陳慶春/文

2026 年春節(jié)前，一場(chǎng)價(jià)值40億的“幻覺”，正在中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)上演。

阿里千問花30億宣布“請(qǐng)全國(guó)人民吃喝玩樂”，騰訊元寶砸下“10億紅包雨”。幾周時(shí)間里，現(xiàn)金、消費(fèi)券、生態(tài)聯(lián)動(dòng)，把元寶、千問APP送上各大榜單。表面看，這是營(yíng)銷；本質(zhì)上，卻是一種焦慮。

這不是簡(jiǎn)單的流量競(jìng)爭(zhēng)，而是BAT互聯(lián)網(wǎng)大廠們，在面對(duì)另一個(gè)B企業(yè)，也就是字節(jié)旗下“豆包APP”過億日活之后的集體應(yīng)激反應(yīng)。他們?cè)噲D重演2015年微信紅包的奇跡：用補(bǔ)貼改變行為，用行為培養(yǎng)習(xí)慣，用習(xí)慣鎖定入口。

商業(yè)邏輯很熟悉，只要用戶習(xí)慣“有問題找AI APP”，入口就屬于自己。但問題在于：AI時(shí)代的超級(jí)入口，真的還存在App層嗎？

蘋果、華為、聯(lián)想、小米等等硬件廠家，可能在思考另一個(gè)問題：硬件才是AI真正落地的身體，不同的硬件是AI不同的分身，他們將AI深植于設(shè)備底層，以智能體的形式實(shí)現(xiàn)跨設(shè)備、跨系統(tǒng)的調(diào)用個(gè)體自己的數(shù)據(jù)，讓AI 更懂個(gè)體用戶，真正做到硬件即AI、AI即系統(tǒng)，打開硬件即用AI，實(shí)現(xiàn)AI的“零步入口”

蘋果可以選擇谷歌Gemini，也可以選擇ChatGPT，甚至千問、DeepSeek。同樣的邏輯，聯(lián)想集團(tuán)董事長(zhǎng)、CEO楊元慶也是如此認(rèn)為，他經(jīng)常說的是：“公共智能（云端大模型）最后也是需要通過終端作為入口?！薄拔磥硭枰哪Ｐ?，不是一個(gè)模型通吃，多個(gè)模型都需要，而且不同的應(yīng)用需要選擇不同的模型。所以那就毫無疑問，我們可能跟所有開放的模型廠商都會(huì)進(jìn)行合作?！?/p>

在AI時(shí)代，硬件廠家正在迎來意料之中的大幅增長(zhǎng)。1月29日，蘋果公司最新財(cái)報(bào)顯示，總營(yíng)收同比增長(zhǎng)16%，凈利潤(rùn)同比增長(zhǎng)16%。2月12日， 聯(lián)想集團(tuán)最新財(cái)報(bào)顯示，總營(yíng)收同比增長(zhǎng) 18%，凈利潤(rùn)同比增長(zhǎng)36%。

2026年這場(chǎng)AI超級(jí)入口之爭(zhēng)，本質(zhì)是兩種邏輯的對(duì)撞：是繼續(xù)用流量思維“撒幣買習(xí)慣”，還是以系統(tǒng)級(jí)存在重新定義“默認(rèn)體驗(yàn)”？

高盛在1 月份發(fā)布的最新報(bào)告《暢游中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)》中有過這樣一個(gè)判斷：2026年將成為中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)巨頭的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)折年，“面向消費(fèi)者的全能型助手/人工智能超級(jí)入口將大量涌現(xiàn)”。但報(bào)告也埋下伏筆：這些AI助手在盈利前，會(huì)先大幅增加推理成本。當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)大廠每輪對(duì)話都在燃燒云端GPU經(jīng)費(fèi)時(shí)，硬件廠商提供的端側(cè)算力，正成為用戶“零邊際成本”的固定資產(chǎn)。

2026年春節(jié)前的這場(chǎng)補(bǔ)貼狂歡、基于云端 App的入口邏輯，在硬件端側(cè) AI 面前，正面臨著權(quán)力的解構(gòu)，很可能被證明只是一場(chǎng)昂貴的“入口幻覺”。真正的 AI 超級(jí)入口，正在悄悄從軟件，滑向硬件與系統(tǒng)。

