2026 年 AI 消费级硬件军备竞赛全面升级，OpenAI 官宣下半年推首款硬件，Google、Meta 加码 AI 眼镜，字节、阿里等国内大厂也密集推出录音豆、AI 眼镜等产品。巨头们均选择成熟形态切入补全生态，商业化与下一代硬件入口的争夺已打响，而创业公司与巨头谁能改写格局仍存悬念。

随着OpenAI、Google、阿里巴巴、字节跳动等AI巨头相继下场，AI消费级硬件的军备竞赛在2026年年初被提升到了一个新的高度。

近日，OpenAI全球事务官Chris Lehane在达沃斯论坛上表示，公司正按计划于2026年下半年推出首款硬件设备。这也标志着，这家在全球拥有8.1亿月活用户的AI公司，正式闯入AI硬件赛道。

在OpenAI高调宣布入局前，Google已经在去年年底重启AI眼镜项目，Meta也在去年下半年集中更新多款AI眼镜产品。

在国外AI巨头密集布局硬件产品的同时，国内大厂们也没闲着。

字节跳动旗下的飞书近期推出了首款AI硬件“录音豆”，此前字节还曾先后试水AI耳机、AI手机、AI眼镜；阿里巴巴旗下的夸克、钉钉分别推出AI眼镜、录音卡等C端AI硬件产品；百度旗下小度则在更早的时间布局了AI手机和AI眼镜等硬件产品。

不同于海外AI巨头钟情于AI眼镜，国内的AI大厂们的硬件布局显得更加多元。但共同点是，它们都更强倾向于选择已经被市场验证过的AI硬件产品作为切入点，而非押注全新的硬件形态。

一位从事AI软硬件早期投资的投资人告诉「定焦One」，AI巨头们的这种打法会导致AI硬件产品的同质化越来越严重，最终凭借自身的资金和AI软件生态优势，把AI硬件变成和大语言模型一样的“大厂游戏”。

但也有投资人持相反的看法。华创投资合伙人熊伟铭告诉「定焦One」，AI硬件暂时还不会被巨头完全主导，从智能手机到新能源汽车，新的硬件形态往往由新公司率先定义。在AI硬件领域，毋庸置疑的是创业公司在PMF（Product Market Fit，产品市场契合）上肯定会先行一步。

从移动互联网时代开始，软件应用巨头们就不断尝试颠覆智能手机，掌握新的硬件入口。进入AI时代后，人机交互的模式被进一步简化，曾经不擅长做硬件的AI巨头们卷土重来，这次能重塑AI行业的格局吗？

01 大厂硬件卷什么：AI眼镜、AI办公、AI手机

近期高调入局的OpenAI虽然没有对外正式公布即将发售的AI硬件最终产品形态，但结合媒体披露的信息，大致方向已经明确。

其中一款硬件是内部代号为“Sweetpea”（香豌豆）的类似AI耳机的产品。另外还有一款由富士康代工，内部代号“Gumdrop”的智能笔或可穿戴式音频设备。

OpenAI CEO Sam Altman也曾透露，未来不会推出单一的一个设备，而是一系列的小设备。

可以确定的是，从产品形态上来看，OpenAI并没有尝试全新的硬件形态，而是选择在既有品类中加入AI能力。这一点，也成为AI巨头们的共识，即优先切入供应链成熟且商业模式已被验证的赛道，主要集中在三大类。

在AI巨头的硬件产品清单中，出现频率最高的是AI眼镜。

Meta在2023年发布的Ray-Ban Meta智能眼镜，是AI时代最早的智能眼镜产品形态，至今已卖出超过200万副。当一款成熟的产品被市场验证后，后来者就会大规模地涌入。2024年，以Rokid、雷鸟为代表的AR厂商，华为、小米为代表的主机厂商等都开始入局AI智能眼镜，市面上掀起了“百镜大战”。中金公司研报数据显示，预计2028年全球AI眼镜出货有望达到3500万部。

