、你開會的語氣，這些是活生生的資料。
AI 硬體本質上是一個 24 小時開啟的探測器。
當你戴著 AI 眼鏡走進超市，開著 AI 錄音筆開會，AI 就在即時學習人類是如何處理現實問題的。它能看到你挑商品的邏輯，能聽到你談判時的技巧。
這種來自物理世界的，第一視角的音視訊資料，是目前訓練下一代 AI 最稀缺的資源。
軟體大廠通過賣硬體，其實是在全世界範圍內安插了無數個眼睛和耳朵。這些資料回傳到雲端，能讓他們的模型變得更聰明，更懂人類的行為邏輯。
大廠為什麼要做AI硬體？他們要的不是那點硬體利潤，而是你眼前的真實世界。
硬體不再是一個沉重的資產
為什麼這次大家覺得能做成？因為大廠變聰明了，他們不再試圖自己去搞定所有事情。
以前大廠做硬體，從電路板設計到開模，再到工廠排產，全部自己攬。結果不僅慢，而且專業度不夠。
現在的趨勢是合作。比如前不久豆包與中興聯合做手機，飛書這次選擇和安克創新做“一顆豆”，就是典型的訊號。不得不說，字節已經深諳軟硬的雙打模式了。
安克創新是全球領先的消費電子公司，他們對供應鏈、電池、音訊晶片等硬體的理解是世界級的，供應鏈優勢也非常能打。安克創新出硬體載體、出分銷管道。飛書出 AI 模型，連接辦公生態。
這種分工，讓軟體公司的試錯成本大幅度下降。
飛書不需要去研究怎麼做一個不發熱的充電晶片，安克創新也不需要去訓練一個大語言模型。這種“樂高化”的組裝模式，讓硬體的研發周期從以前的 18 個月，縮短到了現在的 6 個月甚至更短。
硬體不再是一個沉重的資產，而變成了一個可以快速迭代的外掛。
硬體的生產周期被縮短，風險也被分擔了。這讓大廠們覺得，這個火坑值得再跳一次。 (鈦媒體)