“撒幣搶入口”解決了什么？又解決不了什么？

如果要給“AI 超級(jí)入口”下一個(gè)定義，它從來不是“每天被點(diǎn)開次數(shù)最多”，而是“默認(rèn)存在、默認(rèn)運(yùn)行、默認(rèn)被信任”。

微信之所以成為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的超級(jí)入口，不是因?yàn)橛脩裘刻熘鲃?dòng)點(diǎn)開多少次“發(fā)現(xiàn)”，而是因?yàn)樗J(rèn)承載了社交、支付、登錄等系統(tǒng)級(jí)功能。只要拿起手機(jī)，很多事情的第一反應(yīng)就是“用微信解決”。

同樣，在AI時(shí)代，真正的超級(jí)入口也不是“下載量最高的某個(gè) AI APP”，而是“操作系統(tǒng)層面的默認(rèn)AI調(diào)度層”：它可以被任何應(yīng)用、任何硬件一鍵調(diào)用，擁有長(zhǎng)期上下文、系統(tǒng)級(jí)權(quán)限，以及用戶對(duì)其持續(xù)信任。

能靠補(bǔ)貼拉來的，叫流量；靠系統(tǒng)存在感拿到的，才叫入口。

從短期看，“紅包戰(zhàn)術(shù)”確實(shí)解決了幾個(gè)現(xiàn)實(shí)問題：

• 以最低認(rèn)知成本，讓海量用戶在極短時(shí)間內(nèi)“第一次用上AI”：通過搶紅包、領(lǐng)券、AI 幫我點(diǎn)單、規(guī)劃出行等場(chǎng)景，把抽象的模型能力包裝成具體的消費(fèi)收益。

• 它極大提升了模型曝光度和用戶試用率：千問靠紅包戰(zhàn)術(shù)完成7000 多萬DAU 就是典型證明，也反向刺激了友商加碼補(bǔ)貼、搶占心智。

• 對(duì)軟件廠商而言，這是最熟悉的打法：過去十年，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)幾乎所有大的入口變遷——團(tuán)購(gòu)、打車、外賣、短視頻——無一例外都通過補(bǔ)貼完成了從“嘗鮮”到“習(xí)慣”的跨越。

然而，“紅包戰(zhàn)術(shù)”也有解決不了的結(jié)構(gòu)性短板：

• 它無法將一個(gè)AI APP變成“系統(tǒng)默認(rèn)層”。一個(gè)云端應(yīng)用，無法越過 Android/Windows/iOS 等底層操作系統(tǒng)去掌控通知、剪貼板、麥克風(fēng)、攝像頭、傳感器等權(quán)限，它永遠(yuǎn)只是“系統(tǒng)里的一個(gè)圖標(biāo)”，而不是“系統(tǒng)本身”。

• 它難以獲得“長(zhǎng)期上下文主權(quán)”。在多 APP并存的環(huán)境中，每個(gè)AI APP都只知道“自己這一次對(duì)話”，無法跨應(yīng)用、跨設(shè)備無縫延續(xù)用戶任務(wù)，而這恰恰是Agent時(shí)代的關(guān)鍵價(jià)值，即從“回答一個(gè)問題”變成“執(zhí)行一段連續(xù)的生活/工作流程”。

• 它無法成為“默認(rèn)調(diào)度層”。當(dāng)用戶在PC上編輯文檔、在手機(jī)上刷短視頻、在車機(jī)上導(dǎo)航時(shí)，哪個(gè)AI有權(quán)調(diào)度本機(jī)算力、訪問本地文件并主動(dòng)給出協(xié)助？答案不在云端APP，而在先占領(lǐng)操作系統(tǒng)層的那一方。

相反，系統(tǒng)級(jí)AI可以：調(diào)用文件系統(tǒng)，調(diào)用攝像頭與麥克風(fēng)，讀取設(shè)備傳感器，在不同應(yīng)用之間進(jìn)行任務(wù)編排，在端側(cè)與云端之間做模型切換。這才是“調(diào)度層”。

