AI难成消费电子的灯塔

2023-07-11 15:25:57     来源:光子星球(ID:TMTweb)

然而,就在行业逐渐陷入沉寂之时,汹涌的AI浪潮有如普罗米修斯之火,让消费电子玩家们看到了希望。

疲乏的老牌消费电子厂商,仿佛将AI视作了救命稻草,拼命将产品线与其嫁接;而对百模混战的参与者们而言,消费电子赛道则是其技术落地的绝佳场景,因循该逻辑,谷歌、百度、阿里等巨头亦在酝酿着自己的新故事。


(相关资料图)

在此背景下,从音箱到手机再到笔记本电脑,AI正试图在每个角落、细分赛道中掀起浪花。可惜的是,现阶段AI消费电子产品的前景,似乎远没有AI自身那般乐观。

消费电子,急寻新的救世主

当下的消费电子赛道,正经历着一个深度变革的时期。

一方面,曾经引领科技潮流的智能手机、PC等消费电子产品,由于性能溢出与创新疲软,已逐渐沦为耐消品,用户换机热情亦已悄然退去。以笔电为例,TechInsights数据显示,2023年一季度全球笔记本电脑出货量暴跌30%,创下了自2020年以来的新低。

另一方面,尽管从智能穿戴设备到智能家居,新生代消费电子产品的故事一个接一个,但并没能成功扛起消费电子产业增长的大旗——无论是老牌赛道还是新生力量,亦步亦趋的玩家们,已使消费电子红利时代渐行渐远。

产业疲软下滑的态势下,一众供应链企业开始跳脱出传统的产品线,试图寻找新的突破口,转而将目光投向工业物联网、XR等领域。

无论是早已入局XR赛道的歌尔股份、蓝思科技,还是TWS起家的立讯精密,均已步入XR的河流,并将苹果视为“救世主”,期待着Vision Pro能够带热沉寂已久的XR市场。

只是,饥渴的玩家们或许要失望了。近日,外媒报道称,由于产品设计的复杂性和生产的难度,苹果计划大幅削减Vision Pro的产量。而在此之前,苹果对Vision Pro的预期销量,已经经历了多次调整。这意味着,至少在短期内,Vision Pro可能无法担当起救世主的重任。

XR的故事难产,使玩家们看向了势头正盛的AI赛道。讲不出新故事的手机厂商们,对其态度更是亲密——即便是步调常常慢行业半拍的vivo,亦在悄然酝酿着大模型计划。

从组建AI实验室大模型团队,到喊话称将积极拥抱大模型,颇爱追风的小米并没有在这轮热潮中落下。对于大模型,小米现阶段似乎分化出两条路线,一是将其同小爱同学等应用场景融合,让已经对“智能设备”审美疲劳的消费市场再度兴奋;二是同业务结合,作用于内部。

客观地说,诸如Siri、小爱同学等语音助手是AI落地的天然场景,若想借此重写消费电子的逻辑,需要颠覆性应用,而非单纯的智能化升级。基于此,相较于颇具想象空间的前者,将大模型服务于内部降本增效似乎更为务实。

另一方面,在大模型喷涌的当下,手机厂商亲自下场做大模型,未必就能占尽优势,毕竟同样是入局大模型,荣耀便选择了同外部厂商合作的路径。

而工具属性更强的PC领域,玩家们对AI的态度更是亲密。

惠普公司首席执行官恩里克·洛雷斯近日表示,人工智能将从根本上颠覆PC行业的格局,并开创新的PC品类。为此,惠普正在与供应商合作,重新设计架构,最早可能于2024年将深度融入AI元素的新品推向市场。

无独有偶,另一PC巨头宏碁也已经开始同CPU厂商合作,准备在终端设备中融入生成式AI及其他人工智能应用,并计划在2024年至2025年推出AI笔电产品,实现市场渗透。

显然,面对疲软的消费电子市场,宏碁和惠普似乎选择了同样的战略方向,即将AI植入硬件产品,通过全新的AI芯片、软件应用塑造新的使用场景,激发出一波新的笔记本电脑换机潮,从而找到生存之道。毕竟,惠普不久前才宣布未来三年内裁员10%的计划,生存压力可见一斑。

然而,无论是手机、笔电,还是智能穿戴设备,走向AI的道路都并不平坦。

AI+硬件,道阻且长

AI与硬件耦合并推动销售增长,在赛道内早已不再是什么新鲜事。当下正沉浸于建立AI帝国的英伟达,在此方面更是炉火纯青。

以英伟达DLSS技术为例,其作为英伟达面向消费市场贩卖GPU的独门绝技,能够降低游戏内的渲染分辨率,同时通过人工智能算法模型和Tensor Core(AI加速硬件单元)来提升输出画面的分辨率,从而在不牺牲画质的情况下大幅提高帧数。

而在此过程中,硬件无疑发挥着至关重要的作用——DLSS 3.0技术中的光学多帧生成技术,必须依赖GeForce RTX 40系列GPU内置的光流加速器才能实现,这也解释了为何前代产品无法支持DLSS 3.0.

