文 | 版面之外，作者 | 画画
有没有发现，大厂都在布局自己的 AI 硬件产品。
在达沃斯现场，OpenAI 的全球事务官克里斯 · 莱恩透露了一个最新消息，OpenAI 正在按计划推进，准备在 2026 年下半年推出首款 AI 硬件设备。
这个消息让原本就焦躁不安的科技圈彻底炸了锅。
这意味着，全球最顶尖的算法引擎开始进入硬件赛道，在中国，近期无论是华为、字节、阿里都在涌入 AI 硬件市场。
要知道，过去十年互联网公司一直想摆脱笨重的硬件，追求轻资产的软件模式，而现在，他们正不计成本地集体 " 返祖 "，杀回那个曾经让他们头破血流的硬骨头市场。
典型的是字节，作为一家做软件的公司，字节旗下的飞书最近联合安克创新发了一款叫 " 一颗豆 " 的 AI 办公硬件。在此之前，大家对飞书的认知还是文档、表格和视频会议。
但如果你把视角放大，你会发现这不只是飞书一家的动作。字节跳动、阿里、小米、百度，甚至是大洋彼岸的 Meta 和 OpenAI，都在疯狂往硬件市场里挤。
Meta 的动作最激进。根据媒体报道，扎克伯格已经要求制造合作伙伴在 2026 年底前，把 AI 智能眼镜的年产能翻一倍，达到 2000 万副。
莫非，这是又一次科技热潮来了？但是，回头看看这些大厂在硬件路上踩过的坑，你就会发现这次集体涌入有多么反常。
过去十年，大厂做硬件几乎是出一款死一款，尤其是在中国市场。百度做过手机，字节跳动做过坚果手机，阿里推过天猫精灵，腾讯也尝试过各种社交硬件。
结果呢？要么是亏损离场，要么是部门解散，软件公司的基因里似乎就写着搞不定硬件。
大厂做硬件，那就是往火坑里跳。
结果到了 2026 年，硬件潮不仅回来了，而且动作比以前更大。
这背后到底发生了什么？为什么大厂愿意再次跳进硬件这个苦差事里？
为什么软件公司做不好硬件？
在聊为什么大家现在都要做硬件之前，我们得先看看为什么过去他们会失败。
你可能已经忘了，腾讯曾经也想做手机。2015 年前后，腾讯推出了 TOS（Tencent OS）系统，甚至还联合厂商出过手机。结果呢？市场上根本没激起一点水花，项目很快就停了。字节跳动收购坚果手机后，也没能逃掉失败的宿命。
大厂做硬件之所以难，是因为基因里带着一种互联网公司的傲慢。
互联网公司的逻辑是快速试错、小步快跑。一个 App 出了错，程序员通宵改一下代码，第二天用户更新就能恢复。在这个世界里，边际成本几乎是零。多一个用户，不过是多占一点服务器空间。
但硬件完全是另一码事。
硬件的逻辑是一锤子买卖。如果你开模的时候错了一毫米，那几十万个外壳就全是废料。如果你在供应链上少订了一个传感器，你的整条流水线就得停工。硬件公司追求的是每一个零件的成本控制，是库存的周转率。
比如当年的智能音箱大战。大厂为了抢用户，把成本 200 元的音箱卖 69 元，甚至更低。他们想的是，只要你买了我的音箱，你就会用我的音乐服务、买我的东西。
用户确实买了，但买回去只是当个闹钟或者收音机。硬件本身不赚钱，软件服务也带不动，最后这些硬件部门成了公司账上沉重的包袱。
简单来说，软件公司以前不懂硬件的敬畏感，用做 App 的心态去做硬件，最后被供应链和库存教做人。
AI 改变了游戏的规则
既然过去这么惨，为什么现在大家又觉得行了？
答案在 AI 大模型里。最重要的原因其实只有两个字：交互。
过去，硬件很难做。因为你要设计屏幕，设计复杂的菜单，设计用户怎么点、怎么按。这需要极强的工业设计和交互逻辑。软件公司做不好硬件，很大程度是因为他们把硬件设计得太复杂了，搞不定这些物理层面的复杂交互。
但 AI 大模型出现后，情况变了。
现在的 AI 硬件，不再需要屏幕，甚至不需要多余的按键。你看看飞书的 " 一颗豆 "，核心交互就是：听和说。
再比如 AI 眼镜，你对着眼镜说一句话，它能理解你的意思，然后直接执行。这种交互方式把硬件的门槛拉低了。
软件公司发现，他们不需要去研究怎么做一个完美的触控屏，他们只需要做好那个 " 大脑 "（AI 模型），硬件只要提供麦克风、摄像头和芯片就可以了。
现在的硬件，本质上变成了 AI 的传感器。
就拿 Plaud Note 这个产品来说，它卖得好，是因为抓住了 iPhone 不能通话录音这个痛点。但用户买它，真的只是为了录音吗？不是。用户买它是为了录音后的总结、转写和翻译。
如果没有 ChatGPT 这样的模型在后面撑着，这个录音笔就是一个普通的电子垃圾。是 AI 让这些结构简单的硬件有了思考和总结能力。
软件公司突然发现，他们不需要去跟苹果、华为比拼精密的工业设计，他们只需要做一个简单的载体，把自己的 AI 模型装进去。
