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要点brief
这一波AI大模型最后能产生多大的价值 ,最后得看跟现有的硬件结合创造的价值有多大。
很多智能终端的出现,本质上是手机能力的泛化和对手机能力的补充。
AI 硬件,选好品类选好赛道,是最关键的决策。
AI 技术会提高产品规模化和网络化效应,市场集中度会进一步提高,加剧行业竞争。
AI硬件是 AI 大模型落地的载体,AI需要通过硬件在物理空间发挥更大的价值,这一波AI大模型最后能产生多大的价值 ,最后得看跟现有的硬件结合创造的价值有多大。
从两个维度来对 AI 硬件类的厂商做个分类,一是从业务产品特性的维度,是软件驱动还是硬件主导,另一个是产业链的维度,从后端生产制造到前端营销渠道,大致可以分为六类。
第一类是 AI 硬件原生公司,比较典型的是特斯拉和大疆,软硬件整合能力强,高度垂直整合,AI 是其产品核心组成要素,既有软件创新迭代的能力,也可以制造复杂的硬件,能做整机产品,也可以直接面向用户营销和销售。
这类厂商有很强的竞争优势,但是对团队人才和组织能力的要求高,垂直整合的风险也高。
第二类是互联网公司,互联网公司的核心盈利模式主要是广告,硬件业务性价比不高,不是核心业务,战略优先级低,AI 硬件对互联网公司的战略意图,是找新的流量入口,降低获客成本,这类公司有用户数据,对用户行为和需求洞察比较深,能力优势主要是在软件和互联网的运营。
但到了硬件生产制造上,通常受限于自身「互联网」业务模式和战略选择,不会在硬件产品上投入太多的核心资源,热门硬件都试试,浅尝即止,腾讯是个比较典型的例子,能靠游戏和社交流量变现,就没必要非得做模式重且自己不擅长的业务。
这类型公司做得好的品类,一般是硬件比较成熟,相对标准化,硬件附加值低,但软件能力要求高价值高的品类,比如 Amazon 做智能音箱。
第三类是手机品牌公司,很多计算智能终端的出现,本质上是手机能力的泛化和对手机能力的补充,手机厂商做 AI 硬件,在品牌,用户生态,供应链,营销渠道的能力优势都可以复用,典型像小米对生态链产品的赋能。
不过存在的挑战是,手机是这类型公司的核心品类,是个重资产重运营的业务,本身资源有限行业竞争激烈,投入到其他智能终端品类的资源和精力会比较有限,还有创新能力未必跟得上,手机其实是个传统硬件产业,产业链非常成熟,现在的手机产品,谈不上有什么太大的创新。
硬件终端形态的竞争,不单是产品创新的竞争,越往后的竞争,是产业的竞争,小米和格力空调的竞争是个案例,小米早期可以讲讲故事提升下产品体验做下粉丝口碑,长期竞争还是要看产业整合的效率。
第四类是电商渠道型公司,这类型公司的优势是离客户和变现近,渠道为王,能把货卖出去,Anker 是个比较有意思的案例,但电商公司的产品研发能力普遍较弱。
Anker 抓住了早期国外电商平台流量红利,又成功进入到智能终端的品类提升产品研发能力,它本质上依然是个品牌电商公司,找到合适的品类,运营前端的流量进行变现,能力集中在品牌渠道的构建和运营上,产品设计研发能力上不如手机品牌公司。
这类型的公司拓品类的时候,会遇到与手机公司一样的问题,需要面对更多产业的竞争者,做 3D 打印机,就会遇到拓足和创想三维这类产业垂直整合的公司,核心问题是,做 3D 打印跟做移动电源,需要的组织和人才很不一样,没办法无限拓品类,选好品类是关键决策。
第五类是 AI 软件平台公司,长期看,AI 会变成一个基础技术能力,变成一个通用的生产要素,所有软硬件都会带 AI 的能力,平台型的 AI 公司,主要销售 AI 基础能力,盈利模式单一,需要在竞争中不断提高 AI 平台能力来持续满足客户的需求,但 AI 的能力,不太可能一直快速的提升。
这类公司的问题在于,你往终端和解决方案去做,容易跟客户去竞争,不做的话盈利模式和空间可能会很有限。
Openai 投资 humane 的 AI PIN,未来会不会自己做硬件产品,这个很难说,科大讯飞比较有意思,它既做平台,又自己做硬件产品和解决方案,既做2B2G,也做2C的产品,它需要通过各种类型的产品,落地AI平台的能力,还有上一波的 AI 四小龙,商汤旷视等,则去做安防,金融类的行业解决方案,来支撑 AI 平台建设的高成本压力。
存不存在AI 平台型公司,这是个问题?