只是,英伟达信手拈来的操作,其他玩家未必玩得转。实际上,对绝大多数硬件厂商而言,将AI价值过度倾注在硬件层面,或许并非一条捷径。

首先,对用户而言,现阶段软件应用的重要程度远超硬件。一个简单的例子,曾几何时,各大影视专业的学子们扎堆选择苹果MacBook,其背后的动力,很大程度上源于其具备更易用的剪辑软件Final Cut。

同时,诸如ChatGPT、Midjourney等主流AI应用的运算,并不在本地终端设备上完成,而是交由远程云端服务器承担。在此场景下,PC、智能手机等终端设备更多扮演着联网和内容呈现的角色。

这意味着,当下AI应用的易用性同用户所使用的硬件本身关联性较小,对硬件亦没有严格的要求——将AI价值过度投射于硬件本身,可能会存在着盲点和偏差。

换言之,与硬件相比,系统和软件应用才是这轮AI演替真正的核心。纵使是前述的DLSS,亦需游戏厂商进行适配,而非包治百病的灵丹妙药,好比拥有一套顶级的音响设备,却没有音乐可播放,一切自然无从谈起。

另一方面,消费电子厂商之所以会固守“硬件至上”哲学,且将产品同AI的耦合过度理想化,或许同自身在AI领域尚显稚嫩有关。

毕竟消费电子的游戏,很大程度上是供应链的游戏,尤其在同质化严重的PC市场,大多数厂商的角色更多的是像是“组装工”,并未能深入参与到AI等前沿科技的创新和研发中。

这并不意味着技术路线将被证伪。相反,当下的终端设备虽然受限于硬件限制,很难支持大模型的部署和运行但却能搭载轻量级的小模型,通过大小模型间的耦合实现实时离线推理、快速响应需求等功能。

只是,应用厂商并不是吃素的,深谙商业竞争的应用厂商,必然选择去尽可能地覆盖更多的用户,而不是将自己的命运与单一的硬件厂商紧密地绑定在一起。因此,即便AI硬件能撬动消费市场,消费电子玩家亦只能沦为生态链的最末端,瓜分大模型、应用厂商剩下的残羹冷炙。

当然,除扮演着传统“组装厂”的硬件厂商以外,赛道中亦存在着苹果、华为等软硬实力兼备的玩家,既有硬件基底,亦有前沿科技支撑。对其而言,若能将应用“赋能”自身的硬件产品,或许将成为消费电子赛道新的主角。

目前,谷歌、百度、阿里等玩家,在参与大模型混战的同时,亦在塑造消费电子领域的新游戏规则。

今年以来,AI与硬件的联姻已在多个领域被实现:小度融合文心一言,构建出专门针对智能设备场景的AI模型“小度灵机”,并已将其集成到小度青禾学习手机中;阿里则是将天猫精灵同通义千问接轨,加深AI与智能硬件的融合。

而在AIGC领域起步稍晚的苹果,也并没有坐以待毙,而是紧急招募AIGC专业背景人才,将其视为“改变苹果移动计算平台”的重要力量,以此来抵挡AI潮流的冲击。

相比之下,一直试图挑战微软在AI领域的地位的谷歌,则更为硬核。

近日,谷歌发布了对标GPT-4的PaLM 2.后者包含了Gecko、Otter等四种版本,其中,Gecko可以在移动设备上高速运行,即使在离线状态下也能够保持不错的表现。

这意味着,谷歌能对PaLM 2可以进行微调,以支持更广泛的产品类别。基于此,对谷歌Pixel系列手机而言无疑是一个好故事,毕竟在Tensor G2芯片性能“翻车”后,谷歌的自研芯片唯独AI领域还具备着优势。

因此,纵观AI消费电子赛道,其虽仍处迷雾之中,但秉持着不同逻辑的玩家们,正在摸索着可能的出口。回看当下身陷AI热潮,玩家们视角往往过于乐观,从而忽略一个重要事实,即创新并非总能符合消费市场的实际需求。

以前述硬件路线为例,打破既有框架开发基于AI的硬件架构,无疑需要大量的研发投入,这种成本的增加在消费者最终购买时便会显现出来。就拿AI笔电来说,在性能与配置相似的情况下,AI笔电与普通笔电势必会在价格层面拉开一定的差距。

然而 ,在整体消费意愿走低的大环境下,硬件厂商只能寄希望于通过协同开发,呈现出有别于主流AI应用的杀手级产品。换句话说,只有当用户感受到他们所花费的每一分钱都带来了明显的提升时,他们才可能为所谓的创新付费。

归根结底,现阶段AI+硬件更像是刻意缔造的新故事,只有在AI应用不断井喷的局面下,找到让消费市场愿意买单的理由,才是真正的关键。纵使部分亲身参与AI浪潮的玩家,在此方面拥有得天独厚的优势,但距离真正重振消费电子产业,仍需经历一条充满挑战而漫长的道路。

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