硅兔君 2025-05-30 21:51 美国
2025年，全球科技领域掀起了一场围绕AI硬件的深度变革：不再只是比拼谁的AI算法更聪明，而是谁能造出让AI
2025年，全球科技领域掀起了一场围绕AI硬件的深度变革：不再只是比拼谁的AI算法更聪明，而是谁能造出让AI真正“动起来”的硬件设备。
近期，谷歌在它的年度I/O大会上炫耀了一款超酷的智能眼镜原型——不仅能看，还能“懂你说话”；而OpenAI干脆收购了一家专做AI硬件的公司IVE，准备从软件霸主变成硬件玩家。
谷歌的AI眼镜正变得更轻、更聪明——它们用上了自己的Gemini大模型，还能搭配新的AndroidXR系统玩出新花样。与此同时，它和Meta、苹果等公司也在AR（增强现实）领域展开正面交锋。
Meta已经宣布，2026年要推出可以识别人脸的AI眼镜；而苹果的AR秘密项目“Orion”也进入了研发芯片的冲刺阶段，目标是在2027年推出面向普通消费者的终端设备。
与此同时，硅谷的投资人们也换了思路——从砸钱给算法，转向支持能承载AI的“终极硬件”。
红杉资本、IDG这些顶级风投开始关注真正能改变人机交互方式的新设备，投资风向已从单纯的算法优化转向承载AI能力进化的硬件载体。
比如红杉资本，早早投了Brilliant Labs，这家初创公司打造的AI眼镜“Frame”，不仅能实时翻译，还能帮用户搜索周围环境；IDG资本押注了Sightful，这家公司用投影代替传统屏幕，打造了全球首款“无显示器”笔记本Spacetop，把AI与空间计算结合得天衣无缝。
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为了打造AI硬件，
OpenAI完成史上最大收并购
5月22日，谷歌在其一年一度的I/O大会上，宣布即将推出新的AI硬件——一款可以拍照可以摄像还能实时翻译的智能眼镜。
谷歌通过AndroidXR操作系统与GeminiAI模型的深度整合，重新定义了智能眼镜的交互逻辑和轻量化设计。其原型产品采用了加拿大眼动追踪技术公司AdHawk的MEMS低功耗组件，通过微型红外光束实现毫秒级瞳孔定位，显著降低了传统摄像头方案的计算负载，使设备续航突破12小时。
该眼镜还支持自然语音交互与环境感知功能，例如用户注视特定物体时，Gemini模型可实时解析场景语义并提供增强现实信息叠加。
此外，谷歌与三星合作的智能眼镜项目同步曝光，计划通过WarbyParker等合作伙伴推出消费级产品，目标对标Meta的Ray-Ban智能眼镜生态。
就在谷歌I/O大会后不久，OpenAI宣布以约65亿美元全股票交易完成对前苹果首席设计官乔尼·艾维(JonyIve)创立的AI硬件公司io的收购，这是OpenAI历史上最大规模并购。
io团队由55名硬件工程师、软件开发者及制造专家组成，曾主导iPhone、AppleWatch等产品的核心设计，现并入OpenAI后专注于开发"AI原生"硬件。
据报道，双方合作始于两年前，已探索包括无屏可穿戴设备、智能头显等形态，首款产品预计2026年面世，可能采用颠覆性的交互范式，例如通过生物信号或环境感知驱动AI服务，而非依赖传统APP架构。
OpenAI也开始从纯软件向"算法+终端"生态的战略转型，旨在摆脱对智能手机平台的依赖，直接掌控用户数据入口。可以看到，硬件创新与算法进化形成螺旋上升的共生关系。
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硅谷AI硬件投资新地图：
谁在抢占下一个风口？
在这股浪潮中，一批新兴公司正以各自独特的方式重塑底层技术图谱：有人试图用光子取代电流，有人将电极变得柔软贴肤，有人压缩整套AR系统进一副镜片，也有人将AI嵌入肠道或赋予机器人真实“感官”。这些故事的背后，既有硬核工程，也有时代野心。
Celestial AI：AI芯片界的“光子独角兽”,估值或超30亿美金
团队背景：由硅谷芯片行业资深人士创立，CEO Dave Lazovsky曾主导多家半导体公司研发。AMD、淡马锡、保时捷等战略投资者深度参与。
主营业务：Celestial AI 主打的 Photonic Fabric™ 是一种基于光子的芯片互联架构，它不靠电信号传输，而是用光信号在芯片之间传输数据。
融资估值：Celestial AI 宣布完成 2.5亿美元融资，由 AMD、淡马锡、保时捷战略投资部等重量级机构联合领投，使公司累计融资总额达到 5.15亿美元。
NeuroFlex：让大脑“柔软连接”AI
成立时间：2024年Q3
团队背景：斯坦福神经工程实验室衍生团队，核心创始成员大多具有神经科学、材料科学和生物电子学的交叉背景，曾参与多项国家级BCI研究项目。
主营业务：NeuroFlex 的主打产品是一种高导电性、高柔韧性的纳米复合材料，可以贴合大脑皮层，大幅降低免疫排斥与组织损伤，同时确保信号采集的清晰度和稳定性。
融资估值：2025年，公司完成 A 轮融资，获得包括医疗基金、脑科学产业基金在内的5000万美元投资，估值达 3.2亿美元。
Luminai：Meta硬件专家再创业，打造下一代轻盈AR模组
成立时间：2025年3月