更直接的金融市場(chǎng)反饋是：“紅包戰(zhàn)術(shù)”并沒有改變資本對(duì)這些互聯(lián)網(wǎng)巨頭的基本定價(jià)，資本可能反而認(rèn)為這給本就壓力巨大的AI增加更高的成本。阿里巴巴港股2月6日收盤價(jià)154.8港元，截至2月12日收盤158.6港元，降幅0.63%；騰訊控股活動(dòng)前一日1月30日收盤價(jià)622港元，截至2月12日收盤535.5港元，降幅13.9%。

幾乎在“紅包大戰(zhàn)”的同一時(shí)間，字節(jié)跳動(dòng)推出了令全球震驚的 Seedance2.0，自然關(guān)注度瞬間碾壓千問、元寶；智譜2月11日發(fā)布 GLM-5 大模型，第二天上午推高股價(jià)暴漲 32%。

接下來千問、元寶還即將面臨紅包補(bǔ)貼之后的留存率問題，按照正常估算，30日留存率會(huì)面臨大幅下降，這似乎又給了一直以高留存率著稱的豆包以巨大的機(jī)會(huì)。

補(bǔ)貼越激進(jìn)，越顯得模型廠商對(duì)“真正入口”越焦慮。而真正的入口并不在App商店里。市場(chǎng)顯然在等待更底層的變量，而不是營(yíng)銷數(shù)字。

超級(jí)入口爭(zhēng)奪：硬件的四個(gè)不可替代性

2026年春節(jié)前，比“紅包戰(zhàn)術(shù)”更吸引眼球的是，新進(jìn)模型各個(gè)能打，Claude 4.5、GLM-5、Kimi2.5、Minimax 2.5，全部都指向SOTA模型。2026年，基礎(chǔ)大模型領(lǐng)域的百模大戰(zhàn)已經(jīng)被觸發(fā)。

與此同時(shí)，2026年又是Agent落地的元年，用戶期待的并不是多個(gè)基礎(chǔ)模型的能力，這與移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代一個(gè)APP承擔(dān)一個(gè)能力（如購(gòu)物是淘寶、外賣是美團(tuán)、社交是微信）的狀況截然不同。用戶期待一個(gè)Agent能解決所有問題，而不是在10個(gè)APP之間頻繁切換。

Agent，才是那個(gè)超級(jí)入口，理論上，它可以調(diào)用所有基礎(chǔ)模型、所有算力、所有應(yīng)用。如今，經(jīng)過三年多的積累，無論是云端算力、端側(cè)算力還是基礎(chǔ)大模型的性能，都足以支撐一個(gè)Agent的真實(shí)落地。

前段時(shí)間火爆全球的OpenClaw（最開始叫 Clawdbot，后改名），基本上給我們打了一個(gè)樣。同時(shí)，也讓我們認(rèn)清了兩個(gè)現(xiàn)實(shí)：第一，一切AI能力都會(huì)走向邊緣推理側(cè)，都需要硬件端側(cè)算力支持；第二，一切便利都應(yīng)該建立在硬件級(jí)安全之上。這就將硬件的不可替代性，推了上來。

楊元慶在CES期間回答記者關(guān)于硬件廠家與大模型廠家的生態(tài)競(jìng)爭(zhēng)時(shí)，如此說道：“我們并不是在設(shè)計(jì)一個(gè)要與Copilot或Google競(jìng)爭(zhēng)的產(chǎn)品，而是希望補(bǔ)充云端所能提供的能力，并充分利用我們獨(dú)有的控制點(diǎn)，也就是設(shè)備本身?！?/p>

這個(gè)“控制點(diǎn)”，展開來講，就是硬件端側(cè)的四個(gè)不可替代性：

1.物理入口：一鍵直達(dá)的“零步體驗(yàn)”

