當(dāng)天際資本創(chuàng)始合伙人張倩在視頻號里隨手展示投資項(xiàng)目 “未來智能 AI 耳機(jī)” 并意外帶火這款產(chǎn)品時，她或許沒想到，這種 “反共識” 的硬件投資案例，恰成了評判當(dāng)下 AI 硬件亂象的最佳標(biāo)尺。一邊是 AI Key 這類 iPhone 外接配件 7 小時售罄的 “虛假繁榮”，一邊是張倩們對 “真需求、強(qiáng)團(tuán)隊(duì)、高壁壘” 的堅(jiān)守 —— 在這位投出字節(jié)跳動、小米的投資人眼中，AI 硬件的風(fēng)口里，藏著太多看似熱鬧卻缺乏內(nèi)核的 “偽創(chuàng)新”，而真正的 “下一個字節(jié)”，絕不會是給舊設(shè)備插個新配件那么簡單。

一、AI 硬件的 “冰火兩重天”：張倩的 “反共識” 與市場的 “跟風(fēng)潮”

張倩的投資生涯里，從不缺對 “非主流” 硬件的押注。2022 年，當(dāng) 100 多家機(jī)構(gòu)拒絕投資 “未來智能 AI 耳機(jī)” 時，她力排眾議獨(dú)家領(lǐng)投 —— 理由很簡單：這款產(chǎn)品切中了 “AI + 移動辦公” 的剛性需求，且團(tuán)隊(duì)同時掌握軟件算法、硬件研發(fā)和供應(yīng)鏈管理的復(fù)合能力。如今，這款耳機(jī)占據(jù)國內(nèi)同類產(chǎn)品 70% 市場份額，印證了她的判斷。

反觀當(dāng)下走紅的 AI Key，卻完全符合張倩眼中 “不值得投” 的三大特征：

（一）需求偽剛需：填補(bǔ)的是 “系統(tǒng)漏洞”，而非 “用戶痛點(diǎn)”

AI Key 的核心功能是 “跨應(yīng)用語音控制”，本質(zhì)是為了繞過 iOS 系統(tǒng)對第三方應(yīng)用的權(quán)限限制。但張倩在多次訪談中強(qiáng)調(diào)：“好的產(chǎn)品要解決用戶的真需求，而不是技術(shù)的假難題。” 對普通用戶而言，Siri + 快捷指令已能覆蓋 80% 的語音控制場景；對專業(yè)用戶，蘋果即將推出的 “Apple Intelligence 開發(fā)者套件”，很可能直接開放應(yīng)用間控制權(quán)限 —— 屆時，AI Key 賴以生存的 “系統(tǒng)漏洞” 將不復(fù)存在。

這種 “為技術(shù)而技術(shù)” 的偽需求，恰是張倩早年拒絕上百家 AI 視覺公司的原因。2015 年 AI 浪潮中，很多公司標(biāo)榜 “深度學(xué)習(xí)算法領(lǐng)先”，卻回答不了 “誰來買單、用在哪” 的問題，最終大多倒閉。而張倩當(dāng)時押注的字節(jié)跳動，看似是 “媒體公司”，實(shí)則用 AI 解決了 “內(nèi)容分發(fā)效率” 的真痛點(diǎn) —— 這才是 “剛需” 的本質(zhì)。

（二）團(tuán)隊(duì)缺壁壘：拼湊的是 “功能模塊”，而非 “復(fù)合能力”

張倩評價創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)時，最看重 “技術(shù)、產(chǎn)品、供應(yīng)鏈的三位一體”。未來智能的團(tuán)隊(duì)既有谷歌算法工程師，也有華為硬件專家，還有富士康出身的供應(yīng)鏈負(fù)責(zé)人；而 AI Key 的研發(fā)團(tuán)隊(duì)，從公開信息看，以軟件工程師為主，缺乏硬件設(shè)計(jì)、品控和供應(yīng)鏈管理的經(jīng)驗(yàn) —— 這恰是 Humane Ai Pin、Rabbit R1 翻車的核心原因。

張倩在投資 Dify 時曾說：“高中輟學(xué)的張路宇能成功，不是因?yàn)榧夹g(shù)多牛，而是他能凝聚團(tuán)隊(duì)干十幾年，把軟件、算法、商業(yè)化擰成一股繩。” 反觀 AI 硬件創(chuàng)業(yè)圈，很多團(tuán)隊(duì)是 “臨時拼湊”：找外包做硬件設(shè)計(jì)，買現(xiàn)成的 AI 模型，再貼牌生產(chǎn) —— 這樣的團(tuán)隊(duì)既無法應(yīng)對供應(yīng)鏈風(fēng)險，也難以持續(xù)迭代產(chǎn)品，注定是 “曇花一現(xiàn)”。

