在中美两国均把AI作为国家重要战略方向之一的背景下，未来一段时间内，中美之间将展开AI主导权的争夺。
从现状来看，中美AI建设各有优势。
美国的主要优势在于核心算法和系统基础软件等起步早，技术优势积累深厚，是大模型技术的“原产地”，同时美国AI领域的早期天使投资和种子融资较多，更有利于初创期AI企业发展。
中国的核心优势在于“场景”，如同互联网技术兴起于美国，爆发在中国，大模型技术浪潮的顶点可能也在中国。
原因在于，中国拥有41个工业大类、207个工业中类、666个工业小类，是全世界唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家，不同工业门类中又可按照“研产供销服”“人机物料法环”等维度划分出众多垂直场景，由此诞生出大量的技术应用需求。
沿用这套逻辑，许多观点认为在大模型时代，中国仍然可以凭借场景优势做到“后来居上”。
但，仅靠场景，中国能赢吗？
中国AI竞争的关键一役在K12
事实上，大模型相关产业的竞争力由“算力、数据、算法、场景”四大核心要素共同决定，其中，AI三要素——算力、数据、算法——是更为基础的要素，如果根基不牢，场景化应用就会变成无根之木。
在大模型基础要素方面，中国企业目前大多数时候在跟随美国技术路线，要实现赶超，必然不能仅靠场景。
中国在算力方面想要不受制于人，就必须拿下GPU等关键硬件；在数据方面需要在“量大”的基础上进一步实现“质优”，尤其是要发挥出中文语料数据的优势；在算法方面则亟需在开源生态的土壤上培育出原创能力。
而这一切，实则都离不开一大核心资源，即产业人才。
日本二战后开始优先培养理工科人才，极大促进了其经济恢复；中国上世界80年代流行“学好数理化，走遍天下都不怕”，大量学生投身理工科专业，恰好与中国制造业由大做强和互联网产业蓬勃发展的时代趋势不谋而合，由此使得中国的“人口红利”逐渐转向“工程师红利”。
好消息是，中国在AI顶尖人才方面已初步具备“红利”。根据美国保尔森基金会旗下的麦克罗波洛智库（Macro Polo）的最新研究，从出身的本科院校来看，中国高校几乎培养了全球一半的顶尖AI研究人员，相比之下，仅有约18%研究人员来自美国大学。
坏消息是，中国在K12领域的AI渗透率可能相对不足。根据沃尔顿家庭基金会在2023年2月对美国1002名K12教师和1000名12-17岁学生的调查结果，超过50%的教师和约33%的学生使用过ChatGPT，且其中88%的教师和79%的学生认为带来了积极影响。而在国内K12课堂上，师生难以访问ChatGPT相关应用，且结合公开资料来看，国内AIGC类应用也未能在K12领域实现较大规模普及。
某种程度上来讲，中国下一代对AI的接触和理解，可能已经开始落后于美国了，而一旦这种落后成为长期事实，将会导致中国在AI储备人才方面处于明显劣势。
可见，中国AI竞争中有一大关键战役是在K12赛道，对此，部分创业企业已有所行动。
例如，一家获得高秉强和李泽湘两位创投圈知名教授投资的AIGC公司“跃然创新”，就以AIGC硬件产品精准切入了3-12岁儿童的AI陪伴场景，让中国儿童在起跑线阶段就能接受AI启蒙。
或成为大模型落地高潜赛道
跃然创新的AIGC硬件产品思路是将大模型与毛绒玩具相结合，让儿童在与毛绒玩具的互动中获得更加自然化、开放化的对话体验，相较音箱、故事机、家庭机器人等更偏功能型的产品而言，能给儿童带来更加拟人化的情感陪伴。
右上蓝色背景部分为跃然创新产品定位（图片来源：公开资料）
从PMF（Product Market Fit）角度来看，目前基于大模型技术生成的对话内容，具有创造性高，但可控性、可解释性低的特点，因此更适合开放性高、容错度高的场景。儿童与毛绒玩具互动对话、互动式故事早教等场景，天然要求内容具备创造性，最好能充分激发孩子的想象力，和大模型技术特性的适配度极高。
以2024年6月25日跃然创新面向全球正式发布的BubblePal为例，其主打“用AIGC回应孩子的每一个奇思妙想”，不仅可以和孩子一起创造故事，还能基于长文本对话能力保留与孩子的“共同回忆”，做到持续陪伴。
