狂燒2000億!小米拼了

前段時間,雷軍正式宣佈小米將在未來五年投入至少2000億的研發資金,並在後續的民營企業座談會上直接透露:小米接下來的五年將會重點攻堅晶片、AI、作業系統等底層核心技術。

晶片、AI、作業系統,說實話每一個單拎出來都不是善茬,小米卻想著“全都要”,那也怪不得要砸2000億。而且真要說的話,2000億還得花在刀刃上才能看到成果,畢竟光晶片一項,投入都是以十億計數的。

圖源:微博

雖然錢砸得不少,但是對於小米來說卻是物有所值,因為在2020年時,雷軍其實宣佈過一個差不多的計畫:從2020年開始,在接下來五年投入1000億進行技術研發,而截至2025年底,這項投資的總額定格在1050億。

千億研髮帶來的效果是顯著的,短短5年時間小米數字系列就成為中國市場最暢銷的旗艦手機,而小米汽車則成為崛起最快的新勢力品牌,小米AIoT如今已是國內最大規模的IoT生態。

但是,與2020年時不同的是,小米這次關注的是更底層、更基礎的領域,這些領域的進展體現到產品和營收上可能會慢很多,甚至明面上的效果還不如2020年的1000億,那麼小米為什麼還要做這些“吃力不討好”的事情呢?

沖高端,自研是唯一道路

自從去年5月份發佈首款自研3nm旗艦SoC晶片“玄戒O1”後,小米其實一直都在試圖扭轉外界對這個品牌的印象:我們已經不再是以“網際網路思維”和“供應鏈整合”為核心的企業,小米的“硬科技”才是驅動這家企業成長的核心力量。

事實上,直到現在還有不少網友將小米稱為“組裝廠”,認為小米的產品技術都來源於供應商,這個觀點顯然不對,畢竟這麼多年了,也不見得有第二家“小米”出現在手機行業。

不過,當我們回顧過去幾年的手機市場,你會發現多數創新都集中在系統更新、影像演算法升級等層面,其根基確實是建立在上游供應鏈的基礎上。對於一直致力於衝擊高端市場的小米來說,“組裝廠”的標籤幾乎是品牌層面的最後絆腳石,而想要搬走這個石頭,只有一個“笨辦法”——自研。

圖源:小米

而在自研領域裡,晶片則是毋庸置疑的“皇冠”,特別是在國內外的半導體競爭愈發激烈的當下,一顆足夠出色的自研晶片就可以轉變很多路人對一個品牌的印象。小米的自研晶片計畫其實起步很早,在2017年時就推出過一顆面向中端市場的“澎湃S1”,因為體驗不佳等問題,最終“一代而亡”。

澎湃S1的繼任者直到8年後的2025年才發佈,而在這段時間裡,小米的自研晶片力量都集中在充電、影像等領域,雖然也有進展,但是終究無法像核心SoC那樣在終端性能層面帶來本質上的體驗區別。

所以,小米最終還是拿出了玄戒O1,證明自己有設計頂級SoC的能力,而在許多評測裡,玄戒O1的能效甚至超過了同年的其他兩個旗艦移動平台,這就是深度整合與最佳化帶來的效果。

而且自研核心晶片也是對“組裝廠”標籤的最有力回擊,當所有Android旗艦都在使用相同的處理器時,手機廠商就只能在散熱面積、外觀材質和行銷話術上內卷,這種高度同質化的產品,其實很難在高端市場說服消費者“更換門庭”。

圖源:小米

就拿iPhone來說,消費者除了買蘋果的設計和功能外,其核心是購買A系列晶片與iOS系統所帶來的獨一無二的體驗,所以小米想要站穩高端,單靠徠卡聯名或是首發驍龍旗艦晶片已經不夠了,必須提供一個只有小米才能給到的“差異化體驗”。

