当天际资本创始合伙人张倩在视频号里随手展示投资项目 “未来智能 AI 耳机” 并意外带火这款产品时，她或许没想到，这种 “反共识” 的硬件投资案例，恰成了评判当下 AI 硬件乱象的最佳标尺。一边是 AI Key 这类 iPhone 外接配件 7 小时售罄的 “虚假繁荣”，一边是张倩们对 “真需求、强团队、高壁垒” 的坚守 —— 在这位投出字节跳动、小米的投资人眼中，AI 硬件的风口里，藏着太多看似热闹却缺乏内核的 “伪创新”，而真正的 “下一个字节”，绝不会是给旧设备插个新配件那么简单。

一、AI 硬件的 “冰火两重天”：张倩的 “反共识” 与市场的 “跟风潮”

张倩的投资生涯里，从不缺对 “非主流” 硬件的押注。2022 年，当 100 多家机构拒绝投资 “未来智能 AI 耳机” 时，她力排众议独家领投 —— 理由很简单：这款产品切中了 “AI + 移动办公” 的刚性需求，且团队同时掌握软件算法、硬件研发和供应链管理的复合能力。如今，这款耳机占据国内同类产品 70% 市场份额，印证了她的判断。

反观当下走红的 AI Key，却完全符合张倩眼中 “不值得投” 的三大特征：

（一）需求伪刚需：填补的是 “系统漏洞”，而非 “用户痛点”

AI Key 的核心功能是 “跨应用语音控制”，本质是为了绕过 iOS 系统对第三方应用的权限限制。但张倩在多次访谈中强调：“好的产品要解决用户的真需求，而不是技术的假难题。” 对普通用户而言，Siri + 快捷指令已能覆盖 80% 的语音控制场景；对专业用户，苹果即将推出的 “Apple Intelligence 开发者套件”，很可能直接开放应用间控制权限 —— 届时，AI Key 赖以生存的 “系统漏洞” 将不复存在。

这种 “为技术而技术” 的伪需求，恰是张倩早年拒绝上百家 AI 视觉公司的原因。2015 年 AI 浪潮中，很多公司标榜 “深度学习算法领先”，却回答不了 “谁来买单、用在哪” 的问题，最终大多倒闭。而张倩当时押注的字节跳动，看似是 “媒体公司”，实则用 AI 解决了 “内容分发效率” 的真痛点 —— 这才是 “刚需” 的本质。

（二）团队缺壁垒：拼凑的是 “功能模块”，而非 “复合能力”

张倩评价创业团队时，最看重 “技术、产品、供应链的三位一体”。未来智能的团队既有谷歌算法工程师，也有华为硬件专家，还有富士康出身的供应链负责人；而 AI Key 的研发团队，从公开信息看，以软件工程师为主，缺乏硬件设计、品控和供应链管理的经验 —— 这恰是 Humane Ai Pin、Rabbit R1 翻车的核心原因。

张倩在投资 Dify 时曾说：“高中辍学的张路宇能成功，不是因为技术多牛，而是他能凝聚团队干十几年，把软件、算法、商业化拧成一股绳。” 反观 AI 硬件创业圈，很多团队是 “临时拼凑”：找外包做硬件设计，买现成的 AI 模型，再贴牌生产 —— 这样的团队既无法应对供应链风险，也难以持续迭代产品，注定是 “昙花一现”。

（三）模式无壁垒：依赖的是 “流量噱头”，而非 “生态沉淀”

张倩投资字节跳动的关键判断是：“它不是做 APP，而是建 AI 驱动的内容生态。” 而 AI Key 这类产品，本质是 “单点功能配件”，既无法积累用户数据（所有操作依赖 iPhone 系统），也无法形成生态闭环（功能可被系统更新轻易替代）。

这种 “无生态” 的模式，与张倩警惕的 “通用 AI 工具” 陷阱如出一辙。她曾明确表示：“垂直赛道的 AI 产品比通用工具更有价值，因为能沉淀行业数据，形成壁垒。” 比如天际投资的 AI 医疗影像公司，通过积累千万级病例数据，算法准确率远超通用模型；而 AI Key 既没有专属数据，也没有行业场景，很容易被大厂的原生功能取代。

二、张倩的 “AI 硬件投资铁三角”：从 “反共识” 到 “真价值”

在张倩的投资框架里，真正值得投的 AI 硬件，必须满足 “刚需、壁垒、生态” 三大标准 —— 这也是她从字节跳动、小米、未来智能等案例中提炼出的 “铁三角” 逻辑。

（一）第一角：抓刚需 —— 从 “锦上添花” 到 “雪中送炭”

张倩在海南带娃时召开的那场 “决定不投大模型” 的会议，核心结论就是：“找不到明确商业模式的技术，再热也不碰。” 对 AI 硬件而言，“刚需” 的判断标准有两个：

而 AI Key 这类产品，既不是 “不可替代”（手机原生功能可覆盖），也不是 “高频依赖”（用户不会每天都需要 “跨应用控制”），自然难以进入张倩的投资清单。

（二）第二角：建壁垒 —— 从 “单点功能” 到 “复合能力”