（三）模式無壁壘：依賴的是 “流量噱頭”，而非 “生態(tài)沉淀”

張倩投資字節(jié)跳動的關(guān)鍵判斷是：“它不是做 APP，而是建 AI 驅(qū)動的內(nèi)容生態(tài)。” 而 AI Key 這類產(chǎn)品，本質(zhì)是 “單點(diǎn)功能配件”，既無法積累用戶數(shù)據(jù)（所有操作依賴 iPhone 系統(tǒng)），也無法形成生態(tài)閉環(huán)（功能可被系統(tǒng)更新輕易替代）。

這種 “無生態(tài)” 的模式，與張倩警惕的 “通用 AI 工具” 陷阱如出一轍。她曾明確表示：“垂直賽道的 AI 產(chǎn)品比通用工具更有價值，因?yàn)槟艹恋硇袠I(yè)數(shù)據(jù)，形成壁壘。” 比如天際投資的 AI 醫(yī)療影像公司，通過積累千萬級病例數(shù)據(jù)，算法準(zhǔn)確率遠(yuǎn)超通用模型；而 AI Key 既沒有專屬數(shù)據(jù)，也沒有行業(yè)場景，很容易被大廠的原生功能取代。

二、張倩的 “AI 硬件投資鐵三角”：從 “反共識” 到 “真價值”

在張倩的投資框架里，真正值得投的 AI 硬件，必須滿足 “剛需、壁壘、生態(tài)” 三大標(biāo)準(zhǔn) —— 這也是她從字節(jié)跳動、小米、未來智能等案例中提煉出的 “鐵三角” 邏輯。

（一）第一角：抓剛需 —— 從 “錦上添花” 到 “雪中送炭”

張倩在海南帶娃時召開的那場 “決定不投大模型” 的會議，核心結(jié)論就是：“找不到明確商業(yè)模式的技術(shù)，再熱也不碰。” 對 AI 硬件而言，“剛需” 的判斷標(biāo)準(zhǔn)有兩個：

而 AI Key 這類產(chǎn)品，既不是 “不可替代”（手機(jī)原生功能可覆蓋），也不是 “高頻依賴”（用戶不會每天都需要 “跨應(yīng)用控制”），自然難以進(jìn)入張倩的投資清單。

（二）第二角：建壁壘 —— 從 “單點(diǎn)功能” 到 “復(fù)合能力”

張倩在評價 Dify 團(tuán)隊(duì)時說：“他們能把算法、產(chǎn)品、運(yùn)營擰成一股繩，這才是別人學(xué)不會的壁壘。” 對 AI 硬件而言，壁壘體現(xiàn)在三個層面：

反觀 AI Key，技術(shù)上依賴公開的語音識別 API，硬件上找代工廠貼牌，數(shù)據(jù)上無任何積累 —— 這樣的產(chǎn)品沒有任何壁壘，很容易被跟風(fēng)者復(fù)制。

（三）第三角：筑生態(tài) —— 從 “獨(dú)立配件” 到 “場景閉環(huán)”

張倩最看重的 “反共識” 投資，往往是能構(gòu)建生態(tài)的項(xiàng)目。字節(jié)跳動用 AI 推薦算法連接 “內(nèi)容生產(chǎn)者 - 平臺 - 用戶”，形成內(nèi)容生態(tài)；小米用 AIoT 連接 “手機(jī) - 家電 - 可穿戴設(shè)備”，形成硬件生態(tài)。真正有價值的 AI 硬件，必然是生態(tài)的 “節(jié)點(diǎn)”，而非孤立的 “配件”。

比如天際投資的 “AI 工業(yè)傳感器”，通過采集工廠設(shè)備數(shù)據(jù)，接入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，為企業(yè)提供預(yù)測性維護(hù)服務(wù) —— 它不是一個孤立的傳感器，而是工業(yè) AI 生態(tài)的核心數(shù)據(jù)入口；再比如蘋果的 Vision Pro，通過 “空間計(jì)算 + AI 交互”，連接 “辦公 - 娛樂 - 社交” 場景，構(gòu)建起全新的 AR 生態(tài)。

而 AI Key 既不接入任何生態(tài)，也不開放任何接口，只是一個 “一次性” 的功能配件 —— 這與張倩眼中 “生態(tài)型硬件” 的標(biāo)準(zhǔn)相去甚遠(yuǎn)。

三、AI 硬件的 “下一個字節(jié)” 在哪里？張倩的三大投資方向

在張倩的視頻號和訪談中，多次透露出她看好的 AI 硬件賽道 —— 這些方向既符合 “鐵三角” 邏輯，也避開了 “偽創(chuàng)新” 的陷阱。

（一）垂直行業(yè) AI 硬件：從 “通用工具” 到 “行業(yè)解決方案”