當小米在發佈會上不再僅僅羅列供應商的參數,而是深入講解自家晶片的微架構設計、自研作業系統的底層最佳化機制時,它在路人的眼中自然就會變得不一樣,別管黑子們的嘴硬,至少支撐品牌價值提升、對抗蘋果與華為等頂尖對手的必要條件是有了。

不過說實話,晶片領域一直是資金與技術的“黑洞”,有時候幾十億丟進去都只能聽個響,從前期的預研,到實際的研發,再到後期的流片,每一個步驟都需要花費大量的資金,僅拿流片來說,3nm製程的單次流片成本就達到數千萬美元,這是個沒錢的玩家壓根無法進場的行業。

小米的2000億投資,就是在敲開這扇門後繼續走下去的保障。

小米的人車家,還差什麼?

而在晶片之外,對於小米使用者來說,最值得關注的還是自研系統,甚至可以說這才是小米接下來五年的最核心領域。

從小米汽車發佈後,我們經常能夠看到雷軍提到一個概念:人車家,基於小米生態實現的智能互聯體驗,才是將使用者綁在產品生態上的關鍵。但是,缺乏自研底層技術的生態互聯往往是表層的,特別是不同終端系統之間的互聯,對軟體的最佳化要求極高。

如果小米想讓人車家生態徹底落地並普及,死磕自研系統基本是唯一的方法,而且可以搭配自研晶片,組成一套完整的軟硬體體系。比如使用者拿著搭載玄戒晶片的小米手機靠近小米汽車時,不僅可以得到更快速、無感的開關鎖體驗,還可以讓汽車在使用過程中與手機聯動,借助手機晶片的性能處理任務。

圖源:小米

為什麼要讓手機與車機聯動?其實這就涉及到一個智能生態裡非常火的概念“主動式智能”,簡單來說就是AI不再是一個等待指令的工具,而是會根據使用者的習慣、日程、需求主動提供幫助的智能體。

舉個例子,小雷在飯點時開車導航到附近的一個購物中心,AI會判斷你打算去就餐,然後詢問你是否需要推薦餐廳,或者是否查看常去餐廳的排隊情況。如果你想得到以上體驗,那麼就必須依賴於手機系統與車機系統的資料互通(為什麼?不妨看看你的手機app們)。

如果可以將手機的隱私資料不經雲端(走UWB協議)就直接共享給車機,就可以在規避隱私洩露問題的同時為使用者提供細緻的智能體驗。更進一步地說,當小米汽車的存量達到一定等級後,它們本身也能組成一個新的邊緣計算網路,為周圍的小米手機提供算力支援,不過這就是系統生態完全統一之後的事情了。

AI模型,小米生態的最後一環

至於最後一個類股——AI模型,說實話現在曝光出來的資訊還不多,小米的保密目前來看做得挺好的,只不過雷軍表示模型的進展遠超預估,那麼我們就暫且認為進展順利吧。

AI模型在未來智能生態中的地位有多重要,應該就不用小雷再重複敘述了,對於小米來說,AI模型將會是其打通所有裝置生態的鑰匙,基於小米自研系統的互聯,小米自研AI模型可以輕鬆解決隱私等層面的關鍵問題。

而且,自研模型的最大優勢在於能夠根據需求進行蒸餾最佳化,比如將其從一個兆參數的模型濃縮成數百億規模的小模型,如此一來就可以將其從雲端模型轉成端側模型,無需擔心隱私洩露或網路延遲導致的使用問題,這對於同時在部署智能駕駛和智能助手生態的小米來說是必要的一環。

從晶片到系統再到AI,其實不難發現小米的底層技術研發計畫,都是圍繞著打造一個完善的智能生態鏈的目標設計的,如果小米可以完成這個計畫,那麼也將成為少數能與蘋果、華為並駕齊驅的企業。

說實話,在智能裝置高度內卷的今天,單純的模式創新已走到盡頭。這2000億,是小米換取未來十年智能生態核心牌桌席位的入場券,這條全端自研的道路註定困難,但對於小米而言,這也是一場已經沒有退路的硬仗。 (雷科技)