在这一背景下，AI眼镜成为AI巨头切入硬件赛道的第一个共识。

首先是老玩家Meta。扎克伯克明确表态，AI眼镜将是“我们将超级智能融入日常生活的主要方式”。并在今年年初削减元宇宙相关预算，将省下来的资金投入到AI眼镜相关的业务中。

近期有媒体报道称，Meta和供应商正商讨在2026年年底将AI眼镜的产能翻倍的可能性，翻倍后的产能将提高至2000万副以上。

另一位海外AI巨头谷歌则是在2025年5月的I/O大会上首次发布了与国内AR眼镜厂商XREAL合作的AI眼镜产品。

另据36氪报道，2025年年底，谷歌立项了两个新的AI眼镜项目。新眼镜将由富士康代工，三星提供参考设计，高通提供芯片，预计最早的发布时间为2026年Q4。

国内AI巨头方面，百度在2024年11月推出量产款AI眼镜“小度AI眼镜Pro”；阿里巴巴发布了夸克AI眼镜；字节跳动正在计划推出豆包AI眼镜，但目前还未对外公布正式发售的时间。

智能硬件投资人Luke告诉「定焦One」，AI眼镜这种产品形态更多的是服务AI而不是服务需求，眼镜具有长时间穿戴的属性，但“戴眼镜”并非大多人的需求，它更像是智能手机的一个替代品。

他认为，“与AI眼镜相比，办公场景是一个PMF更明确的AI硬件落地场景”。

这一趋势最早由一款中国公司在海外推出的产品验证。

去年，一款能吸在手机背面的录音卡片Plaud Note在海外大火，一年时间（2024年7月-2025年7月）在亚马逊平台上卖出100万台，让市场看到了AI录音笔的商业潜力。

2025年下半年到2026年年初，国内办公巨头钉钉和飞书先后推出了AI录音硬件产品，虽然在产品形态上有所不同，但本质上都是打通各自软件生态的语音转录设备。

在商业模式上，二者都是硬件买断加增值服务的收费模式。

Dingtalk A1有两个版本，旗舰版售价799元，青春版售价499元，低于Plaud Note。旗舰版个人每月免费转写时长为1300分钟。

飞书录音豆售价899元，基础的免费权益仅有300分钟/月的转写时长，但购买硬件会赠送6个月的飞书免费会员，期间每个月有1200分钟的免费转写时长。

此外，科大讯飞、360等科技厂商也相继推出AI录音卡产品。

除了AI眼镜和AI办公，手机这个“旧时代”的入口依然含金量十足。

相较于其他AI硬件，手机是用户覆盖最广、使用频率最高、交互最成熟的终端。AI大厂的尝试中，最有代表性的两款产品是字节跳动的豆包手机和Google的Pixel系列手机。

去年年底，字节跳动与中兴通讯旗下努比亚联合推出系统级AI技术预览机Nubia M153，将豆包大模型以AI Agent的形态深度嵌入手机系统底层，首发限量3万台被瞬间抢购一空。但由于走的是较为激进的GUI（图形用户界面）路线，即通过系统权限“读屏”并模拟操作APP，引发一些争议。

谷歌则是以相对温和的方式把自家的Pixel系列手机不断进行AI升级，凭借自研芯片和端侧模型来提升手机的AI能力。

总体看来，AI巨头们下场做AI硬件，并没有颠覆性的创举，而是选择了打出市场普遍认可的“安全牌”。

02 押注硬件背后的不同心思和路径

AI巨头们之所以在这个节点集体切入硬件赛道，首先是基于两个共同的背景，一是继续单纯卷大模型或AI应用，空间已经十分有限。

从2022年底ChatGPT爆火，过去的三年多时间里，基于大语言模型的AI已经证明了自己“有用”，市面上主流AI软件也都拥有了上千万甚至上亿的月活用户基础。但与此同时，大模型的同质化竞争也越来越严重，C端用户很难直接感受到各种AI榜单上的排名变化。

AI原生APP月活数据 截至2025年Q3

二是AI硬件门槛逐渐降低。一方面，大量的AI硬件创业公司在过去几年已经趟出了一些成熟的商业化场景，另一方面，各种硬件形态的供应链也已经十分成熟，大厂只需提供技术能力，通过合作代工，就能快速推出产品。

