算力下沉:AI硬件告别“伪需求”后,供应链为关键变量

围绕“AI硬件的长期价值”这一核心问题，与会嘉宾释放出较为一致的判断：决定产品能否成立的，已经不再只是硬件参数本身，而是产品能否真正进入家庭、教育等高频场景，并在持续服务中形成用户粘性。

论坛主持 陈军

火山引擎杨旭东指出，在这一过程中，掌握背后的数据来源最为核心。随着多模态交互能力和端云协同能力不断完善，AI硬件正加快向“长期运营型产品”跨越。海尔涂小军则进一步强调，企业必须精准定位目标人群，深挖刚需场景中的真实痛点，通过情感陪伴与切实的问题解决方案建立长期的产品粘性。换言之，AI硬件若想摆脱“伪需求”争议，首先必须回答“为谁服务、在什么场景服务、能够持续提供什么价值”这三个基础问题。

而当讨论从产品价值进一步落到商业模式层面，一个更现实的矛盾也随之浮现：AI硬件正面临“硬件一次性买断”与“云端大模型持续调用”之间的成本冲突。传统硬件销售通常在交易完成后即实现主要收入确认，但AI硬件一旦要持续提供智能服务，就必须长期承担模型调用、内容生成、语音交互与系统维护等运营成本。

海尔 涂小军

这意味着，如果仍以传统硬件思维定义AI产品，其收入结构与成本结构之间很容易出现错配。也正是在这个意义上，杨旭东与涂小军所强调的“长期运营”与“端云协同”，构成了破解这一死结的重要路径：通过端侧算力承担高频、简单、实时的交互任务，将成本更高的云端算力留给低频、复杂的推理需求，从而在用户体验、成本控制与商业闭环之间寻找新的平衡点。

基于这一逻辑，AI硬件的产品设计不再是参数和功能堆叠，而要围绕真实需求展开。雪而新技术王雪而强调，前期用户调研不可或缺，开发团队既要关注外观和性能，也要打磨交互体验，并提出重塑AI玩具、成为“具身智能领域迪士尼”的方向。说到底，技术是否成立，最终要看用户是否愿意持续使用。

彼岸心智刘莹则指出，场景适配、情绪价值、用户信任与内容安全，是产品持续增长的基础。厂商还需在售后与服务流程中实现内容共生，重视数据安全，建立品牌信任。AI硬件的竞争，也因此从“比模型”转向“比信任”。

雪而新技术 王雪而

在细分赛道中，情感感知类与青少年AI硬件都面临更现实的考验。妙音哈布吴琦认为，情感类硬件需要建立良好的心理学与伦理环境，打造标准化解决方案，并结合智能家居生态控制价格。这类产品的难点，不只在情绪识别能力，更在于伦理边界、隐私保护和成本控制。要建立护城河，就需要在供应链端强化本地隐私计算能力，尽可能让敏感数据不出端。

GREAT TONGDA INTERNATIONAL CEO王受资则指出，青少年AI硬件正面临合规、安全和大模型Token消耗等多重压力。对此，建议企业在平衡成本与商业模式的基础上，积极争取平台扶持，并采取“先小规模试用，再逐步推广”的稳健策略，以更低风险验证产品与市场的匹配度。

进一步看，王受资所指出的Token消耗压力，其实也正是本次论坛主题“算力下沉”的现实驱动力之一。

对于需要长期运行、频繁交互的AI硬件而言，如果过度依赖云端大模型，Token成本将在产品规模扩大后迅速放大，侵蚀利润空间。因此，向边缘计算转移、推动模型压缩并部署在本地，正在成为AI硬件产业寻找成本最优解的重要方向。所以，“算力下沉”并非单纯的技术趋势，而是在产品体验、监管要求与商业模型共同作用下形成的产业选择。

彼岸心智 刘莹

正因为如此，论坛主题中的“供应链新解法”才具有更深一层的现实含义。过去，供应链更多服务于硬件制造本身；而在AI硬件时代，供应链正在从“制造支撑”转向“能力支撑”，不仅要解决传感器、芯片、模组、功耗与成本问题，还要与本地模型部署、隐私计算能力、内容安全机制以及长期服务体系相衔接。

妙音哈布 吴琦

当AI硬件的竞争从“拼大模型参数”转向“拼场景落地与成本控制”，战局也就进入了中国企业更具优势的领域。尤其是在深圳这样具备强大供应链系统性能力的产业高地，传感器、低功耗芯片、结构设计、快速打样、规模制造与端侧模型部署之间更容易形成联动效应。在这种基础上，如果企业能够继续推进算力下沉，那么2026年的AI硬件行业有望迎来真正爆发。

总体来看，本次论坛所呈现出的一个清晰信号是：AI硬件正在告别依赖概念驱动的早期阶段，转而进入以真实需求、持续服务、成本优化与合规能力为核心的深水区。代表们也建议从业者立足当下，在算力下沉与供应链不断完善的背景下，实现从应用场景向商业与社会价值的跨越。