对于飞书来说，做 " 一颗豆 " 初衷肯定不是为了卖硬件赚钱，而是为了让飞书的 AI 能够走出电脑和手机。如果你在开一个线下会议，在开车的路上，你没法打开电脑写文档，这时候 " 一颗豆 " 就成了你的外挂大脑。
简单来说，软件公司最擅长的东西，现在成了硬件最核心的竞争力。
字节、Meta、OpenAI 都在赌一件事
你可能会问，既然软件这么强，那像以前一样，只做 App 不就行了吗？为什么要自己下场做那个硬件？
不妨想象一下 2026 年的场景。如果你戴着 Meta 的眼镜，或者戴着 OpenAI 的耳机，你产生了一个需求。比如你想定一个下午三点的会议。
这时候，你会掏出手机，解锁，找到飞书图标，点进去，再找日历吗？
大概率不会。你会直接对着眼镜说：帮我定个会。
这时候，眼镜里的 AI Agent（智能体）就会直接帮你把事情办了。在这个过程中，飞书这个 App 彻底消失了。它变成了一个躲在后台提供数据的 " 插件 "。
这对软件大厂来说是致命的。
如果用户不再打开 App，大厂就失去了对用户的直接控制权。他们看不见用户的行为习惯，也没法给用户推广告，更没法卖其他增值服务。他们成了给硬件商打工的。
飞书做 " 一颗豆 "，Meta 做眼镜，OpenAI 做耳机，本质上都是在保卫自己的交互入口。他们必须拥有一个属于自己的硬件载体，才能确保用户在产生需求的一瞬间，第一个找的是他们的 AI，而不是别人的。
谁掌握了那个离用户耳朵最近、离用户眼睛最近的硬件，谁就掌握了用户的习惯。
简单来说，字节、Meta、OpenAI 都在赌一件事：用户不点 App，该怎么办？
这是一场关于用户入口和第一界面争夺权的战役。
数据荒，没有数据更慌
除了抢占入口，还有一个更隐秘的原因：AI 已经把互联网上的数据吃光了。
你可能不知道，现在的 AI 模型正面临一个尴尬的现实，互联网上的高质量文字数据快被用光了。
根据 Epoch AI 研究院的一份报告预测，高质量的英语语言数据可能会在 2026 年到 2032 年之间枯竭。在中国，各家大厂的数据又都自成一派，都自己守着不开放。
如果 AI 想继续进化，它必须去寻找新的数据源。
这些数据在哪？就在我们的现实生活里。
互联网上的数据是 " 死 " 的，是别人加工过的。但现实世界里的对话、你看到的场景、你开会的语气，这些是活生生的数据。
AI 硬件本质上是一个 24 小时开启的探测器。
当你戴着 AI 眼镜走进超市，开着 AI 录音笔开会，AI 就在实时学习人类是如何处理现实问题的。它能看到你挑商品的逻辑，能听到你谈判时的技巧。
这种来自物理世界的，第一视角的音视频数据，是目前训练下一代 AI 最稀缺的资源。
软件大厂通过卖硬件，其实是在全世界范围内安插了无数个眼睛和耳朵。这些数据回传到云端，能让他们的模型变得更聪明，更懂人类的行为逻辑。
大厂为什么要做 AI 硬件？他们要的不是那点硬件利润，而是你眼前的真实世界。
硬件不再是一个沉重的资产
为什么这次大家觉得能做成？因为大厂变聪明了，他们不再试图自己去搞定所有事情。
以前大厂做硬件，从电路板设计到开模，再到工厂排产，全部自己揽。结果不仅慢，而且专业度不够。
现在的趋势是合作。比如前不久豆包与中兴联合做手机，飞书这次选择和安克创新做 " 一颗豆 "，就是典型的信号。不得不说，字节已经深谙软硬的双打模式了。
安克创新是全球领先的消费电子公司，他们对供应链、电池、音频芯片等硬件的理解是世界级的，供应链优势也非常能打。安克创新出硬件载体、出分销渠道。飞书出 AI 模型，连接办公生态。
这种分工，让软件公司的试错成本大幅度下降。
飞书不需要去研究怎么做一个不发热的充电芯片，安克创新也不需要去训练一个大语言模型。这种 " 乐高化 " 的组装模式，让硬件的研发周期从以前的 18 个月，缩短到了现在的 6 个月甚至更短。
硬件不再是一个沉重的资产，而变成了一个可以快速迭代的插件。
硬件的生产周期被缩短，风险也被分担了。这让大厂们觉得，这个火坑值得再跳一次。
【版面之外】的话：
2026 年的这场 AI 硬件潮，看起来很热闹，但其实充满了无奈。
软件公司集体做硬件，本质上是对移动互联网时代终结的一种恐惧。大家发现，App 的围墙已经挡不住 AI 的冲击了。如果你不把自己变成一个用户随身携带的实体，你就会被用户遗忘。
但我们也得思考一个问题：我们真的需要这么多 AI 录音笔、眼镜和耳机吗？
科技的进步，原本应该是让人更轻松。但现在，我们似乎被更多的传感器包围了。大厂在抢夺我们的注意力，抢夺我们眼前的景象，抢夺我们耳边的声音。
当大模型找到了它的载体，就不再是手机里的一个图标，而是变成了我们身体的一部分。
这到底是人类的进化，还是对我们生活的又一次深度渗透？
