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　　最直观的是，AI大模型能力的快速提升，使得硬件的多样性和想象力被极大的丰富。这个层面会存在两种完全不同的情况。第一种，AI能力使得原本很多硬件的体验被改变，场景价值被深化，值得用AI来重新做一遍。用阿里云通义大模型业务总经理徐栋将其比喻为“（场景价值）体验的一个延长线”。例如录音笔和摄像头等都是很具象的例子，原本的功能就是将捕捉音视频并将其结构化数据存储起来，以便以后查询使用，而有了AI后这个基础上可以主动去挖掘这些数据的价值，可以帮使用者转译、整理、甚至生成脑图和标注重点。AI硬件赛道的热门项目Plaud就属于这种情况。

　　另一个关键要素则是来自于人，随着中国过往硬件产品和产业链的发展，以深圳为典型代表的城市中，沉淀发展出了一批在硬件产品工程领域颇为优秀的年轻人才。其中以大疆的人，在一级市场中颇受追捧，去年四季度有新闻报道说，投资机构以2000万天使轮为条件在大疆楼下摆摊捞人创业。尽管个人认为有夸张成分，但足以说明大疆人才的受欢迎程度。另外数据也在佐证这一点，在这个阶段硬件被投项目中，创始人背景出自大疆等大厂的比例很高。

　　为什么一级市场的钱在这个节点点火，比较公允的说法是，从AI大模型的投资节奏来看，前年投基础模型，去年投应用，今年就轮转到AI硬件了，从资金来源来看，这批基金的募集时期大多在2020、2021年前后，受疫情影响延缓了投资节奏，积压到现在出手会比较迫切。但硬件创业者们更偏向于一个更现实的说法，那就是诸如Plaud等火热的项目，已经证明了AI硬件的商业价值，结果已经摆在那里了，投资人怎么都挤不进去，谁也不想再错过第二个Plaud。

　　当然，最重要的还是成本的考量。以往大模型厂商对AI应用的计价方式以token为单位来衡量的，类似于水电燃气的按用量计价。但是这种计价方式对于AI硬件厂商来说是极不友好的，因为要达成他们对于硬件用户这种计量付费方式几乎是不可能实现的。所以要么其预估其硬件生命周期内的token消耗量将其折价进硬件成本中，要么其实现对用户的长尾运营，进而通过订阅费的方式将成本收回。这些显然对于硬件从业者来说都是麻烦了，最好的就是以往他们就熟悉的商业模式来进行。阿里云这次迈出了关键的一步，直接把门槛“砸”穿了，将计费模式从不可控的Token改为更符合硬件销售逻辑的“按设备License”计费或低成本套餐。

　　千问、万相和百聆三款阿里通义家族模型都已是各个模态领域最强的模型之一，但阿里在模型商业化的探索上也走在了前列。例如，针对硬件场景，阿里云做了更深度和更广泛的优化，这次发布多模态交互开发套件适配了30多款主流ARM、RISC-V和MIPS架构终端芯片平台，满足市面上绝大多数硬件设备的快速接入需求。下一步，更是计划从更底层的芯片IP层面深度融合，与玄铁RISC-V实现软硬全链路的协同优化，实现通义大模型家族在RISC-V架构上的极致高效部署和推理性能。