張倩明確表示：“垂直賽道的 AI 硬件比通用工具更有價值。” 因?yàn)樾袠I(yè)場景有明確的需求、付費(fèi)能力強(qiáng)，且能沉淀專屬數(shù)據(jù)，形成壁壘。比如：

這些產(chǎn)品不是 “錦上添花”，而是能解決行業(yè) “卡脖子” 問題的 “必需品”，且能構(gòu)建起 “硬件 - 數(shù)據(jù) - 服務(wù)” 的生態(tài)閉環(huán) —— 這正是張倩眼中的 “潛力股”。

（二）端側(cè) AI 硬件：從 “云端依賴” 到 “本地智能”

隨著芯片技術(shù)的進(jìn)步，端側(cè) AI 能力越來越強(qiáng) —— 張倩在投資金山云時就判斷：“未來的智能，必然是‘云端協(xié)同 + 端側(cè)自主’。” 端側(cè) AI 硬件不需要依賴網(wǎng)絡(luò)，響應(yīng)速度更快、隱私性更好，是未來的重要方向。

比如天際投資的 “AI 翻譯耳機(jī)”，通過端側(cè)大模型實(shí)現(xiàn)實(shí)時翻譯，無需聯(lián)網(wǎng)，延遲低于 0.5 秒，支持 30 種語言；再比如 “AI 安防攝像頭”，在本地實(shí)現(xiàn)人臉檢測、行為識別，不會泄露隱私，且在斷網(wǎng)時仍能正常工作。

張倩認(rèn)為：“端側(cè) AI 硬件的核心是‘算力與功耗的平衡’，誰能做出‘小體積、低功耗、高性能’的產(chǎn)品，誰就能占據(jù)先機(jī)。” 這與蘋果發(fā)布的 “FastVLM” 端側(cè)模型思路不謀而合 ——AI Key 這類依賴云端的產(chǎn)品，在端側(cè)智能面前毫無競爭力。

（三）人機(jī)交互創(chuàng)新硬件：從 “觸控屏” 到 “自然交互”

張倩投資未來智能 AI 耳機(jī)的核心邏輯之一，是 “交互方式的創(chuàng)新”—— 擺脫觸控屏的束縛，用語音、手勢、眼神等自然方式與設(shè)備交互。這是 AI 硬件的 “下一代戰(zhàn)場”。

比如：

這些產(chǎn)品不是簡單的 “功能疊加”，而是重新定義了 “人機(jī)交互” 的方式 —— 就像 iPhone 重新定義了 “觸控交互” 一樣，有潛力成為下一個時代的 “入口級” 硬件。

四、結(jié)語：AI 硬件的 “泡沫” 與 “真金”

當(dāng) AI Key 們靠著 “iPhone 配件” 的噱頭賺快錢時，張倩們正在默默布局那些 “看起來不熱鬧，卻有真價值” 的 AI 硬件賽道。她在視頻里說：“AI 時代的投資，最怕的就是‘跟風(fēng)’—— 大家都搶的項(xiàng)目，往往是泡沫；而那些沒人看好的‘反共識’項(xiàng)目，才可能是真金。”

AI 硬件的 “下一個字節(jié)”，絕不會是給舊設(shè)備插個新配件那么簡單。它必須是能解決真需求、有核心壁壘、能構(gòu)建生態(tài)的創(chuàng)新 —— 就像字節(jié)跳動用 AI 重構(gòu)內(nèi)容分發(fā)，小米用 AIoT 重構(gòu)硬件生態(tài)一樣。而張倩的投資邏輯，恰恰為我們指明了方向：遠(yuǎn)離 “偽創(chuàng)新” 的泡沫，聚焦 “真價值” 的核心，才能在 AI 硬件的浪潮中抓住真正的機(jī)會。

對創(chuàng)業(yè)者而言，與其在 “iPhone 配件” 的紅海里內(nèi)卷，不如沉下心來思考：我的產(chǎn)品能解決什么別人解決不了的痛點(diǎn)？我的團(tuán)隊(duì)有什么別人學(xué)不會的能力？我的產(chǎn)品能成為哪個生態(tài)的核心節(jié)點(diǎn)？對用戶而言，面對層出不窮的 AI 硬件，不妨多問一句：它是 “雪中送炭”，還是 “錦上添花”？它是 “曇花一現(xiàn)”，還是 “長期價值”？

畢竟，真正的創(chuàng)新，從來不是蹭熱點(diǎn)的噱頭，而是改變世界的勇氣 —— 這正是張倩能投出字節(jié)跳動、小米的核心原因，也是 AI 硬件能誕生 “下一個字節(jié)” 的關(guān)鍵所在。