“软硬一体”成为AI巨头们当下一致的选择，但进一步细分会发现，它们的目的并不相同。

移动互联网时代，超级APP和硬件入口是大厂争夺的核心。到了AI时代，“大模型+超级APP+硬件入口”是每个AI巨头想要达成的理想形态，但目前还没有哪一家能真正完成这三者的闭环。

国内大厂中，字节是最早意识到这一闭环重要性，也是尝试最多的一家。8亿日活的抖音和1亿日活的豆包已经让它具备了“模型+超级APP”的能力，但硬件这一环始终没能补上。

与早期砸下数亿元收购锤子科技旗下坚果手机的团队，及VR厂商PICO不同，进入AI时代后，字节调整了打法，不再押注单一形态，而是加快节奏、密集试错，先后布局了AI耳机、AI眼镜、AI手机等一系列硬件产品。

其目的非常明确，就是尽可能多地尝试，补上硬件端的短板。

相比于字节，阿里在AI硬件端的布局起步较晚，也更克制。这种“后发”并非源于技术或资源不足，而是目标不同。

由于阿里在AI的C端应用集中在2025年下半年上线，尽管用户增速较快，但与豆包、DeepSeek、元宝等仍有较大差距，因此，在阿里的体系中，AI硬件不止是“补短板”，还承担着获得流量、触达用户的角色，它也延续了在大模型上开源普惠的路线。

阿里一方面将自己的AI硬件产品接入自家的软件生态，同时将千问大模型的能力植入更多的硬件厂商的产品中。

例如阿里不仅自己做AI眼镜，也把千问大模型整合进Rokid Glasses这类AI硬件创业公司的产品中，无论是自家的夸克AI眼镜，还是Rokid AI眼镜都可以与阿里旗下其他的软件形态联动，为阿里生态引流。

国内字节与阿里的竞争，本质上比的是“谁能更早补齐硬件入口”，在海外市场，硬件基础更强的AI巨头们，面临的则是另一组问题。

Meta在AI硬件上的紧迫感尤为明显。

Meta与雷朋合作的Rayban Meta第二代AI眼镜在2024年9月发售后取得了巨大的成功。据Wellsenn数据统计，截至2025年Q2全球AI眼镜出货约87万部，其中Meta AI眼镜出货约72万部，市场份额为83%。

看到了明确市场机会的Meta继续押注AI眼镜理所当然，但更深层次的原因在于，它需要借着AI硬件来弥补大模型上的劣势。

Meta去年发布的Llama 4开源模型，在模型性能和智能涌现效果方面的多个第三方榜单中全面落后于ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen等大模型。相比在模型层面硬拼，掌握AI眼镜这一高频入口，一定程度上能帮助Meta稳住主动权。

Google的逻辑则正好相反。去年年底它发布的Gemini3模型能力在多个维度上超越GPT，并且帮助Google拿下大客户苹果，母公司市值突破4万亿美元。

但谷歌在软硬一体生态上的探索并不顺利。2016年谷歌将和其他手机厂商合作为主的Nexus手机业务进行整合后，推出了第一款Pixel手机，长期处于手机出货量榜单中的“others”，截至去年二季度，Pixel手机在全球的市场份额也仅有1%。

因此，Google入局AI硬件，一边是为了将AI能力进一步整合进自家的智能手机产品体系，但在AI能力的使用上并没有采取像豆包手机一样激进的GUI模式。另一边，Google也在探索新的AI硬件产品形态，AI眼镜作为当前市面上最成熟的AI硬件产品之一，自然也成为了Google的首选。

至于OpenAI，其处境在某种程度上更接近字节，有模型能力、有C端流量、没有硬件入口。但与上述互联网大厂背景的AI巨头不同的是，以AI创业公司起家的OpenAI还面临更多商业化的压力。

