新讯网官方唯一联系电话：15001380073 近期，消费硬件领域有了重要的人事变动，Meta AR眼镜业务负责人Caitlin Kalinowski正式加盟OpenAI，担任机器人和消费硬件负责人。这也预示着OpenAI不仅要在软件领域称霸，还要通过硬件产品重新定义人机交互的未来。巨头入局，会让这个市场发生什么样的变化呢?或许我们能从早期硅谷软硬件企业的创业创新中，为当下的AI硬件创新找到一些思路。
冰鲸科技创始人潘鑫磊在梳理了1980年代的芯片革新、PC的起步与渗透、1980-1990年的Dos与Windows 1.0系统变化之后，他发现芯片、系统、应用以及人机交互方式这四个关键因素不断迭代，相互促进，深刻影响了PC产业的生态演进。
回到当下，AI大模型的出现，让GPU、TPU等芯片算力不断提升;大模型将会逐渐与系统融为一体;用户与设备交互产生的私有化数据会更有价值;并会催生出新的应用。我们或许会见证一种全新的存算一体的计算设备的诞生。未来，它的地位可能与手机、笔记本，甚至公有云都有所不同。
20 世纪 80 至 90 年代，是PC崛起的第一个十年。而芯片、系统、应用以及人机交互方式这些关键因素的不断迭代，深刻影响了PC产业的生态演进。今天OpenAI、Google和微软在定义基于大模型的智能时代。
如果说，今天英伟达的H200是商用的，，那AI PC或者AI NAS将模型带入各个计算终端的ASIC芯片会是谁在研发?目前在AI芯片领域，峰瑞投资了一些企业，它们致力于研发下一代针对大模型场景的算力芯片。这对今天的中国也没有那么陌生，因为早年的互联网进来的时候，也有很多大佬跑深圳，混迹于BBS里面，然后分散到各个产业里面。今天清华系的创业者们，围绕着大模型，也有类似属性的线上线下空间。芯片在硬件层面提升PC，操作系统则在软件层面重塑PC。所以，当时的计算场景跟现在的AI很像：需要大量技术极客和工程师反复调整、整合，才能做成具体的应用。
可以看到，早期的PC生态由重度的生产力工具与一些有趣的游戏应用共同构建而成，从产业和学术研究场景起步，逐渐破圈。然而，这个过程非常漫长，因为底层的DOS和GUI技术发展比较缓慢。这些早期应用所渗透的商业场景，也与当下的时代脉搏遥相呼应。或者说，当下的AI应用方向，与早期软件行业的发展路径如出一辙。
如果类比到当下，哪些AI应用会成为新的生态级玩家?MicrosoftAzure、OpenAI、iOS将以什么样的角色，参与到AI时代的操作系统?哪些AI应用能够抓住发展的窗口期?大模型公司又会如何影响应用层的创新机会?对于这些问题，透过历史来源，我们应该能够窥探一二。尽管计算机技术起源于北美，有些欧洲发达国家早早通过海运引入了PC设备。随着互联网的兴起，以及网景浏览器的诞生，越来越多在公司使用电脑的人，开始在家中购置设备。PC进入大众消费市场的过程中，一个值得一提的变量是人机交互方式的演变。新的技术要赢得消费级市场实现普及，往往离不开新的前端交互方式或设备。当下，新的LLM、Agent、多模态等技术走向大众市场可能也需要新的交互入口。由于芯片算力的提升，设备后端的处理能力更加强大，前端进一步往轻量化、便捷化的方向发展。未来的硬件可能会进一步减少对前端的依赖，用户在后端发出一个指令，设备就能自动完成任务。
平台为王的时代，操作系统不仅创造了用户价值，也孕育了丰富的应用生态。这一现象在移动互联网时代也得到了验证。