當(dāng)AI存在于電源鍵、觸控板或語音喚醒詞中，用戶無需經(jīng)歷“解鎖-尋找App-點(diǎn)擊-加載”的冗長(zhǎng)鏈條。

硬件廠家代表，聯(lián)想希望通過超級(jí)智能體Qira（在中國(guó)叫天禧），構(gòu)建跨平臺(tái)、跨設(shè)備的統(tǒng)一AI終端入口，并在CES上演示了佩戴概念眼鏡的用戶與超級(jí)智能體Qira的自然交互：眼鏡“見我所見”，手機(jī)處理通知，PC起草文件，所有設(shè)備通過同一個(gè)個(gè)人智能體無縫協(xié)同。這種體驗(yàn)，是任何獨(dú)立App無法提供的“零步入口”。

聯(lián)想樂觀預(yù)計(jì)，Qira（天禧）在全球全面上線后，很快就能觸達(dá) 10 億設(shè)備，包含手機(jī)、PC、眼鏡、平板，以及即將發(fā)布的可穿戴設(shè)備。這個(gè)規(guī)模量級(jí)可能是很多大模型廠家無法企及的。

聯(lián)想集團(tuán) 2月12日發(fā)布的最新財(cái)報(bào)稱，2026年將成為“AI硬件爆發(fā)元年”，無論是算力入口形態(tài)、設(shè)備智能化水平，或是計(jì)算分配權(quán)，均在發(fā)生關(guān)鍵轉(zhuǎn)移。作為全球最大的PC制造商，聯(lián)想正站在這一輪終端算力重構(gòu)浪潮的前沿：從AI PC到AI手機(jī)，再到AI服務(wù)器與邊緣基礎(chǔ)設(shè)施，終端設(shè)備不再只是計(jì)算工具，而是連接云端智能與現(xiàn)實(shí)應(yīng)用的核心節(jié)點(diǎn)。

上個(gè)財(cái)季，聯(lián)想 PC 在全球PC市場(chǎng)份額提升至25.3%，并連續(xù)八個(gè)季度擴(kuò)大與第二名廠商的差距至5.2個(gè)百分點(diǎn)。根據(jù) IDC 統(tǒng)計(jì)，聯(lián)想PC 2025年總出貨量約為7640萬臺(tái)。與此同時(shí)摩托羅拉手機(jī)出貨量也在穩(wěn)步增長(zhǎng)。

聯(lián)想集團(tuán)執(zhí)行副總裁、智能設(shè)備業(yè)務(wù)集團(tuán)（IDG）總裁Luca Rossi 曾自信回復(fù)記者：“有多少硬件廠商能夠同時(shí)覆蓋 PC、平板、手機(jī)、手表、可穿戴設(shè)備？我想你腦子里不會(huì)有很長(zhǎng)的名單。這正是我們的競(jìng)爭(zhēng)機(jī)會(huì)?！?/p>

類似于聯(lián)想這樣的硬件廠家，應(yīng)該都有如此大的野心，包括：蘋果、華為、小米、Oppo、vivo。他們都將是 2026 年AI超級(jí)入口強(qiáng)有力的爭(zhēng)奪者。

當(dāng)硬件能一鍵直達(dá)結(jié)果時(shí)，用戶為什么要打開一個(gè)需要加載的APP？

2.權(quán)限入口：系統(tǒng)級(jí)的調(diào)度與協(xié)同

硬件規(guī)模優(yōu)勢(shì)帶來的生態(tài)廣度，特別是跨設(shè)備種類的覆蓋，賦予了硬件廠商系統(tǒng)級(jí)的調(diào)度權(quán)限。

硬件廠商的AI，能合法、安全地調(diào)度攝像頭、麥克風(fēng)、位置、健康數(shù)據(jù)、各應(yīng)用狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)真正的“情境感知”。楊元慶在CES演講中強(qiáng)調(diào)：“你的個(gè)人智能可以在你授權(quán)的前提下，‘聽你所聽，見你所見’?！边@種權(quán)限深度，是云端App難以企及的。

