撰文 | 吳坤諺

編輯 | 吳先之

2023這一“大模型之年”即將過去，點燃第一把火的OpenAI推出GPTs砸掉無數(shù)創(chuàng)業(yè)者飯碗，國內大模型賽道也度過了討論如何落地的階段。

如何提速規(guī)�；瘡亩�進入造血循環(huán)，是共識之下的發(fā)展路徑。對此，玩家們根據to B和to C兩種商業(yè)模式，分別開展了不同方向的嘗試。

其中to B方向以簡單粗暴的API以及出售模型PaaS、SaaS層能力為主。在大多數(shù)從業(yè)者看來，to B方向更有可能率先完成規(guī)模化。而to C方向的嘗試則更為五花八門，萬變不離其宗的是，大家都選擇了訂閱付費模式。

之所以少有廠商選擇向C端提供產品，向B端廣告主收費的“廣告模式”，或因目前的公眾模型服務還處于你追我趕的狀態(tài)，流量缺乏整合。

在此背景下，科大訊飛近來以辦公硬件為載體的大模型商業(yè)化路徑顯得格外出挑。

在既往搭載語音技術的辦公硬件基礎上，穩(wěn)住大模型底座能力的科大訊飛早在5月起便有意地將模型能力與既往產品線相結合。鍵鼠、辦公本等產品的最終形態(tài)也在10月24日科大訊飛全球開發(fā)者大會后進入宣傳期。 

上述產品恰好與近期刮起的AI硬件之風相合，只是光子星球也在《知海圖找尋指南針》中提到，C端大模型賽道還做不到用AI“重構”業(yè)務，大多只能做到用AI“點綴”業(yè)務，邏輯本身沒有變化。

科大訊飛的AI硬件能否在路線出挑的同時做到銷量出挑，AI的介入于其產品邏輯之變是重中之重。

舊瓶裝新酒

產品化探索一直是大模型廠商的心病，因為直至今日，國內戰(zhàn)場的抓手都是基礎大模型。與這門顯學相比，落地更為具象化的應用賽道卻長期“發(fā)育不良”。

一則Sensor Tower的數(shù)據是，2023年上半年，美國市場貢獻了55%的AI應用總收入，歐洲市場占20%，而中國在內的其他市場加起來僅占比25%。此外，應用賽道的薄弱也與國內C端語境的付費意愿強相關——即使是在移動互聯(lián)網應用中，平均客單價與獲客成本也未必能打平，何況成本高企的大模型。

于是，以硬件為載體，將大模型能力作為附加服務的產品邏輯進入業(yè)界視野。這一方面提高了硬件產品本身的附加值，通過軟件獲取了一定溢價；另一方面也繞過了C端軟件付費意愿較低的難題。

以科大訊飛為例，除外界認知較為清晰的AI學習機外，還有辦公本、鍵鼠、翻譯機已獲得大模型的加持。簡單梳理其產品線，不難發(fā)現(xiàn)這些產品早在兩年前NLP技術興起時便已問世，而今的新品是“舊瓶裝新酒”，保持原本的產品邏輯與應用場景不變，相對拓展能力外延。

其中學習機是提升較明顯的品類，大模型能力提供了作文類人批改、類人互動輔學、類人口語陪練等功能。但是與學習機能通過人工智能來深度改善使用體驗不同，科大訊飛的其他AI硬件并未在大模型之下獲得較大能力拓展。

以AI鍵鼠為例，其早在此前就已具備OCR識別、語音識別打字、翻譯等功能。大模型的加入僅是以滑輪下增加的“AI”鍵，支持一鍵呼出目前免費開放服務的訊飛星火大模型應用并接受使用者的指令，此前的核心賣點如“語音打字每分鐘400字”與前代并無二致。

“AI”鍵的出現(xiàn)縮短了用戶獲取模型能力的鏈路，市場上絕大多數(shù)攜自定義側鍵功能的鼠標都可輕易實現(xiàn)。至于硬件方面，其基礎款的DPI（精度）相較前代提升了1000，這在鼠標性能爆炸的今天可以說是聊勝于無。

據科大訊飛官網，在原核心能力未有變動的情況下，大模型為其AI鼠標帶來了100元以上的溢價，提價幅度達26.3%，不可謂不高。況且只考慮硬件能力的話，AM50基礎款對應的只是百元檔位，軟件服務“撐起了”余下的399元溢價。

顯然，以軟件打溢價的硬件產品邏輯是科大訊飛的傳統(tǒng)藝能，大模型也是如此。

據公開數(shù)據，訊飛AI硬件(AI學習、AI辦公、AI健康)在“618”期間銷售額同比增長125%，而其最近的雙十一則有多個品類獲得天貓、京東商城銷冠，大有站穩(wěn)AI學習辦公的硬件賽道之勢。

只是熱度來得快去得也快，以訊飛AI學習機為例，其5、6月的GMV就分別同比增長136%和217%，此后的7、8月正是學習機的行業(yè)旺季。而截至10月，科大訊飛科大訊飛AI學習機的GMV同比增長超過100%，前后增速之差可以看出其銷量正在逐漸走低。其他硬件脫離了更易走量的教育市場，其形勢或更令人擔憂。

通過硬件賣軟件是一條看似兩全的不錯思路，但其可持續(xù)性卻需要科大訊飛和市場的進一步驗證。

靠硬件落地未必性感

硬件是塊磚，哪里需要往哪搬。

早在數(shù)年前由阿爾法狗掀起的AI浪潮起，AI與硬件的耦合便呈現(xiàn)清晰的模式分野。硬件可以是通道，用戶借以獲取互聯(lián)網服務；硬件可以是主菜，AI不過是一種能力方案；硬件可以是基石，AI憑此發(fā)揮資本力，靠概念炒估值。這三種耦合的代表分別是智能音箱、智能手機以及當下還停留在PPT上的AI次時代產品。

