11位创始人在CES外的深夜对话
CES 的主会场永远不缺热闹:机器人开始"上桌"、穿戴设备试图变得更像日常配件、智能家居继续被 AI 重新解释。但更重要的是,一条更明确的主线在抬头——AI 不再只停在屏幕里,而是向"物理世界"落地:从自动驾驶与仿真训练到机器人平台与边缘计算,厂商在告诉你"下一代 AI 的战场不在聊天框里"。
也正是在这样的背景下,2026年1月8日,非凡产研联合 FOSHO 与 Solvea(Shulex),在拉斯维加斯举办了 CES 期间的线下聚会「2026 CES AI MeetUp」。从下午4点半到晚上10点,超过100位AI创始人、企业高管及顶尖创新者齐聚一堂,通过两场深度圆桌、一场开放麦,用更小的场域、更密的对话,把真正影响 2026 的几件事掰开揉碎:AI 硬件的商业模式、品牌与效率如何在 AI 浪潮下重新定价、以及长期主义如何落地。
下面是一篇尽可能"还原现场"的详细回顾:每场圆桌都把参会人员点清楚,同时把最值得带走的观点与金句梳理成可复用的判断框架。
01一个下午+夜晚的深度对话
时间:2026年1月8日 16:30-22:00
地点:2210 Red Rock St., Las Vegas, 89146
主办方:Unique Research(非凡产研)、FOSHO、Solvea(Shulex)
战略伙伴:Master Concept
地点:2210 Red Rock St., Las Vegas, 89146
主办方:Unique Research(非凡产研)、FOSHO、Solvea(Shulex)
战略伙伴:Master Concept
活动流程
16:30-17:00 注册接待、餐前酒会
17:00-18:00 暖场致辞
- FOSHO 创始人&CEO Charley
- Solvea(Shulex)联合创始人 Steven
- Unique Research 创始人&CEO Delta
- Master Concept 总经理 Jason
18:00-19:00 自助晚餐
19:00-19:40 夜话第一场:AI Hardware Panel
19:40-20:20 夜话第二场:AI Software Panel
20:20-21:00 开放麦环节
21:00-22:00 自由社交
17:00-18:00 暖场致辞
- FOSHO 创始人&CEO Charley
- Solvea(Shulex)联合创始人 Steven
- Unique Research 创始人&CEO Delta
- Master Concept 总经理 Jason
18:00-19:00 自助晚餐
19:00-19:40 夜话第一场:AI Hardware Panel
19:40-20:20 夜话第二场:AI Software Panel
20:20-21:00 开放麦环节
21:00-22:00 自由社交
在 CES 的叙事里,"AI"已经从一个单独展区,变成几乎所有产品发布的默认背景。但对创业者和企业来说,真正棘手的问题往往不在"能不能做",而在三件事:
1. 能不能形成健康的商业模型:硬件是不是敲门砖?订阅怎么定?毛利底线在哪里?
2. 能不能建立长期壁垒:Memory、Agent、品牌、知识产权,哪些是真护城河,哪些只是阶段性噱头?
3. 能不能在AI浪潮下保持效率与品牌的平衡:预算如何分配?人才如何重构?
2. 能不能建立长期壁垒:Memory、Agent、品牌、知识产权,哪些是真护城河,哪些只是阶段性噱头?
3. 能不能在AI浪潮下保持效率与品牌的平衡:预算如何分配?人才如何重构?