即便拥有近8.1亿月活用户，OpenAI仅2025年上半年仍然亏损高达80亿美元。此时入局AI硬件，很可能是它在商业化上的一种尝试。

选择不同、目的不同，但最终AI巨头们的硬件之路都指向同一个方向，在AI时代，当智能手机被颠覆，没有人想错过下一代硬件入口。

03 谁可能跑出来，谁只是陪跑？

被AI巨头们寄予厚望的硬件，到底能不能担此重任？

综合多位从业者的观点，可以分三个层面看：想要补全软硬一体的生态不难，想跑通商业化也并非不可能，想要成为新一代入口则极难。

AI巨头们选择已经被市场验证过的硬件形态切入，搭建一个初步的AI硬件矩阵，并不存在太高门槛。

豆包手机首发3万台被瞬间抢空，二手平台上的溢价率一度超过50%；夸克AI眼镜上线预售两天内卖出7000副；飞书录音豆上线不到两天销量即突破1500台……

这些数据至少说明，AI硬件并非无人问津，作为生态补充是成立的。但同样也需要看到，尽管各家的销售战报都很亮眼，体量上却并不大，更接近于验证市场反馈的小规模试水，不是真正意义上的“硬件起量”。

至于实现商业化，也有成功样本。

一部分AI硬件创业公司已经开始盈利，前文提到的Plaud仅靠AI录音卡片一款产品，就做到了2.5亿美元的ARR，其CEO曾对媒体表示，产品从上市第一天起就是盈利的。

相比于创业公司来说，AI巨头做硬件的成本可能更低。

在生产模式上，AI巨头基本上都采用了与硬件厂商合作的方式，比如飞书录音豆由安可创新代工生产，豆包手机由中兴代工，夸克眼镜由立讯精密代工等等。

海外AI巨头方面，其硬件产品也是由富士康、三星等具备成熟硬件生产能力的厂商代工。

在此基础上，AI大厂都有着比较完善的软件生态，可以通过硬件买断制结合软件订阅制或增值服务，来实现更加多元化的营收模式。

图源 / pexels

摆在AI巨头们面前真正的难题是，AI硬件到底能不能取代智能手机，成为新一代的通用入口。

Luke认为很难，他告诉「定焦One」，以目前最火热，市场成熟度最高的AI眼镜为例，行业里长期存在“不可能三角”，即重量、续航、功能永远无法像智能手机一样兼顾。

普通眼镜的重量通常为30g左右，超过30g就会对一部分用户的佩戴舒适度产生影响，目前市面上的产品重量普遍超过40g，最高的超过80g。在重量和体积受限的情况下，很难再在续航和功能上进一步做文章。而即便是在接近100g的重量下，AI眼镜也很难做到理想的续航水平。

这也意味着AI眼镜很难对智能手机产生冲击。

那么，AI手机可以吗？

事实上，现阶段的AI手机还处于探索阶段，用户体验尚不稳定，技术路线上也存在差异，远远没有达到颠覆传统智能手机的程度。

至于AI录音笔，虽然市场接受度高，商业化路径清晰，但智能办公市场规模有限。艾瑞咨询统计显示，2024年中国AI+办公软件市场规模为308.64亿元，即便到2028年增长至1900亿元，其定位仍停留在垂直场景。

眼镜不是理想形态，办公市场太小，AI手机差异化不够，更关键的是，在当前阶段，这些产品都不构成刚需。

那么，AI巨头涌入硬件赛道，会给行业带来哪些变化？

一位投资人告诉「定焦One」，AI巨头的硬件产品多为实验型的尝试，或者已有产品的升级迭代，短期内很难产生实质的影响，但一些创业公司可能会承压，“他们越来越难拿到融资了。”

至于未来是AI巨头还是创业公司率先改写行业格局，熊伟铭认为，智能手机时代做出颠覆性产品的是苹果而不是诺基亚，新能源汽车时代做出颠覆产品的是特斯拉，是各种新势力，而不是老牌车企，新的东西往往是由新企业来定义的。

对于AI巨头而言，做硬件更像是一场必须参与的资格赛，需要长期下注，谈颠覆还为时尚早。