互聯(lián)網(wǎng)APP受制于操作系統(tǒng)沙盒，彼此數(shù)據(jù)隔絕。這是無法回避的事實(shí)。

火山引擎總裁譚待在2025年12月FORCE原動(dòng)力大會(huì)上提到，AI 時(shí)代的交互需 “以 Agent 的自然交互方式滲透到手機(jī)、汽車座艙等終端”，間接印證了 “終端原生 AI（端側(cè) AI）比云端 App 更易實(shí)現(xiàn)全場(chǎng)景調(diào)度” 的邏輯；其推出的AgentKit 平臺(tái)也重點(diǎn)解決 “權(quán)限管理、長(zhǎng)期記憶” 等云端AI的痛點(diǎn)——權(quán)限不足、上下文斷裂。

入口不只是“誰能回答問題”，而是“誰能調(diào)用資源”。

3.安全與隱私邊界：數(shù)據(jù)保險(xiǎn)柜vs.開放梳妝臺(tái)

這是硬件AI最具說服力的護(hù)城河。

聯(lián)想集團(tuán)高級(jí)副總裁、中國(guó)消費(fèi)業(yè)務(wù)群總經(jīng)理張華，在CES期間答記者問時(shí)，做了一個(gè)無比精妙的比喻：“家里最貴的東西要放在保險(xiǎn)柜里，金銀財(cái)寶要放在保險(xiǎn)柜里，時(shí)裝和時(shí)尚的配飾可以放在梳妝臺(tái)上。”

對(duì)應(yīng)到AI，高敏感個(gè)人記憶、健康數(shù)據(jù)、工作文件適合放在端側(cè)“保險(xiǎn)柜”；通用知識(shí)查詢則可交給云端“梳妝臺(tái)”。

硬件可以用“本地優(yōu)先、云端補(bǔ)充”的架構(gòu)，構(gòu)建從芯片、固件、 OS 到應(yīng)用的完整安全閉環(huán)。

還有另一個(gè)需要考慮的實(shí)際問題：成本結(jié)構(gòu)。軟件廠商每輪對(duì)話都在燒云端 GPU 的錢，每多一輪問答、每多一幀生成，就增加一筆邊際成本；而硬件廠商通過 NPU、GPU 等端側(cè)算力，為用戶提供的則是已經(jīng)買單的固定資產(chǎn)，其邊際推理成本在長(zhǎng)周期內(nèi)趨近于零。 當(dāng) AI PC、AI 手機(jī)成為主流，用戶只要愿意忍受略低于云端頂級(jí)模型的一點(diǎn)點(diǎn)性能差異，就可以無限使用本地 Agent，不再為每一次調(diào)用埋單。

隨著小參數(shù)大模型性能的提高，以及端側(cè)算力的提升，很多計(jì)算特別是推理計(jì)算，都會(huì)只發(fā)生在端側(cè)，同時(shí)也意味著數(shù)據(jù)不會(huì)外流。

4.多模態(tài)世界的錨點(diǎn)：感知物理環(huán)境的“感官”

AI的終極進(jìn)化是與物理世界互動(dòng)。攝像頭、麥克風(fēng)、屏幕、鍵鼠、觸摸屏、AR/VR 頭顯、車載傳感器……所有多模態(tài)輸入輸出的真實(shí)物理錨點(diǎn)，都掌握在硬件端。多模態(tài) Agent 想要理解“你正看到什么、聽到什么、正在做什么”，只能通過設(shè)備硬件暴露的接口實(shí)現(xiàn)。

聯(lián)想在CES期間展示的概念可穿戴設(shè)備Maxwell，能“聽你所聽，看你所看”，成為用戶在物理世界的AI感官延伸。

一個(gè)更激進(jìn)的觀點(diǎn)：沒有硬件錨點(diǎn)，AI只能是數(shù)字空間的“幽靈”；擁有硬件，AI才能成為物理世界的“代理人”。軟件可以短期拉高 DAU，但只有硬件和系統(tǒng)，才能決定未來十年的“第一交互界面”長(zhǎng)什么樣。

底層變量：AI Coding成了硬件廠家的“投名狀”

對(duì)于硬件廠家來說，最大的挑戰(zhàn)是如何快速獲得較高的軟件能力，以快速實(shí)現(xiàn)超級(jí)智能體的落地。好消息是，AI Coding 能力的提升，正在削弱“軟件作為稀缺資源”的地位。