第六类是传统硬件制造商,传统硬件厂商的优势在于对产业的了解和沉淀非常深,缺点是人才短缺,产品创新能力跟不上,思维也比较局限,商业模式转型困难。
适合做些硬件+AI 的事,回归到产业本身,用 AI 增加现有品类的价值,去整合 AI 相关的特性,优化产业运营和整合效率。
总结一下,做 AI 硬件的团队,几乎会遇到的都是高手,选好品类选好赛道,是最关键的决策。
AI 硬件,是AI+硬件+软件几个产业链的融合,产业链长且结构复杂度高。上游有行业关键供应商有集中优势,下游客户议价能力较强,终端厂商承压。
行业内竞争:行业竞争激烈,对厂商综合能力要求高,主要参与者是科技公司,传统硬件制造商和创新创业团队,竞争主要体现在技术创新、品牌和市场份额的争夺上。AI 技术会提高产品规模化和网络化效应,市场集中度会进一步提高,加剧行业竞争,中低端产品价格竞争激烈,同质化竞争严重。
供应商议价能力:关键组件供应商具有较高议价能力,相对集中,特别是 AI 芯片,AI 大模型平台有技术优势和定价权,但大公司通过规模效应可以降低成本,小公司议价能力弱。
买方的议价能力:消费者选择多样且信息透明,品牌忠诚度影响买方议价能力,市场上有多种品牌和产品可供选择,在某些细分市场,买家可能具有较强的议价能力。
新进入者壁垒:进入壁垒相对较高,资金、技术、品牌和供应链管理是主要障碍,行业变化快研发周期长短迭代快,技术跨度大门槛高,属于技术人才资金密集行业,但市场的快速发展和技术的进步,为新进入者带来新机会。
为新进入者带来了机会
替代品威胁:产品智能化不足的情况下,替代品多,与非智能设备、云服务、软件APP,都存在替代竞争关系,同时智能手机功能的不断扩展可能减少对其他单一功能终端的需求。
总的来说,AI 硬件行业的竞争激烈,基本都是高水平竞争者,而且激烈程度有可能进一步提升,智能终端厂商在当下的竞争环境比较弱势,未来能不能破局,主要看这一波的AI大模型,到底能给硬件产品提供多大的增值,给用户提供多大的价值增量。
AI硬件核心竞争维度
AI 硬件的竞争维度,有6个大类15个细分维度,产品技术创新,用户体验,品牌和市场是三个关键大类。
技术创新与研发是推动行业发展和产品进步的基础,AI 硬件是技术驱动型产品,在快速发展的科技市场中,技术创新是保持竞争力的核心,持续的研发投入,使企业能够不断推出具有独特功能和更高性能的产品,从而在激烈的市场竞争中脱颖而出,吸引和留住客户,创造持久的竞争力。
用户体验直接关系到消费者的满意度和忠诚度,主要体现在三个点上:
1. 在竞争激烈的市场中,用户体验是一个重要的差异化因素,很多硬件和智能产品在功能上可能相差无几,最后拼的是产品整体的使用体验。
2. AI硬件往往涉及复杂的技术,做好用户体验设计,让产品变得更容易使用和理解,可以降低技术的使用门槛,提高用户满意度。
3. 创新类产品,特别是带硬件载体的产品,前期教育和后期维护成本高,良好的用户体验设计,能够降低对客户支持和售后服务的需求,节省企业在这方面的成本。
市场与品牌帮助企业建立市场地位和消费者认知,做技术创新驱动型的产品,大部分团队需要研发的背景,很容易陷入到研发驱动去开发产品,而且这种研发周期长的产品,基本上只有等到产品上市,你才能知道产品是否真正匹配市场需求,市场需求导向的产品开发,可以开发出更受欢迎的产品,提高产品的成功率。
品牌在市场推广和销售渠道建设中发挥重要作用。一个强大的品牌可以更容易获得零售商和分销商的支持,拓宽销售渠道,提高产品的市场覆盖率,能不能把产品卖出去,把库存变成现金,才能持续的进行研发投入持续保持竞争力。
这里主要讲讲创新创业团队,他们非常有代表性,特别是AI硬件原生团队,要在一堆高手和竞争激烈的市场里面生存下来,难度不小,如何构建核心壁垒和能力,主要是几个点。
选择好品类,选品类定生死,要选品类而不是创造品类,比较稳妥的做法,是选择一个行业集中度低的大市场,早期能在这个分散的大市场里面分一杯羹站稳脚跟,后期有机会通过互联网和 AI 的规模效应网络效应,提高这个市场的集中度,成为市场的头部玩家。
其次是选择一个小市场,有一定集中度,巨头看不上竞争没那么激烈,尝试直接成为头部的玩家。
最差的,是选择一个集中的大市场,类似AI PIN 和 Rabbit R1,去做平台性的产品,既要面对巨头的竞争,又要冒产品创新的风险,成功率极低,当然,万一成功了……
一定不要去创造新品类,新品类,未必能规划得出来,硬件行业没有飞跃,如果你做一个产品,以前没有人做过,或者类似的东西,绝大概率只有一个原因,就是市场没有需求。记住你的使命,是用 AI 优化现有的产品,提升现有产品的价值增量,不是创造全新的产品品类。
人才团队组织,AI 硬件技术复杂度高,产品创新综合能力要求也高,一岗位多职能,简化团队,降低团队沟通成本,提高产品创新,设计研发的效率,这类复杂和非标的创新产品,创新来自团队质量和配合度,不是团队人员的数量,小而强的团队更容易在早期竞争中存活下来。
产品壁垒,单独的软件和硬件都很容易被复制,提高软硬件协同度,是构建壁垒一种有效的方式,理想的情况是,软件能给硬件带销量,硬件给软件拉新用户,同时软硬件又能有自己相对独立的商业模式,硬件做销量,软件卖内容和服务,互相支撑螺旋上升。
垂直行业经验和沉淀,也是构建产品壁垒的关键要素,先行业后品类再然后才是产品。
渠道和品牌壁垒,品牌的独特定位,私域流量运营积累,产品众筹的新流量,区域性市场的开发「出海」,专营化渠道「如小米生态链」等等,把货卖出去,才能谈未来。
构建生态合作伙伴,提高内外部协同效率,面对低确定性,高未知度,技术复杂度高的行业,构建行业生态系统,发展合作伙伴,共同应对行业的挑战,能大大减少产品创新的风险,真正的创新来自于用户和外部。生态合作往往被创新创业团队忽略,要不是不够重视,又或者沦为跑会入群。
总结下,做 AI 硬件很有挑战,行业竞争激烈,短期 AI 提供的价值增量依然有待验证,长期想象空间足够性感。
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