张倩在评价 Dify 团队时说：“他们能把算法、产品、运营拧成一股绳，这才是别人学不会的壁垒。” 对 AI 硬件而言，壁垒体现在三个层面：

反观 AI Key，技术上依赖公开的语音识别 API，硬件上找代工厂贴牌，数据上无任何积累 —— 这样的产品没有任何壁垒，很容易被跟风者复制。

（三）第三角：筑生态 —— 从 “独立配件” 到 “场景闭环”

张倩最看重的 “反共识” 投资，往往是能构建生态的项目。字节跳动用 AI 推荐算法连接 “内容生产者 - 平台 - 用户”，形成内容生态；小米用 AIoT 连接 “手机 - 家电 - 可穿戴设备”，形成硬件生态。真正有价值的 AI 硬件，必然是生态的 “节点”，而非孤立的 “配件”。

比如天际投资的 “AI 工业传感器”，通过采集工厂设备数据，接入工业互联网平台，为企业提供预测性维护服务 —— 它不是一个孤立的传感器，而是工业 AI 生态的核心数据入口；再比如苹果的 Vision Pro，通过 “空间计算 + AI 交互”，连接 “办公 - 娱乐 - 社交” 场景，构建起全新的 AR 生态。

而 AI Key 既不接入任何生态，也不开放任何接口，只是一个 “一次性” 的功能配件 —— 这与张倩眼中 “生态型硬件” 的标准相去甚远。

三、AI 硬件的 “下一个字节” 在哪里？张倩的三大投资方向

在张倩的视频号和访谈中，多次透露出她看好的 AI 硬件赛道 —— 这些方向既符合 “铁三角” 逻辑，也避开了 “伪创新” 的陷阱。

（一）垂直行业 AI 硬件：从 “通用工具” 到 “行业解决方案”

张倩明确表示：“垂直赛道的 AI 硬件比通用工具更有价值。” 因为行业场景有明确的需求、付费能力强，且能沉淀专属数据，形成壁垒。比如：

这些产品不是 “锦上添花”，而是能解决行业 “卡脖子” 问题的 “必需品”，且能构建起 “硬件 - 数据 - 服务” 的生态闭环 —— 这正是张倩眼中的 “潜力股”。

（二）端侧 AI 硬件：从 “云端依赖” 到 “本地智能”

随着芯片技术的进步，端侧 AI 能力越来越强 —— 张倩在投资金山云时就判断：“未来的智能，必然是‘云端协同 + 端侧自主’。” 端侧 AI 硬件不需要依赖网络，响应速度更快、隐私性更好，是未来的重要方向。

比如天际投资的 “AI 翻译耳机”，通过端侧大模型实现实时翻译，无需联网，延迟低于 0.5 秒，支持 30 种语言；再比如 “AI 安防摄像头”，在本地实现人脸检测、行为识别，不会泄露隐私，且在断网时仍能正常工作。

张倩认为：“端侧 AI 硬件的核心是‘算力与功耗的平衡’，谁能做出‘小体积、低功耗、高性能’的产品，谁就能占据先机。” 这与苹果发布的 “FastVLM” 端侧模型思路不谋而合 ——AI Key 这类依赖云端的产品，在端侧智能面前毫无竞争力。

（三）人机交互创新硬件：从 “触控屏” 到 “自然交互”

张倩投资未来智能 AI 耳机的核心逻辑之一，是 “交互方式的创新”—— 摆脱触控屏的束缚，用语音、手势、眼神等自然方式与设备交互。这是 AI 硬件的 “下一代战场”。

比如：

这些产品不是简单的 “功能叠加”，而是重新定义了 “人机交互” 的方式 —— 就像 iPhone 重新定义了 “触控交互” 一样，有潜力成为下一个时代的 “入口级” 硬件。

四、结语：AI 硬件的 “泡沫” 与 “真金”

当 AI Key 们靠着 “iPhone 配件” 的噱头赚快钱时，张倩们正在默默布局那些 “看起来不热闹，却有真价值” 的 AI 硬件赛道。她在视频里说：“AI 时代的投资，最怕的就是‘跟风’—— 大家都抢的项目，往往是泡沫；而那些没人看好的‘反共识’项目，才可能是真金。”

AI 硬件的 “下一个字节”，绝不会是给旧设备插个新配件那么简单。它必须是能解决真需求、有核心壁垒、能构建生态的创新 —— 就像字节跳动用 AI 重构内容分发，小米用 AIoT 重构硬件生态一样。而张倩的投资逻辑，恰恰为我们指明了方向：远离 “伪创新” 的泡沫，聚焦 “真价值” 的核心，才能在 AI 硬件的浪潮中抓住真正的机会。

对创业者而言，与其在 “iPhone 配件” 的红海里内卷，不如沉下心来思考：我的产品能解决什么别人解决不了的痛点？我的团队有什么别人学不会的能力？我的产品能成为哪个生态的核心节点？对用户而言，面对层出不穷的 AI 硬件，不妨多问一句：它是 “雪中送炭”，还是 “锦上添花”？它是 “昙花一现”，还是 “长期价值”？

毕竟，真正的创新，从来不是蹭热点的噱头，而是改变世界的勇气 —— 这正是张倩能投出字节跳动、小米的核心原因，也是 AI 硬件能诞生 “下一个字节” 的关键所在。