過去 40 年，硬件廠商一直受制于“不會(huì)寫軟件”的軟肋。起因在于，IBM 在發(fā)布全球第一臺(tái) PC 時(shí)本來自帶OS能力，卻錯(cuò)誤地將OS控制權(quán)讓給了微軟。IBM在失去操作系統(tǒng)控制權(quán)后，逐漸喪失入口定義權(quán)；PC時(shí)代，Windows壓制硬件；移動(dòng)時(shí)代，Android與iOS掌握生態(tài)主導(dǎo)權(quán)。一度以來，硬件成為“容器”，軟件成為“規(guī)則制定者”。

但AI Coding重構(gòu)了底層變量。

以 Anthropic 的Claude Cowork、OpenAI 的代碼助手 Codex、國(guó)內(nèi) DeepSeek 的 Agentic Coding 、智譜的 GLM-5等為代表，新一代代碼模型已經(jīng)從“幫你寫一段函數(shù)”，進(jìn)化為“幫你搭一套系統(tǒng)”。

它們可以從需求文檔出發(fā)，在數(shù)小時(shí)內(nèi)完成一個(gè)端到端的原型，包括界面、后端邏輯、接口對(duì)接；可以持續(xù)維護(hù)和重構(gòu)龐大代碼庫(kù)，自動(dòng)修復(fù)兼容性問題、適配新硬件和系統(tǒng) API；可以在多語言、多框架之間遷移，把原本鎖死在某個(gè)生態(tài)里的軟件資產(chǎn)，搬運(yùn)到另一個(gè)系統(tǒng)上。

軟件開發(fā)門檻急劇下降，代碼生成、自動(dòng)適配、生態(tài)遷移的成本被重構(gòu)。軟件開發(fā)成本正面臨“杰文斯悖論”：未來個(gè)性化的、由AI生成的軟件會(huì)爆發(fā)，但單體軟件的價(jià)值可能下行。

Anthropic 正式推出Claude Cowork之后，美股軟件板塊劇烈波動(dòng)。

這意味著，“軟件稀缺性”構(gòu)筑的護(hù)城河正在被AI填平。硬件廠商不再需要雇傭數(shù)萬程序員，才能嘗試構(gòu)建自己的一套AI OS或AI中間層，而只需利用AI快速生成適配自身硬件的專屬應(yīng)用與智能體。

歷史演變到今天，軟件及OS的能力似乎又還給了硬件廠家。

這正是AI Coding帶來的結(jié)構(gòu)性機(jī)會(huì)：硬件廠商可以利用AI快速構(gòu)建起一套“薄而強(qiáng)”的 AI 系統(tǒng)——它不必替代Windows或Android，但可以在其之上形成一個(gè)統(tǒng)一的AI入口層。

?。?/strong>不試圖重做整個(gè)OS，而是聚焦于AI Agent調(diào)度、權(quán)限管理、多模態(tài)接口、跨設(shè)備協(xié)同等幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。

強(qiáng)：通過系統(tǒng)級(jí)API和本地模型，獲得云端 APP 無法比擬的訪問能力和響應(yīng)速度。

一旦這層“薄而強(qiáng)”的AI系統(tǒng)被建立起來，軟硬關(guān)系將發(fā)生微妙扭轉(zhuǎn)：軟件行業(yè)對(duì)硬件的抑制力開始減弱。傳統(tǒng)模式下，一個(gè)硬件品牌要獲得高質(zhì)量應(yīng)用生態(tài)，必須配合 Android/iOS/Windows 的節(jié)奏，爭(zhēng)取生態(tài)資源。而在 AI 時(shí)代，硬件廠商可以用 AI Coding，把主流應(yīng)用的Agent 化適配和關(guān)鍵功能接口打通，主動(dòng)定義第一交互界面的形態(tài)：是對(duì)話、是卡片流、是懸浮層，還是完全語音化。

聯(lián)想CTO Tolga 在CES上演示的智能模型編排技術(shù)、智能體內(nèi)核與多智能體協(xié)作，正是這一能力的體現(xiàn)。

智能模型編排技術(shù)，作為“模型路由器”，能讓智能體為用戶的特定任務(wù)，挑選出最優(yōu)的單一模型，或是組合出最合適的模型矩陣；智能體內(nèi)核作為“認(rèn)知引擎”，能理解復(fù)雜需求、拆解任務(wù)步驟、記憶交互歷史；多智能體協(xié)作則能調(diào)度領(lǐng)域?qū)俚闹悄荏w團(tuán)隊(duì)共同工作。