这也是这个夜晚两场圆桌的共同主题:把"趋势"落到"打法",把"兴奋"落到"算账"。
02AI 硬件的 PMF 与未来趋势演进
主持人:Tony 孙(FOSHO 联合创始人)
参会人员(共 6 位:1 位主持 + 5 位嘉宾)
嘉宾:
1. 陈彬(鹿客科技 Lockin 创始人兼 CEO)
2. 石一(FlashLabs 创始人兼 CEO)
3. 沈俊潇(Memories.ai 创始人兼 CEO)
4. 高佳(出门问问 Mobvoi CBO)
5. 管亮(Rokid 海外生态负责人)
1. 陈彬(鹿客科技 Lockin 创始人兼 CEO)
2. 石一(FlashLabs 创始人兼 CEO)
3. 沈俊潇(Memories.ai 创始人兼 CEO)
4. 高佳(出门问问 Mobvoi CBO)
5. 管亮(Rokid 海外生态负责人)
开场:五家公司,五个方向,一个共同命题
Tony 让每位嘉宾用30秒介绍公司和最新产品。这轮开场就已经勾勒出了AI硬件赛道的多元图景:
陈彬(鹿客科技)带来了刚在CES发布的AI智能锁,核心突破是Aura charge无线供电技术——可以在4米之外通过发射光源给门锁供电,让门锁能够承载高算力芯片和大模型。"我们在门锁上加了两块触摸屏和三个摄像头,希望用AI技术把门锁升级为'家庭智能管家',比如3岁小孩出门会警告家长,或者提醒患有阿尔兹海默症的老人带伞、接孙子。"
石一(FlashLabs)则来自完全不同的赛道——通过Agent自动化帮助B2B企业寻找商机。"我们是AI原生的架构,这个月会发布一个端到端的模型,专门针对Phone Call(语音电话)场景,因为销售场景中很多商机需要话务员电话沟通。"
高佳(出门问问)介绍了TicNote 生态系列新品，包括本次CES的发布新品 TicNote Pods 和 TicNote Watch，“我们构建了一个全面的Agent驱动的产品协作生态，致力于AI Native的智能体验。”
沈俊潇(Memories.ai)的团队来自Meta和Google Brain,专注于视频理解和AI的"长时间记忆力"。"我们也做了一款硬件参考设计,展示未来可穿戴硬件如何利用我们的技术。"
管亮(Rokid)则带来了一款重量只有38克的眼镜,"虽然没有显示屏(Display-less),但所有的AI功能都非常Robust(健壮)。"
核心议题一:软硬件的关系——硬件是敲门砖还是盈利核心?
这是整场讨论中争议最大、也最有价值的部分。
沈俊潇首先抛出了一个诚实的困惑:
"硬件这块,我们虽然去年就展示过,但一直没正式发布。我个人还没法说服自己:用户为什么要每天用摄像头并为软件付费?我的定义里,AI硬件需要用户为AI的输入和输出付费(比如每月付十几二十美金)。我不想成为'吃灰'的iPad或Humane AI Pin。我们会等具体的Use Case(使用场景)找准后再发布。"
石一把问题拆解得更清晰:
"首先要区分ToB和ToC。ToB:目标是搞定几千个高客单价(2万美金以上)的付费客户,几千个客户就能撑起几十亿的估值。ToC:软件容易堆积大量免费用户,付费率低。如果做硬件还卷价格,品牌就废了。"
他强调的关键是:一定要想办法从One-off(一次性)销售变成Recurring(持续性订阅)。
"如果只是卖硬件,估值可能只有营收的零点几倍;如果是订阅制,估值可能是营收的几十倍。"
陈彬则用血的教训给出了更直接的答案:
"我认为AI硬件是未来最好的方向。国内摄像头、门锁的软件付费率极低(5%-10%)。但在美国,基础功能免费、增值功能(如视频剪辑、云端推送)付费的趋势很好。但经验教训告诉我:硬件本身一定要赚钱!千万别想着用软件收费去弥补硬件的亏损。当年的智能音箱、电视大战,硬件负毛利竞争是不可持续的。国内硬件毛利要在30%-40%以上,美国要50%-60%以上才能玩得转。"
高佳提出了不同的视角:
“我部分同意陈总。我认为核心不是“谁更重要”，而是它们共同构成了一个生命体：软件是灵魂，硬件是肉身。没有灵魂的肉身是行尸走肉，没有肉身的灵魂是孤魂野鬼。硬件是入口，软件是护城河，生态是终极战场。未来，硬件甚至可能作为入口免费提供，因为真正的价值在于用户愿意为其中持续进化的 Agent 服务付费。随着模型能力趋于稳定，数据在哪里，AI就在哪里。”
管亮则回到了用户体验:"iPhone刚出来时iOS也不卖钱。对于智能眼镜,好的软件加持是关键。Rokid的平均用户时长有七八个小时,翻译、提词器都是刚需。好的软件能产生粘性,让设备不至于买回去'吃灰'。"
核心议题二:营收结构的合理比例
Tony追问:硬件和软件的收入结构,长期看比例是多少比较合理?
