AI硬件赛道：挑战与机遇并存

2025年11月，曾被视为AI时代“最耀眼新物种”的Rabbit，因资金链断裂而黯然退场。

Rabbit R1一度成为AI时代的“iPhone”，4天内售出了10万台。然而，这款产品的过早包装为“入口级产品”，拉高了用户预期，导致后续产品未能跟上，退货率飙升，口碑一落千丈。最终，这个仅有26人的团队陷入了欠薪和现金流枯竭的困境。

“这款产品收到了太多负面反馈。”具有多年硬件投资背景的Silvia表示，销售越多，用户负向反馈也越多，退货率高企，最终拖垮了公司的现金流。

在与我们的交流中，Silvia展现了对硬件全局发展的浓厚兴趣。过去几年，她频繁活跃在投资圈和创业圈，并最终投身到具体硬件的研发中。她坦言，当前的AI硬件产品远远无法满足用户的期待。

Rabbit的遭遇并非孤例。我们在杭州的数字文化街上的一家AI硬件门店中，体验了多款价位在399-1499元之间、主打交互和英语学习的产品，它们更像玩具，无法实现实时语音交互。即使具备视觉观看功能，也只是照本宣科，无法与手机上的豆包、千问、元宝、KiMi等软件助手产品相提并论。

在单品爆红、资本纷纷押注AI硬件的主流叙事中，Rabbit无疑是最极端的样本。它提醒我们，不是AI硬件这条道路缺乏想象力，而是目前的AI硬件远未达到iPhone时代，大部分AI硬件只是过渡性产品，注定会被时代淘汰。

那么在这个充满机遇的赛道中，创业者该如何寻找突破口呢？

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为AI而AI

当AI陪伴玩具从概念走向大众生活时，现实体验总带有一些落差。

上周，键子花1000元在网上购买了一款AI绘本机器人，体验后失望之余也感到一丝宽慰。他自己是硬件领域的一位老兵，离开盒马后自主创业，现正研发一款针对儿童的英语启蒙产品——饱饱龙。为了了解市场，过去几个月他购买了不下七款AI教育机器人，但都不满意。

这些产品要么是AI在阅读绘本时声音机械、缺乏随机互动能力，要么是语音识别不准确、反应时间长达3-4秒。“人，尤其是儿童，能容忍的时长只有一秒。当前大模型处理图片或云端大模型语音响应的时间基本能做到2.5秒以内。”键子表示，反应时长3-4秒已经相当过分了。

市场调研后他发现，大部分产品只是披上了AI的外衣，并未真正解决问题。这背后的现实原因是算力成本过高，端侧芯片无法在消费级硬件产品中普及，只能使用云端大模型。而云端模型方案中的音频和文字转换时幻觉很高。

在阅读绘本的场景中，他购买的AI绘本机器人在语音交互上比较及时，但AI的声音没有温度，难以营造快乐的学习氛围，也无法中途打断。要实现这些功能，token算力消耗会巨大，商业模式难以成立。

“这样的AI体验很奇怪，更像是为了AI而AI。”键子说。他更希望深度打磨产品，真正解决用户问题。

Silvia也有同样的感受。她认为由于软硬件技术的限制，大部分AI硬件并未满足用户的期待。即使当前市场上走红的AI产品也大多利用其他元素。

最具代表性的案例是2025年6月上线的fuzozo（芙崽），开创了包挂式AI硬件的范式，被称为“AI版Labubu”。上线几天就卖出数千台，半年累计销售20万台。

Silvia认为大家看中的更多是潮玩元素。一些用户凭一时兴趣购买的AI硬件最终可能闲置无用。即使是Meta曾热销200万台的AI眼镜也更多是一款具备AI摄影和语音交互能力的高端墨镜。

但这些问题并未阻止创业者和投资人在泡沫和混乱中寻找下一个“iPhone”的诱人故事。

02

押注下一个新物种

2024年10月，Silvia在硅谷参加了一个不到百人的交流会。会上坐满了来自苹果、Meta、谷歌、微软等大厂的工程师以及李开复等活跃在一线的投资人、创业者。

会议主题颇具前瞻性。当时智能体概念尚未流行时，一群工程师已经预判新的硬件入口是什么。他们预测2025年的中国将会出现“百镜大战”。

这场闭门会加深了她对AI硬件赛道的信仰：AI技术开创了新的交互范式急需一个新的“身体”去承载而传统的手机和电脑并不适合这种交互范式一定会带来一次硬件的大变革。

在这场百年难遇的变革中中国注定是硬件的机会所在。这里有现实因素：中国拥有成熟的供应链和工程师人才。

Silvia提到的一个数字令人印象深刻：美国工程师老龄化严重2024年的平均年龄是43岁而30岁以下的年轻工程师占比只有十分之一且大多聚焦在大厂创业公司的工程师很少。

“这是对中国创业者而言最好的机会。”Silvia说因为新奇的AI硬件都在探索中大厂通常不会投入足够的精力和资源专门为此设立部门他们更看重大的赛道。

AI硬件的投资热潮很快在国内爆发一些公司的估值发生了翻天覆地的变化。例如一家AI眼镜公司在发布会现场产品大卖之后估值迅速上涨。

从2025年下半年至今资本对AI硬件的热情依然不减但更倾向投资头部的明星创业者如大厂高管背景的创业者。

03

AI创业失去标准答案

尽管AI硬件赛道公司估值高涨但未来的AI硬件形态尚未有标准答案。

“传统的硬件大多可以在具体场景中解决具体问题比如割草机器人、咖啡机、磨豆机。”Silvia说它们可以比拼参数看谁解决问题的能力最强。

然而现在AI硬件解决问题的能力可能随着大模型能力的演进而被折叠投资人无法通过纯粹逻辑进行推演。

过去十年里传统硬件的商业化路径被抽象出一条可量化的标准：有了产品样机拿到全球众筹平台Kickstarter、Indiegogo验证PMF然后融资再规模化量产。

这个逻辑很快失效。去年火爆全球的AI录音笔Plaud实际上它的第一代产品在众筹网站上的筹款金额并不高但这不妨碍它在接下来的两年里创造出在全球销量超过100万台的业绩。