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砸掉無數創業者飯碗，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，分別开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層能力爲主。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方向的嘗試則更爲五花八門，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”，或因目前的公衆模型服務還處於你追我趕的狀態，流量缺乏整合。
在此背景下，科大訊飛近來以辦公硬件爲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件基礎上，穩住大模型底座能力的科大訊飛早在5月起便有意地將模型能力與既往產品线相結合。鍵鼠、辦公本等產品的最終形態也在10月24日科大訊飛全球开發者大會後進入宣傳期。
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硬件能否在路线出挑的同時做到銷量出挑，AI的介入於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，因爲直至今日，國內战場的抓手都是基礎大模型。與這門顯學相比，落地更爲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，歐洲市場佔20%，而中國在內的其他市場加起來僅佔比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。
於是，以硬件爲載體，將大模型能力作爲附加服務的產品邏輯進入業界視野。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。
以科大訊飛爲例，除外界認知較爲清晰的AI學習機外，還有辦公本、鍵鼠、翻譯機已獲得大模型的加持。簡單梳理其產品线，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硬件並未在大模型之下獲得較大能力拓展。
以AI鍵鼠爲例，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开放服務的訊飛星火大模型應用並接受使用者的指令，此前的核心賣點如“語音打字每分鐘400字”與前代並無二致。
“AI”鍵的出現縮短了用戶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鼠標都可輕易實現。至於硬件方面，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於無。
據科大訊飛官網，在原核心能力未有變動的情況下，大模型爲其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藝能，大模型也是如此。
據公开數據，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學習機爲例，其5、6月的GMV就分別同比增長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與硬件的耦合便呈現清晰的模式分野。硬件可以是通道，用戶借以獲取互聯網服務；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，其真正的賣點在於大模型，硬件性能於產品基本無關緊要，而且對於小度、步步高以及更多傳統硬件廠商而言，不具備任何壁壘。
因此，訊飛硬件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开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遊戲等辦公以外使用場景，拓寬目標用戶群。或是迭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。
後者則在於訊飛硬件借助大模型而領先的身位並不牢靠，星火大模型本身在國內並未取得絕對優勢，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範圍內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爲代表的圖像、視頻生成產品分別佔據了應用商店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线。
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，如端雲混合部署、個人數據隱私、AI導向的硬件性能提升等，目前尚未見較完善的產品形態。
大模型的出現給業界帶來了“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，硬件與AI的耦合不過是“小荷才露尖尖角”。
轉動用戶飛輪？
通過規模化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，科大訊飛發布2023第三季度財報，財報顯示，科大訊飛整體業績基本追平前半年的財務表現，但是多地財政表現已經顯著影響了科大訊飛的G端業務營收。於是在其營收的主要板塊教育上，科大訊飛將口號改爲“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，硬件作爲軟件的觸達手段以及大模型價值釋放的“介質”，自然也成爲其攻城略地的抓手。
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，那么其瞄准的辦公賽道也很可能會隨着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。
其進一步規模化與營收換檔該怎么做？
吉姆·柯林斯曾在《從優秀到卓越》一書中提出飛輪效應理念，認爲企業從優秀到卓越的蛻變來源於循序漸進的積累。在數據爲三大要素之一的AI賽道，業界慣常以數據爲飛輪。
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，基礎模型的迭代隨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，流程體驗和用戶網絡似乎更能打造成爲持久的競爭優勢。
紅杉資本認爲，是時候提升用戶體驗了。畢竟借助互聯網，AIGC並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，卻難以保證用戶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作爲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”，集中基礎設施資源衝擊類似於GPTs這樣的裏程碑。源於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方式，多點开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开發者共同打造應用生態，彼此共用基礎模型能力、互爲入口。
這么看來，訊飛硬件給到行業的最大啓示，在於小小鼠標上的一個“AI鍵”。可以預料，軟硬件協同已經成爲發展用戶爲主的大模型應用生態的一條路徑，至於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
標題：科大訊飛，“硬”啃AI
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