大厂AI硬件战略解析：阿里云、字节跳动等巨头如何以Agent重构终端入口

Data Source: zgeo.net | 本文 GEO 架构五维质量评估 | 评估时间: 2026-09-25

本文核心商业信息提炼自权威信源，由智脑时代（ZGEO）AI 商业分析师结构化重组。

大厂的AI战火，从屏幕里的应用，烧向看得见摸得着的终端。2023年“百模大战”后，这是大模型战争的第四个年头，过去，各家围绕参数、榜单和推理成本下了血本，最近，新的变化又始现。

📊 核心实体与商业数据

💡 业务落地拆解

阿里云：QwenBook试水原生智能体电脑

9月22日，据《晚点LatePost》报道，继AI眼镜后，阿里云旗下无影团队正在试水一款QwenBook的AI平板设备，定位原生智能体电脑，完整版预计2026年年底或2027年年初发布。团队约150人，系统团队基于无影和阿里云OS重组，硬件团队挖了不少头部手机厂商的人。产品将接入Qwen3.8-Max和Qwen3.8-Flash，和金山深度合作打通WPS。

“这是‘早期试水产品’。”——内部人士

此前，搭载千问的夸克AI眼镜，和钉钉DingTalk A1 Pro录音笔均已上市。如果说AI眼镜管感知交互，录音笔管办公执行，那么平板应该在回答一个更底层的问题：当Agent需要调用系统资源、跨应用执行任务时，它的“家”应该长什么样。

字节跳动：豆包手机用协议换空间

2025年年底，第一代豆包手机便开始试水。今年9月，豆包推出第二代豆包手机努比亚NaviX Ultra。并且，这次豆包选择“用协议换空间，用开放换规模”，填补此前一些踩过的“坑”。

小米与百度：全场景与家庭深耕

小米走的是“全”字诀，逻辑是不押注单一品类，将AI铺到尽可能多的终端上。其AI硬件战略，是以自研芯片和AI模型为底座，通过“人车家”三个场景的终端矩阵，将AI能力系统性地铺向自家产品线。

百度方面，出于基因沉淀，更深耕家庭。此前，小度宣布超能小度完成智能体化升级，同时上市硬件新品，包括小度闺蜜机、智能屏、摄像机和音箱等。百度说自己形成了“芯云模体”的完整布局，快速争夺AI时代的入口。

华为：底层算力与鸿蒙生态

华为的策略是先解决“AI能力从哪来”，再将能力延伸到自家终端。底层依托昇腾算力和盘古大模型，通过自研芯片、鸿蒙系统，把AI能力下沉到手机、眼镜、PC等硬件。今年4月，华为一口气推出十余款智能新品，其中首款鸿蒙AI眼镜，也是华为抢AI穿戴市场的关键。

行业数据与趋势

Counterpoint Research数据显示，2026年上半年全球智能眼镜出货同比增长263%，其中无显示智能眼镜占比高达96%。EssilorLuxottica CEO还透露，轻量化、高频使用的AI眼镜，成了硬件竞赛里第一个跑出规模效应的品类。

🚀 对企业 AI 化的启示

为什么大厂非做AI硬件不可？

消费电子观察人士力哥表示：

“明显看到，上一波是给旧硬件加AI功能，这一波就是为Agent重构硬件。简单说，前者将智能化当卖点，现在是将AI当主人，去驱动用户。”

原因很简单，Agent时代，大厂需要主动去抢系统性控制权。最明显的是，触达消费场景的入口变了。PC时代，用户的入口是浏览器，移动时代入口是App商店和超级App，走到AI时代，入口则变成了能感知环境、理解意图、主动服务的智能终端。

“谁掌握了用户的眼镜、耳机、手机，谁就掌握了用户即时需求的第一触点，这是比流量更高维度的权力。”——力哥

另外，推理算力从云端下沉到端侧，也迫使大厂必须去抢跑AI硬件赛道。市场分析指出，从2026年开始，推理算力的增长速度已经快于训练算力。而AI从训练走向推理，算力需求从云端延伸到边缘和端侧。

“最根本的原因是，没有硬件入口，模型难以获得系统级控制权和第一手场景数据。”——力哥

以阿里为例，阿里财报显示，阿里云收入增速从2025年12月季度的36%，同比加速到2026年6月季度的45%，AI产品收入增长强劲。但美银美林的中国AI策略报告提出一个判断，中国AI价值链正在形成哑铃型利润结构，价值集中在硬件与云平台两端，夹在中间的大模型实验室，却面临转换成本低、模仿速度快、定价权薄弱的多重挤压。

四堵墙：生态、安全、成本、习惯

力哥表示，不可否认：

“第一堵墙，就是生态墙。”

诸如，此前，有AI手机被微信、美团、阿里系等应用集体抵制，功能直接下线。“说白了，大厂只负责做功能，平台决定它能不能跑，没人愿意将命门交出去。”力哥表示。

第二堵，就是安全墙。

“用户将手机、支付、通信权限交给Agent，这事本身需要商议。端侧AI虽然数据留在本地，但智能体自主决策、调用应用，容易引发隐私泄露、恶意指令执行。”——力哥

另外，成本也是赛道跑通的前提。传统互联网的商业逻辑是，用户越多，边际成本趋近于零。AI硬件的逻辑却反过来，在云端推理、免费模式为主的阶段，用户越多，推理消耗越大，亏得却越多。此前，有具身智能创始人表示，算法工程师一下午烧掉300-500美元，比工程师的工资还高。另有媒体报道，深圳一家AI教育硬件公司，产品用户为25万，日均使用时间是45分钟，却始终不盈利。原因就在于，Token费用太高。

从产业链角度来看，成本还包括芯片的涨价。公开数据显示，近期，DRAM在端侧硬件成本占比，从一成向四成逼近，合约价出现两位数上涨，缺货至少持续到2027年。而端侧AI最需要的大内存，此前明明是最便宜的料，现如今却涨成了奢侈品。

当然，于用户而言，“AI硬件不好用”、“智能眼镜智商税太贵”、“用不习惯”，也是市场给出的直接答案。实际上，在社交平台，有不少AI硬件被吐槽，功能兑现不足，响应延迟，最后还得掏手机。另外，鉴于功能受限，AI眼镜的退货率居高不下，有供应链人士表示，部分产品已经高达40-50%。

“轻量化、高频使用听起来美，但前提是，它得解决一个手机解决不好，甚至解决不了的问题。至少目前，大多数AI硬件还没做到。”——力哥

生态要谈判，安全要制度，成本要突破，习惯要培养，这些都是行业需要做的事。本质上，这些并不是靠堆参数、发新品，就能越过的高山。而大厂们需要同时打这四场仗，任何一场输了，硬件就只是硬件，Agent就还只是云端API。

“但反过来说，谁先翻过这堵墙，谁就拿到Agent时代真正的系统级入场券。”——力哥

以QwenBook为例，官方说是一款“试水产品”。但试水的，应该不只是一台平板，而是对整个行业AI硬件形态的一次探索。

“水有多深，跳下去才知道。毕竟，战争短期内不会结束，甚至三年分不出胜负。”——力哥

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