硬件廠商能快速部署一個(gè)智能體原生生態(tài)，而非應(yīng)用原生生態(tài)。

“過去六個(gè)多月，天禧AI生態(tài)已進(jìn)入一萬多名開發(fā)者，5000個(gè)智能體合作伙伴。”張華透露。這些智能體并非傳統(tǒng)APP，而是專為聯(lián)想多端設(shè)備調(diào)度的AI能力模塊。開發(fā)門檻的降低，使硬件廠商能以前所未有的速度繁榮自有生態(tài)。

更關(guān)鍵的是，AI Coding正將“軟件價(jià)值”從交互界面向邏輯內(nèi)核、從記錄系統(tǒng)向執(zhí)行系統(tǒng)轉(zhuǎn)移。華泰研報(bào)指出，未來軟件公司的形態(tài)將兩極分化：要么足夠“輕”，成為被AI隨時(shí)調(diào)用的原子化API；要么足夠“重”，成為承載企業(yè)核心數(shù)據(jù)與合規(guī)責(zé)任的“重型底座”。

對(duì)于聯(lián)想這類擁有全球設(shè)備存量、混合云基礎(chǔ)設(shè)施與垂直行業(yè)知識(shí)的廠商，AI Coding能力使其能快速構(gòu)建“重底座”。

這也就是為什么，AI Coding 正在悄悄成為硬件廠商踏入下一階段的“投名狀”：誰敢率先押注，用 AI 做系統(tǒng)層改造，誰就有可能在入口重排中，拿到超額收益；誰還停留在“等上游生態(tài)做好適配”，誰就會(huì)在下一輪硬件更替周期中被邊緣化。

相反，AI Coding 無法替代 的“深層能力”是：理解復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景的邏輯設(shè)計(jì)、應(yīng)對(duì)邊緣案例的容錯(cuò)機(jī)制、保障數(shù)據(jù)安全的加密邏輯、適配多系統(tǒng)的協(xié)同邏輯，等等。這些 “邏輯內(nèi)核” 需要結(jié)合行業(yè)知識(shí)、實(shí)際業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)才能構(gòu)建，是AI難以快速?gòu)?fù)制的。

聯(lián)想集團(tuán)在其最新的財(cái)報(bào)中這樣表明立場(chǎng)：產(chǎn)業(yè)價(jià)值正在向能夠整合算力、終端、基礎(chǔ)設(shè)施與服務(wù)的“AI超級(jí)入口”企業(yè)集中。

這才是大廠應(yīng)有的超級(jí)入口野心。

結(jié)語：軟件定義世界的尾聲，硬件定義入口的開端

40 億紅包，或許會(huì)篩選出最強(qiáng)的模型，但最終這些模型必須向硬件入口“低頭”，成為AI PC 或AI手機(jī)里的一個(gè)插件。

在這場(chǎng)喧囂的“紅包大戰(zhàn)”背后，一場(chǎng)靜默的范式轉(zhuǎn)移正在進(jìn)行。軟件定義世界的時(shí)代正在過去，算力定義軟件、硬件定義入口的時(shí)代已經(jīng)到來。那些能將AI深植于設(shè)備血脈、守護(hù)用戶數(shù)據(jù)金庫(kù)、并提供“零步體驗(yàn)”的廠商，或許才是超級(jí)入口戰(zhàn)爭(zhēng)的最終定義者。

畢竟，當(dāng)你的AI能“聽你所聽，見你所見”，記住你24小時(shí)的記憶，并調(diào)度你所有設(shè)備時(shí)，你希望它住在別人的服務(wù)器里，還是你家客廳那個(gè)不起眼的算力中樞中？答案，正隨著每一次端側(cè)AI的瞬時(shí)響應(yīng)，變得愈發(fā)清晰。（本文結(jié)束）