目前來看，訊飛硬件走的是第一條路。也就是說，其真正的賣點在于大模型，硬件性能于產品基本無關緊要，而且對于小度、步步高以及更多傳統(tǒng)硬件廠商而言，不具備任何壁壘。

因此，訊飛硬件初顯規(guī)模化的銷售表現(xiàn)只是其觸達C端市場的第一步。后續(xù)無論是持續(xù)迭代模型以交付更具價值的軟件服務，還是硬件側的供應鏈與成本競爭都是不小的問題。 

前者，訊飛硬件需要在目前開放的大模型服務基礎上嘗試做更多“加法”。如通過硬件，將大模型能力的應用深化至游戲等辦公以外使用場景，拓寬目標用戶群�；蚴堑�代升級辦公場景的服務能力，以維持更高的附加值，應對短期大量出貨對未來需求的透支。

后者則在于訊飛硬件借助大模型而領先的身位并不牢靠，星火大模型本身在國內并未取得絕對優(yōu)勢，小度隨時可以在文心一言的加持下奮起直追。

需要注意的是，大模型軟件應用的落地在世界范圍內都局限在少數(shù)場景中。

以海外成熟大模型應用市場來看，Chat bot與Midjourney為代表的圖像、視頻生成產品分別占據了應用商店49%、31%的下載量。場景限制了落地方向，訊飛硬件目前也只針對辦公這一高頻剛需場景來打造產品線。

與之相比，消費場景的AI硬件使用頻率更高、更具想象力。

如今，PC廠商、智能手機廠商與芯片廠商三方共同推動的AI浪潮正在試圖重燃消費電子賽道。消費電子相對辦公的場景泛化對AI的嵌入提出了更高要求，如端云混合部署、個人數(shù)據隱私、AI導向的硬件性能提升等，目前尚未見較完善的產品形態(tài)。

大模型的出現(xiàn)給業(yè)界帶來了“iPhone時刻”的希望，同時承載軟硬件兩面的提振需求，但是具備跨時代意義的產品還尚未出現(xiàn)，硬件與AI的耦合不過是“小荷才露尖尖角”。

轉動用戶飛輪？

通過規(guī)�；�而進入自我造血階段，是訊飛硬件背負的歷史使命。在此之上，面向C端的硬件更是承載了科大訊飛完成“GBC比例調整”的希望。

10月19日，科大訊飛發(fā)布2023第三季度財報，財報顯示，科大訊飛整體業(yè)績基本追平前半年的財務表現(xiàn)，但是多地財政表現(xiàn)已經顯著影響了科大訊飛的G端業(yè)務營收。于是在其營收的主要板塊教育上，科大訊飛將口號改為“GBC比例調整”，目前其教育C端營收比例已經超過G端。

科大訊飛的業(yè)務重點逐漸向B端、C端轉移的同時，硬件作為軟件的觸達手段以及大模型價值釋放的“介質”，自然也成為其攻城略地的抓手。 

如按上文所述，訊飛硬件除了語音方面的老本行外相對難以構建壁壘，那么其瞄準的辦公賽道也很可能會隨著細分市場成熟從而進入內卷期，財務模型隨之進入低增長階段。

其進一步規(guī)�；�與營收換檔該怎么做？

吉姆·柯林斯曾在《從優(yōu)秀到卓越》一書中提出飛輪效應理念，認為企業(yè)從優(yōu)秀到卓越的蛻變來源于循序漸進的積累。在數(shù)據為三大要素之一的AI賽道，業(yè)界慣常以數(shù)據為飛輪。

但是在生成式AI的應用商業(yè)化上，數(shù)據卻不一定是首要矛盾。據紅杉資本發(fā)布的《生成式AI第二幕》稱，基礎模型的迭代隨時有可能摧毀應用公司的數(shù)據壁壘，典型的案例是GPTs。相比積累的數(shù)據，流程體驗和用戶網絡似乎更能打造成為持久的競爭優(yōu)勢。

紅杉資本認為，是時候提升用戶體驗了。畢竟借助互聯(lián)網，AIGC并不擔憂其流量來源與分發(fā)，而是擔憂其價值呈現(xiàn)以及釋放。

微軟的New Bing、百度文心一言均在發(fā)布初期取得不錯的數(shù)據表現(xiàn)，卻難以保證用戶的持續(xù)留存以及進一步商業(yè)化。究其原因，可能是單一的應用呈現(xiàn)形式讓用戶對AIGC的感知“一葉障目”，初期體驗不達預期便棄若敝履，大模型服務自然難以做好價值交付。

OpenAI作為先行者也不免遇到這樣的問題，但是它可以在模型能力上“大力出奇跡”，集中基礎設施資源沖擊類似于GPTs這樣的里程碑。源于中美大模型賽道的市場分別，國內基礎模型賽道“扎堆”的情況未得改善前，“雨露均沾”難以避免。

因此，盡可能增加大模型能力的呈現(xiàn)方式，多點開花很可能是打下用戶基本盤的方法之一。這需要大模型廠商與開發(fā)者共同打造應用生態(tài)，彼此共用基礎模型能力、互為入口。

這么看來，訊飛硬件給到行業(yè)的最大啟示，在于小小鼠標上的一個“AI鍵”。可以預料，軟硬件協(xié)同已經成為發(fā)展用戶為主的大模型應用生態(tài)的一條路徑，至于何時能完成釋放大模型價值這一命題，仍有待觀察。

       原文標題 : 科大訊飛，“硬”啃AI