自ChatGPT推出以后，硬件就成为了AI市场最热门的赛道之一。
AI Pin、Rabbit R1、以及Meta的雷朋眼镜，还有智能戒指Oura，有成功的，也有不少失败的。
在跑出来的那些AI硬件上，乌鸦君发现了一个很有趣的趋势：
相比过去单靠卖硬件赚钱，在新一代的AI硬件上，软件服务的收入占比大幅提升。甚至部分AI硬件公司靠着订阅服务，毛利率做到了接近软件公司。
在AI硬件领域，这样的公司正在变得越来越多。
比如，去年很火且估值超50亿美元的智能戒指Oura、年化收入1亿美元的AI卡片录音机Plaud Note，还有24年订阅服务ARR超过1亿美元的智能宠物追踪器Tractive，皆是如此。
那么，为什么订阅服务成为AI硬件重要的商业模式？如何又应该如何理解这种变化？
/ 01 /
硬件+订阅模式兴起
AI硬件毛利率堪比软件公司
近年来，订阅模式正在成为越来越多AI硬件的标配。在去年跑得不错的AI硬件公司里，这一趋势体现得尤为明显。
1、智能戒指Oura——估值52亿美元，毛利率接近软件公司
Oura不必多说，国外大火的智能戒指，主要用于睡眠监测。Oura Ring能够监测用户的睡眠质量、身体活动、压力水平，甚至心率、皮肤温度和血氧饱和度等身体指标，帮助用户准确追踪、提升睡眠质量，就像是一个“指上睡眠研究所”。
最新款的Oura 4戒指售价为349美元，外加每月5.99美元的订阅费，提供每日健康报告、个性化建议以及教育视频和音频。
根据前段时间公布的数据，Oura的智能戒指已经销售了250多万枚，今年的销量额将翻一番，达到5亿美金。去年年底，Oura完成了一轮2亿美元的D轮融资，估值高达52亿美元。
之所以Oura能够拿到这么多钱，全靠订阅服务。按Oura CEO Tom Hale的说法：
2、AI卡片录音机Plaud Note——年化收入1亿美元，连续2年增长10倍
Plaud Note则是一款AI卡片录音机，是一个能贴在iPhone背面的卡片，接入了大模型，能够实现录音、整理和摘要等功能。
从功能上看，Plaud搭载了ChatGPT。录音时，可以用APP进行同传，并带有时间轴；录完后，能通过AI对录音内容进行整理、提炼、摘要。截至目前，Plaud Note已交付超30万台，年化收入1亿美金，连续2年达10倍增长。
Plaud Note同样采用了“硬件+订阅”并行的收费模式。除了购买Plaud Note硬件外，用户还需要订阅9.9美元/月（约72元）的软件会员，才能享受完整服务。
通过订阅服务，Plaud成功拔高了产品均价。在Plaud Note单一硬件的众筹早鸟价是89美元，后续通过增加服务包、套餐等多种手段，Plaud Note的定价上升到了159美元，折合人民币大概1157元。
3、智能宠物追踪器Tractive——24年订阅服务ARR超过1亿美元
Tractive的核心产品是猫、狗追踪器，其主要功能是让宠物主可以随时通过APP或PC端对宠物进行全球位置跟踪和活动监控，一旦宠物离开预设的安全区域（虚拟围栏），追踪器会立刻通知宠物主。
除了卖硬件外，Tractive也推出了订阅模式，为宠物提供健康监测服务。
比如，通过Tractive产品能够通过集成传感器采集宠物的健康数据，例如体温、心率、活动量等。这些数据上传到云端后，通过AI算法生成健康报告，并提供疾病预警。
仅2024年，Tractive订阅服务的ARR就超过了1亿美元，不包括硬件销售收入。
4、智能喂鸟器Bird Buddy——每月6美元，用AI识别鸟类
Bird Buddy是一家斯洛文尼亚的公司，其核心产品是智能喂鸟器，曾创造过仅一天时间就众筹了超过160万美元的纪录。
它通过高清摄像头和AI技术，能够识别出后院到访的每一只小鸟，并为其拍照留念。爱鸟人士可以通过手机APP，随时查看自家后院的“小鸟访客”，甚至还能为它们起名字。
除了基础功能外，Bird Buddy也推出了订阅服务，每月6美元，提供自然智能、给鸟命名等AI服务。通过这些订阅服务，用户将能通过喂食器上的摄像头追踪特定某只鸟，并了解它的健康状况。
除了国外的AI硬件厂商外，我们也能在国内的部分厂商上看到这一趋势。
比如，前不久闪极发布999元AI眼镜，也留下了软件使用付费的商业模式的空间——两个AI功能，AI闪极和AI云盘，年订阅价格299元，不过首年免费。另一家AI眼镜公司界环也把订阅模式纳入了自身的服务体系，每月19.9元为用户提供AI服务。
/ 02 /
AI让定制化服务成为可能
“硬件+订阅”模式的好处很多，通过增加订阅服务并持续为用户增加价值，不仅推动了收入持续增长，还创造了一个更具粘性的产品。
用Oura CEO Tom Hale的话说：
其实，硬件+软件模式不是第一次在消费电子领域出现。这样的故事曾经在很多公司身上都出现过。但最终都不了了之。
那么，订阅服务为什么能够在AI硬件上跑通？在乌鸦君看来，主要源于这两点变化：
首先，软件的重要性提升，甚至可以说软件是驱动AI硬件落地的关键因素。
从架构上看，在原生多模态AI大模型出现后，结合硬件会出现新的信息交互和处理模式。借用公众号“小丸子酱酱酱聊商业“的说法，AI硬件的交互形态变成：
多模态信号输入→传感器算力→AI模型处理和计算->定义交互方式->落地UIUX；
在这个过程中，以AI大模型技术为核心的软件技术，不仅驱动了用户体验的提升，也能实现硬件能力的扩展。与传统的硬件相比，AI硬件的价值在于软硬件深度融合，进而实现特定场景的一站式解决方案。
举个例子，在Plaud Note出现之前，录音笔已经是一个很成熟的产品。Plaud Note的成功之处在于，把一个收集音频的硬件设备，利用AI技术扩展到提供转写功能，再到提供优质总结的能力，形成在办公场景下的一站式解决方案。
其次，传感器提供的高质量数据，加上AI强大的信息处理能力，让定制化软件服务成为可能。
AI硬件的传感器本身可以理解为人器官的延伸，麦克风、扬声器、摄像头等传感器能够嘴巴、耳朵、眼睛的数据，进而采取人所相关的数据。理论上，只要用户的数据积累足够，甚至AI硬件甚至可以成为一个人的数据中心。
同时，AI本身又具备强大的信息处理能力。伴随输入的数据量增加，AI硬件也可以据此改进产品，实现更深度和复杂的功能，进而更容易实行订阅制的商业模式。
从这个角度上说，AI硬件的价值不仅仅是计算中心的迁移，也让软件和硬件的融合达到了一个新的高度，进而有机会诞生新的商业形态。
文/林白
PS：如果你对AI大模型领域有独特的看法，欢迎扫码加入我们的大模型交流群。
（文：乌鸦智能说）