编者按： 当 AI 开始寻找自己的形状，有些选择出人意料。 AI 在智能手机上生出了一颗独立按键，似乎让智能手机找回了久违的进化动力。眼镜凭借着视觉和听觉的天然入口，隐隐有了下一代个人终端的影子。一些小而专注的设备，在某些瞬间似乎比 All in one 的设备更为可靠。与此同时，那些寄望一次性替代手机的激进尝试，却遭遇了现实的冷遇。 技术的落地，从来不只是功能的堆叠，更关乎人的习惯、场景的契合，以及对「好用」的重新定义。 爱范儿推出「AI 器物志」栏目，想和你一起观察：AI 如何改变硬件设计，如何重塑人机交互，以及更重要的——AI 将以怎样的形态进入我们的日常生活？ 这是 AI 器物志第 9 篇文章。
最近几年「AI 硬件」很火，但似乎总是不可避免滑向「一锤子买卖」的叙事。
发布会抛出一个宏大的概念，用概念和想象力完成第一轮说服，真正交付到用户手中后，才发现它的能力匹配不上它卖的故事。
于是乎，产品的使用频率直线下滑，更没人愿意为它的后续服务持续付费，最终用户日活几百人，落得一个黯淡收场。
但 Plaud 打破了这样的死循环——它不仅赚了我录音笔的钱，还打算每年继续赚我 1000 元，然后一年收入 2.5 亿美元。
更重要的是，我真的愿意给，在 AI 硬件这个概念还备受质疑的当下，它直接跑通了一整个商业模式。
硬件是入口，App 是核心
Plaud 免费的「入门版」方案，包含 300 分钟的转录时长。
但对于一个需要有着专业录音需求，以至于需要买一支录音笔的用户来说，300 分钟只是一个试用装。
再往上，专业版价格为 339 元一年，每月享有 1200 分钟的转录时长，而 1099 元一年的「卓越」会员则拥有无限时长。
事情到这里就变得很有意思了。因为一支 Plaud Note 录音笔本体的价格，大约也就在 1049 元左右。
也就是说，订阅一年的费用，甚至可能比硬件本身还贵。
所以，Plaud 究竟有什么魔力，让人心甘情愿先花 1000 元买个录音笔，再每年继续花 1000 元来使用？
实际上，构成 Plaud 核心体验的，并不是录音笔硬件本身，而是和它配套使用的 App。
这个 App 本身相当纯粹，所有功能都只围绕处理「录音」进行服务，显得高级而专业。
它核心功能是 「笔记」 ：Plaud 会用大模型对录音内容进行处理，你可以把一切交给 Plaud 一键生成，也可以选取转写的语言、AI 模型、模板。
但让「结果」这件事进一步拉开差距的，是 Plaud 的模板功能，也是我认为它最值得我花钱的功能。
官方首先提供了大量的现成模板，涵盖会议、演讲、通话、采访、医疗、金融、法律等多种场景和专业，也有一些「功能性」的模板，针对录音中发言人的意图、权力动态进行分析，甚至还能分析发言者的心理动态和诚实度。
其实本质上，Plaud 的模板就是一长串的固定提示词（prompt），利用大模型对录音进行定向整理，Plaud 在卖的，就是自己提前编写好的一套套提示词。
既然是提示词，那自然也允许用户自己编写模板——这点很像一个真正懂工作的人做出来的产品，因为很多时候，通用模板都不够贴身，真正值钱的是你自己那套处理信息的逻辑。
比如，我们每天早上都会开选题会，涉及到选题内容、选题核心、重点信息、负责编辑这些要点，普通转写能够记录，但很难成为一份能直接执行的东西。
后来我干脆给 Plaud 写了一个模板，让它按照这些维度去整理。最后出来的结果非常清楚，每个选题被单独拆开，每项任务也都准确落位。
通过换用不同的模板，同一段录音就能以不同的方式被分析、蒸馏，通过这样反复整理，我们就能得出录音中的最有价值的信息。
Plaud 给我的一个感觉，是它很以「人」为中心。
很多录音产品，例如飞书妙记，其实是围绕「会议录音」本身，每次完成录音，都会自动生成笔记，可以直接用来分配任务。
但 Plaud 只是围绕「人」听到的话进行构建，聚焦在人和人之间的交互，首先是 100% 记录，然后再通过摘要、模板，保留和树立其中最有价值 50% 内容，并将 10% 的精华呈现出来。
不同的模板，就是看待原始信息的不同方式，你关心什么，就用什么模板——这不能代替人的思考，但能带来不同的启迪。
保留最精华的原始信息，再加上人脑在对谈时产生的记忆和经验，交流能达到的理解，才真正实现最大化。
AI 时代的「电和电灯」
明明是一个「AI 硬件」，但 Plaud 并不靠「硬件」本身赚钱，收入的大头都是来自订阅。
这就是经典的「剃须刀-刀片」商业模式：剃须刀厂家卖的不只是刀本身，而是可替换的刀片，在用户购买硬件后，还需要持续付费，并且被绑定在一个生态系统之中。
放在今天，它又很像一套标准的 「AI 式收费」 逻辑。不同等级会员的核心差别，并不在于质量和速度，而在于时长，在于额度，在于你愿意为多少 「Token」 买单。
