AI硬件创始人在找大模型公司合作时,有一件事往往没人告诉他们,早期出货量少、Token 消耗小,不是你去找原厂谈的障碍。
本期《信号与噪声》,Patric 请来了在国内头部大模型厂负责硬件合作、同时有云厂从业背景的惟楚老师。他长期对接深圳和长三角的硬件团队,见过各种阶段的公司在选型、接入、落地过程中踩的坑。
主播团队
Patric:身兼多职的AI产品方向工作者,热爱智能硬件和AI。
惟楚:大模型原厂+云厂经历,AI硬件团队选模型找他少走一半弯路
📌 本期时间线
– | 嘉宾介绍:大模型厂商资深从业者,曾深度对接百家深圳/长三角硬件团队
– | AI 团队该独立建制,还是嵌入产品线?两种结构决定了信息传递效率
– | 从 10 人扩张到 50 人,硬件团队的岗位边界正在被 AI 重新定义
– | 大模型厂怎么判断一个AI硬件创始人真的懂 AI?
– | 手机厂、教育硬件、智能家居:传统 3C 大厂拥抱 AI 的三种路径和各自的卡点
– | 早期硬件出货少、Token 消耗小,凭什么说服大模型厂给资源?
– | 第一次拜访大模型原厂,你的产品介绍颗粒度够吗?
– | 后训练/微调的真实门槛:算力、工程师、训练范式,缺哪个都卡住
– | 垂类大模型 API 值得长期押注吗?
– | 别把大模型链路烧录进板子:一个真实的惨痛案例
– | 三条采购路径:云厂、聚合平台(如硅基流动)、直连原厂,各适合什么阶段?
– | AI 硬件的 OTA 能像特斯拉一样吗?混合模型路由怎么帮你省 Token 成本?
– | 2026 两个值得硬件团队重点关注的技术方向:原生多模态 + Agent
– | 大模型从业者自己会买的 AI 硬件长什么样?
本期小结:
本期适合正在做 AI 硬件选型、或者准备第一次拜访大模型原厂的团队认真听一遍。
本期关键词: 产品定义颗粒度 · 后训练外包 · 模型链路不上板 · 混合模型路由降本 · 原生多模态时延 · Agent 行业 Know-how

