今天小編分享的互聯網經驗：科大訊飛，“硬”啃AI，歡迎閲讀。
圖片來源 @視覺中國
文 | 光子星球，作者｜吳坤諺，編輯 | 吳先之
2023 這一 " 大模型之年 " 即将過去，點燃第一把火的 OpenAI 推出 GPTs 砸掉無數創業者飯碗，國内大模型賽道也度過了讨論如何落地的階段。
如何提速規模化從而進入造血循環，是共識之下的發展路徑。對此，玩家們根據 to B 和 to C 兩種商業模式，分别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。在大多數從業者看來，to B 方向更有可能率先完成規模化。而 to C 方向的嘗試則更為五花八門，萬變不離其宗的是，大家都選擇了訂閲付費模式。
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态，流量缺乏整合。
在此背景下，科大訊飛近來以辦公硬體為載體的大模型商業化路徑顯得格外出挑。
在既往搭載語音技術的辦公硬體基礎上，穩住大模型底座能力的科大訊飛早在 5 月起便有意地将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态也在 10 月 24 日科大訊飛全球開發者大會後進入宣傳期。
上述產品恰好與近期刮起的 AI 硬體之風相合，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 " 業務，大多只能做到用 AI" 點綴 " 業務，邏輯本身沒有變化。
科大訊飛的 AI 硬體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，國内戰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 " 發育不良 "。
一則 Sensor Tower 的數據是，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%，而中國在内的其他市場加起來僅占比 25%。此外，應用賽道的薄弱也與國内 C 端語境的付費意願強相關——即使是在移動互聯網應用中，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，以硬體為載體，将大模型能力作為附加服務的產品邏輯進入業界視野。這一方面提高了硬體產品本身的附加值，通過軟體獲取了一定溢價；另一方面也繞過了 C 端軟體付費意願較低的難題。
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，不難發現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 硬體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 識别、語音識别打字、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 " 語音打字每分鍾 400 字 " 與前代并無二致。
"AI" 鍵的出現縮短了用户獲取模型能力的鏈路，市場上絕大多數攜自定義側鍵功能的滑鼠都可輕易實現。至于硬體方面，其基礎款的 DPI（精度）相較前代提升了 1000，這在滑鼠性能爆炸的今天可以説是聊勝于無。
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 滑鼠帶來了 100 元以上的溢價，提價幅度達 26.3%，不可謂不高。況且只考慮硬體能力的話，AM50 基礎款對應的只是百元檔位，軟體服務 " 撐起了 " 餘下的 399 元溢價。
顯然，以軟體打溢價的硬體產品邏輯是科大訊飛的傳統藝能，大模型也是如此。
據公開數據，訊飛 AI 硬體 ( 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 AI 學習辦公的硬體賽道之勢。
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 就分别同比增長 136% 和 217%，此後的 7、8 月正是學習機的行業旺季。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%，前後增速之差可以看出其銷量正在逐漸走低。其他硬體脱離了更易走量的教育市場，其形勢或更令人擔憂。
通過硬體賣軟體是一條看似兩全的不錯思路，但其可持續性卻需要科大訊飛和市場的進一步驗證。
靠硬體落地未必性感
硬體是塊磚，哪裏需要往哪搬。
早在數年前由阿爾法狗掀起的 AI 浪潮起，AI 與硬體的耦合便呈現清晰的模式分野。硬體可以是通道，用户借以獲取互聯網服務；硬體可以是主菜，AI 不過是一種能力方案；硬體可以是基石，AI 憑此發揮資本力，靠概念炒估值。這三種耦合的代表分别是智能音箱、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，訊飛硬體走的是第一條路。也就是説，其真正的賣點在于大模型，硬體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硬體廠商而言，不具備任何壁壘。
因此，訊飛硬體初顯規模化的銷售表現只是其觸達 C 端市場的第一步。後續無論是持續迭代模型以交付更具價值的軟體服務，還是硬體側的供應鏈與成本競争都是不小的問題。
前者，訊飛硬體需要在目前開放的大模型服務基礎上嘗試做更多 " 加法 "。如通過硬體，将大模型能力的應用深化至遊戲等辦公以外使用場景，拓寬目标用户群。或是迭代更新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。
後者則在于訊飛硬體借助大模型而領先的身位并不牢靠，星火大模型本身在國内并未取得絕對優勢，小度随時可以在文心一言的加持下奮起直追。
需要注意的是，大模型軟體應用的落地在世界範圍内都局限在少數場景中。
以海外成熟大模型應用市場來看，Chat bot 與 Midjourney 為代表的影像、視頻生成產品分别占據了應用商店 49%、31% 的下載量。場景限制了落地方向，訊飛硬體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 硬體使用頻率更高、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，如端雲混合部署、個人數據隐私、AI 導向的硬體性能提升等，目前尚未見較完善的產品形态。
大模型的出現給業界帶來了 "iPhone 時刻 " 的希望，同時承載軟硬體兩面的提振需求，但是具備跨時代意義的產品還尚未出現，硬體與 AI 的耦合不過是 " 小荷才露尖尖角 "。
轉動用户飛輪？
通過規模化而進入自我造血階段，是訊飛硬體背負的歷史使命。在此之上，面向 C 端的硬體更是承載了科大訊飛完成 "GBC 比例調整 " 的希望。
10 月 19 日，科大訊飛發布 2023 第三季度财報，财報顯示，科大訊飛整體業績基本追平前半年的财務表現，但是多地财政表現已經顯著影響了科大訊飛的 G 端業務營收。于是在其營收的主要板塊教育上，科大訊飛将口号改為 "GBC 比例調整 "，目前其教育 C 端營收比例已經超過 G 端。
科大訊飛的業務重點逐漸向 B 端、C 端轉移的同時，硬體作為軟體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，訊飛硬體除了語音方面的老本行外相對難以構建壁壘，那麼其瞄準的辦公賽道也很可能會随着細分市場成熟從而進入内卷期，财務模型随之進入低增長階段。
其進一步規模化與營收換檔該怎麼做？
吉姆 · 柯林斯曾在《從優秀到卓越》一書中提出飛輪效應理念，認為企業從優秀到卓越的蜕變來源于循序漸進的積累。在數據為三大要素之一的 AI 賽道，業界慣常以數據為飛輪。
但是在生成式 AI 的應用商業化上，數據卻不一定是首要矛盾。據紅杉資本發布的《生成式 AI 第二幕》稱，基礎模型的迭代随時有可能摧毀應用公司的數據壁壘，典型的案例是 GPTs。相比積累的數據，流程體驗和用户網絡似乎更能打造成為持久的競争優勢。
紅杉資本認為，是時候提升用户體驗了。畢竟借助互聯網，AIGC 并不擔憂其流量來源與分發，而是擔憂其價值呈現以及釋放。
微軟的 New Bing、百度文心一言均在發布初期取得不錯的數據表現，卻難以保證用户的持續留存以及進一步商業化。究其原因，可能是單一的應用呈現形式讓用户對 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 " 大力出奇迹 "，集中基礎設施資源衝擊類似于 GPTs 這樣的裏程碑。源于中美大模型賽道的市場分别，國内基礎模型賽道 " 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方式，多點開花很可能是打下用户基本盤的方法之一。這需要大模型廠商與開發者共同打造應用生态，彼此共用基礎模型能力、互為入口。
這麼看來，訊飛硬體給到行業的最大啓示，在于小小滑鼠上的一個 "AI 鍵 "。可以預料，軟硬體協同已經成為發展用户為主的大模型應用生态的一條路徑，至于何時能完成釋放大模型價值這一命題，仍有待觀察。