作为对比，目前国内大模型领域创业中许多B端场景实际效果欠佳，就是因为B端场景往往容错率低，要求用准确乃至精确的结论来实现降本增效，而基于大模型技术的当前水平，很难达到要求，业界普遍认为还得卷下一代模型。
也就是说， 短期内“大模型+毛绒玩具”的落地潜力已经显现，且商业模式较明确，跃然创新一类的公司若能持续获得订单，就有望实现自身造血。相较宏大的AGI畅想和B端降本增效类场景，“大模型+毛绒玩具”无疑更加“现实主义”。
长期来看，该赛道的想象空间也很可观。
首先是目标用户可以往多元化发展，该类产品本质上是在为用户提供情绪价值，潜在用户面非常广，例如也有面向老人的AI玩具。
其次，单就3-6岁儿童群体来说，品牌越早介入孩子和父母的心智，越能培养用户忠诚度，在孩子长大的过程中，他们和玩具的互动行为不断升级变化，交互数据不断积累，也会自然衍生出更多样化的需求，包括早期益智、英语口语对话等。
拉高到整个产业层面来看，AIGC等大模型相关应用爆发的确定性极强，但何时何地爆发的不确定性也极强。巨头公司凭借资源优势或许能够持续试错，初创企业一旦选错面临的可能就是灭顶之灾，生存还是毁灭，必须选生存。
本轮技术浪潮下的AI创业者们不妨借鉴下跃然创新的思路，找到一个小而美的赛道，先求生存，再谋胜利。公开信息显示，跃然创新已完成了三轮融资，第一轮由蓝驰资本领投，后两轮则集中在2024年，是首家由高秉强教授和李泽湘教授基金共同投资的 AIGC 公司标的，也创下了高秉强教授个人单笔投资额的最高纪录。
找到AIGC硬件生意的窍门
总的来说，相较AIGC软件，AIGC硬件更为具象化和可操控，能更贴近用户实际使用场景；相较传统硬件，AIGC硬件更为智能和个性化，能挖掘出用户更深层次的需求。
不过，AIGC硬件是不是一门好生意，仍然值得打个问号。
比如，硬件讲究规模效应，那么在订单没有起量的情况下，如何提高利润率？对于中小厂商而言，如何应对大厂竞争这道永恒的难题？一旦AI手机、AIPC、XR等超级硬件爆发，小而美场景下的硬件该去往何处？
结合跃然创新的产业实践，或许可以总结出一些AIGC硬件生意诀窍。
针对规模效应问题，一方面是可以提高客单价，另一方面是可以严格控制成本，尤其是硬件一般涉及的供应链环节较多，出色的供应链管理能力也能有效降本增效。
例如，跃然创新在实现模型成本管理方面，会用到一个前置模型，部分请求私有部署模型，在人机对话过程中出现高评分对话时，则会请求其他云模型补充长token内容，在保证对话质量的同时最大限度地降低成本。
而在应对大厂竞争方面，互联网时代的诸多商业案例证明，相较巨头大厂，中小厂更贴近用户，尤其是越细分的赛道，大厂越不会投入精力，中小厂先行切入，可抢占先发优势。具体到大模型时代的AIGC硬件中小厂，还可以考虑加筑一道数据安全壁垒，模型数据和用户数据安全相互绑定，增加用户的转换成本。
跃然创新CEO李勇就曾在接受访谈时表示：“ 壁垒对于一个初创公司是很奢侈的事情。但我们做这个产品涉及产品定义、软件、AI、硬件、供应链以及品牌定位、营销等综合能力，这显然比抄一个硬件难得多。如果对各个模块的 knowhow 没有足够积累的话，要花一段时间去学。”
在安全性的考虑上，跃然创新则给足了家长安全感。家长可以通过App查看孩子与AI毛绒玩具的聊天记录，一旦涉及到危险话题（如遭遇霸凌），还能及时接收到预警信息。
最后，面对超级硬件的潜在挑战，小而美赛道的企业其实可以考虑找到“入口”级的硬件，以生态合作的形式借助其流量优势，而不是正面展开流量争夺。与此同时，持续在垂直场景下挖掘不可替代性，包括建立用户和品牌的情感联系、更细颗粒度的用户体验优化、软硬件协同构建生态壁垒等。
跃然创新就在构建和谐亲子关系方面有自己的独到思考。其COO高峰曾在受访时解释：“我们不仅要取悦孩子（使用者），还要取悦家长（购买者）。家长能够从孩子和AI朋友的聊天中获得关键词，发现孩子的兴趣点在哪里，可能有哪些事物是孩子特别敏感或有潜能的。他们还能因此去了解孩子的性格，这可能让家长和孩子的相处更加融洽。”