当然，这不是说 Plaud 的录音笔一无是处，既然是重度的录音用户，一个专门用来录音的物理外挂，对体验的提升是巨大的。
那 Plaud 和 OpenAI 一样，是靠「AI 模型」赚钱的吗？似乎也不是。
Plaud 的优秀体验，确实是靠大语言模型支撑的，并且可以选用从 DeepSeek、千问、豆包等多个模型中选择，但默认的「自动模式」，才是 Plaud 的精髓：让你少管让你少管技术细节，直接拿到结果。
这也是 AI 时代最显著的特征，我们为结果付费，而不是为工具本身，或者过程付费。
Plaud 贩卖的不是「AI」本身，它不做自己的大模型，而是卖一种「使用 AI 的方法」。
本质上，AI 大模型只是一种源动力，是类似水和电的存在，它有巨大的能量，但我们目前对它的开发还太少，还基本没太突破聊天机器人的范畴。
就像 200 年前，大家都不知道法拉第发现的电有什么用，然后，直到电灯、电话等等电器来到世人面前。
Plaud，就是 AI 时代的「电灯」。
野心很大的 Rabbit R1、Humane Ai Pin，更像是在生成式 AI 浪潮下「带着 AI 去找问题」的产物。
说句不好听的，它们本质上仍是「为了 AI 而 AI」的硬件形态，并没有真正锚定一个明确的用户场景，用 AI 去解决实际问题。
对 Plaud 来说，AI 反而并不重要，这家企业从一开始，只是想做好「录音」这件事，AI 大模型，不过是一条通向这个目标最近的道路。
就像是亘古以来就一直困扰着人类的照明问题，在电灯之前人类也已经发明了蜡烛，但电灯的效率和照明效果都要远超以往，所以我们选择了电灯。
Plaud 的逻辑也很类似，我们有了 AI 大模型，它拥有着前所未有的语言处理能力，因此用它来解决录音场景的问题，让「录音」这件事变得前所未有的好。
我们当然用现有的 ChatGPT 或者 Gemini 这些聊天机器人，帮助我们处理这些录音，但为了获得一个好的结果，我们需要优质的提示词，如果模型不够好还要换模型，并不是一个符合直觉的使用方式。
而 Plaud 不需要用户考虑使用什么大模型，不需要用户给更好的提示词，它是一种一键就能将好结果带到用户面前的确定性。
并且，Plaud 在大量雷同产品中，是最具有「确定性」的那个。
而我们愿意付费的，就是这个确定性，不用「抽奖」，一键直达的确定性。
AI 硬件，应该吞掉「复杂性」
很多人其实不会用 AI。
这里说的「不会」，一方面是不会主动去接触 AI 产品，但更是不知道要怎么用 AI，以为在对话框扔一句短短的提示词，它就能全面理解你的意图，交付一个马上能用的结果。
问题就出在这里，现在真正愿意花时间研究提示词、工作流、模型差异的人，也就是「会用 AI 的人」，确实少之又少。大部分用户既没有这个耐心，也没必要有这个耐心。他们需要的是结果，并不想把自训练成半个提示词工程师。
毕竟，我们对 AI 的期待，本身就是花最少的精力，获得最多最好的成果。
不会用 AI，那就更不知道，一个合格好用的 AI 产品，应该是一个什么模样——所以现在的科技圈，充满了各种只有噱头，没有价值；空有 AI，没有能力的所谓「AI 硬件」。
大家看多了宣传，很容易把会聊天、会生成、会调用模型，当成产品已经成立，其实远远不够。
一个好用的 AI 产品，至少得做到两件事：第一，它知道用户大概率不会用 AI，所以不会把学习成本甩给用户；第二，它能把原本飘忽不定的模型能力，压缩成一个相对稳定的结果。
这就是 Plaud 的价值所在，它解决的是一个非常真实的问题：不是每个人都想学会 AI，可每个人都想把事做完。
在 Plaud 面前，众生平等，所有人都按下一样的按键，获得一样的高质量内容，区别只在于订阅后能获得的内容多与少。
更进阶的「模板」，就是 Plaud 官方提供的「小抄」，直接让你根据需求选用合适的提示词；这还不够的话，来自用户的各种模板就是更强大的补充。你不用钻研，Plaud 直接把 AI 红利喂到你的嘴边。
就像用氪金的方式，让 Plaud 帮你研究日新月异的大语言模型，帮你构思更多更好的 Prompt，彻底摆脱被甩开的焦虑。
替你将复杂吞掉，将差距抹平，Plaud 在卖的，其实就是一个「速通 AI」的外挂而已。
说起来不难，但能真正能只做这么一件事，将所有资源倾注其中的企业，寥寥无几——大而全的厂商，他们要做的是「全能」而不是「专才」，不可能愿意投这么资源去只做一个录音的功能；而小而新的初创者缺少了积累
这是为什么 Plaud 能成为行业的第一，无非就是因为它足够纯粹，只关心录音，于是所有的资源都用在了每一天磨砺更好的效果，比竞争者做得更早，也更专注。
它没有发明一个全新的世界，也没有端出特别夸张的未来想象。它只是证明了一件很关键的事：在这个阶段，最有价值的 AI 产品，往往不是能力最张扬的那个，而是最能给普通人提供确定性的那个。
我希望能见到越来越多的「Plaud」。