团队背景：Meta Reality Labs离职团队组建，创始团队在Meta期间主导过多项AR显示技术落地项目，对消费级AR的功耗、亮度、视场角等痛点有深入理解。他们离职创立Luminai，目标是打造既轻便、又高性能的显示模组，让AR真正融入日常生活。
主营业务：Luminai 的核心技术是新一代“平板波导阵列”，在保持极轻镜片厚度的前提下，实现80°的超广视场角（FOV），兼顾显示沉浸感与配戴舒适性。该模组适用于未来的AI眼镜、工业视觉头显等高端场景。
融资估值：2025年，Luminai完成天使轮融资，由 Andreessen Horowitz（a16z） 领投。虽然成立时间短，但其极具竞争力的显示性能已吸引多家AI可穿戴设备厂商表达合作意向。
BioLink Systems：AI走进身体的“最后一厘米”
成立时间：2025年2月
团队背景：医疗科技公司Proteus Digital Health重组团队，Proteus曾是全球最早获得FDA认证的“智能药丸”公司。其部分核心成员在关闭后成立BioLink，延续“数字药物+AI感知”的思路，开发能在体内运行、实时收集健康数据的可消化设备。
主营业务：Proteus曾是全球最早获得FDA认证的“智能药丸”公司。其部分核心成员在关闭后成立BioLink，延续“数字药物+AI感知”的思路，开发能在体内运行、实时收集健康数据的可消化设备。BioLink的传感器小如药片，吞服后可在体内采集温度、酸碱度、电解质等关键生理数据，并通过AI分析提前预警问题。这一产品有望在慢病管理、术后恢复、精准用药等方向实现突破。
融资估值：Proteus曾是全球最早获得FDA认证的“智能药丸”公司。其部分核心成员在关闭后成立BioLink，延续“数字药物+AI感知”的思路，开发能在体内运行、实时收集健康数据的可消化设备。
官网：https://www.biolinksystems.com/
SynthSense：让AI“闻得到、听得见、感受到”
成立时间：2024年6月
团队背景：MIT媒体实验室团队与波士顿动力前CTO联合创立，创始团队拥有机器人运动控制与人机感知双重背景，具备将视觉、听觉、气味、震动等物理信号进行多模态融合的算法和硬件设计能力。他们想为AI装上一套“超级感官系统”。
主营业务：SynthSense 开发的模组，能在同一硬件内集成麦克风阵列、热成像、气味识别、超声波感应等部件，并通过AI进行动态场景建模。这为服务型机器人、工业检测设备、智能车载系统提供了更加真实的人类感知模拟。
融资估值：公司完成Pre-A轮融资，估值达 6500万美元。
AI的“大脑”已经飞速进化，但真正决定这场科技革命落地速度与边界的，是它的“身体”。
Celestial AI 正在重构AI芯片间的“神经网络”；NeuroFlex 探索大脑与机器连接的温柔方式；Luminai 推动AR视觉设备从概念走向轻量化现实；BioLink Systems 把AI探头塞进了人体；而 SynthSense，则给未来的机器人装上了视觉、嗅觉与听觉。
在它们身上，我们看到的不只是技术创新，更是硅谷对“下一块终端”的集体押注。当AI硬件真正变得更快、更薄、更敏感、更懂人类，这场变革将不再只是一个时代的注脚，而将成为通向人机融合社会的主旋律。
硅谷这次不是在卷代码，而是在重写未来人类与智能的交互方式。
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2025，AI硬件或将发生三大改变
2025年的AI硬件革命正沿着「交互升维-场景深化-生态重构」的三级火箭推进。企业决策者需跳出硬件参数竞赛，转向构建「感知-决策-行动」闭环系统。
在这场变革中，率先实现「硬件即服务，数据即能源，生态即护城河」的企业，将主导未来十年的产业格局。
我们预测2025年AI硬件将有以下三大趋势，为决策者与投资者勾勒出下一代智能终端的演化路径：
1、从“外挂工具”到“生物延伸”，交互范式的根本性颠覆：AI硬件的本质不再是工具，而是人类感官的数字化延伸，其价值在于重构信息获取范式。
2、垂直场景硬件爆发，从通用平台到领域专精的革命：专业化浪潮背后是技术工程化能力的跃迁，开源框架降低垂直领域开发门槛，模块化设计加速场景适配，而联邦学习技术保障数据隐私的同时实现跨设备知识共享，研发周期将从十年压缩至三到五年。
3、技术-商业开启双螺旋，生态战争重塑产业权力结构：AI硬件竞赛的本质是生态主导权的争夺，更多的空间交互信息，正在催生新一代数字孪生基础设施。
市场的狂热预期折射出深层产业逻辑：全球AI可穿戴设备规模正以30.3%的年复合增长率狂奔，2028年将突破1207亿美元；陪伴机器人市场更将在未来五年实现四倍扩容。
但繁荣背后暗藏隐忧，端侧算力瓶颈导致大模型缩水部署、硬件功能趋同引发的定位混乱、以及数据隐私保护的立法滞后，都在考验着创新者的战略定力。
或许正如德勤报告所指出的，唯有实现"算法-硬件-场景"的三角闭环，才能真正跨越AI硬件的商业化鸿沟。
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