答案出现了有趣的分歧:
- 石一:7:3(70%硬件,30%软件)更合理
- 高佳:反过来,应该是3:7，硬件:软件订阅:生态服务 = 3:4:3，硬件是载体，软件和服务是拉开差距的环节
- 陈彬:门锁品类当下可能是95:5甚至99:1,但希望往7:3或6:4努力
- 沈俊潇:软件和AI成本结构不同。"AI的边际成本(Token消耗)不会像传统软件那样降到零。人愿意为结果付费,这个Token消耗的收入空间是可以无限放大的。"
- 高佳:反过来,应该是3:7，硬件:软件订阅:生态服务 = 3:4:3，硬件是载体，软件和服务是拉开差距的环节
- 陈彬:门锁品类当下可能是95:5甚至99:1,但希望往7:3或6:4努力
- 沈俊潇:软件和AI成本结构不同。"AI的边际成本(Token消耗)不会像传统软件那样降到零。人愿意为结果付费,这个Token消耗的收入空间是可以无限放大的。"
这段争论的价值在于:它提醒所有做硬件的人——你不能只谈'产品形态',必须把'利润结构'当作产品的一部分来设计。
核心议题三:寻找PMF的避坑指南
陈彬给出了三个具体建议:
1. 创始人必须下场做用研(用户研究):"别拍脑袋,也别只看AI分析的数据。我们为了做AI锁,请了原苹果的用研负责人做顾问,创始人亲自跟着老美用户做深度访谈。"
2. 避免'技术信仰'陷阱:"搞技术出身的人容易'拿着锤子找钉子',把未来的技术强行塞进现在的产品里,导致Over-qualified(功能过剩)。"
3. 找极端用户获取需求,找专业用户验证需求:"比如住在极寒之地、门口人流极大的用户就是门锁的'极端用户'。"
2. 避免'技术信仰'陷阱:"搞技术出身的人容易'拿着锤子找钉子',把未来的技术强行塞进现在的产品里,导致Over-qualified(功能过剩)。"
3. 找极端用户获取需求,找专业用户验证需求:"比如住在极寒之地、门口人流极大的用户就是门锁的'极端用户'。"
石一的建议更简洁:
"PMF没跑通前别铺大团队。先做Service(服务):还没产品时,先用服务解决痛点。如果人家愿意为你的服务买单,你再想办法用产品改变这个服务的成本结构。"
高佳给出了三个判断标准:
1. Builder自己就是深度用户，先解决一个人一天会痛三次的问题。
1. Builder自己就是深度用户，先解决一个人一天会痛三次的问题。
2. 判断PMF的标准：用户抱怨涨价，却依然为之付费。
3. 打造AI原生工作流：将 AI 深度融入组织，大幅缩减市场筛选和产研的路径，用AI重构你寻找PMF的过程本身。
沈俊潇带来了硅谷视角:
"PMF是动态的。硅谷讲FMM(Founder Market Fit)。营收不一定代表PMF,只有当你的营收是可预测(Predictable)、有壁垒、有明确增长速度时,才算找到了PMF。"
管亮强调社区的重要性:
"一定要做自己的Community(社区)。不管产品多小众,在Reddit或社交媒体上吸引那10个、100个核心用户。Rokid是国内最'听劝'的厂家,我们每周梳理用户的P0/P1需求。持续迭代本身就是PMF的一部分。"
核心议题四:CES观察——什么是智商税?什么是真机会?
嘉宾们用具体产品举例,而非泛泛而谈:
陈彬:
- 看好外骨骼产品:"它赋能人,解决登山、老人行动不便的真实痛点,比人形机器人更易商业化落地。"
- 不看好人形机器人(5年内):"灵巧手、视觉模型(VLA)还远不成熟。创业要从'能做'开始,别一上来就想改变世界。"
- 看好外骨骼产品:"它赋能人,解决登山、老人行动不便的真实痛点,比人形机器人更易商业化落地。"
- 不看好人形机器人(5年内):"灵巧手、视觉模型(VLA)还远不成熟。创业要从'能做'开始,别一上来就想改变世界。"
石一:
- 看好xTool激光打印机:创新性很强
- 不看好同质化的'机器人三剑客':"扫地机器人、割草机、泳池机器人。满大街中国公司都在做一模一样的东西。如果你不搞颠覆性创新,最后就是拼供应链和渠道,新创业者没优势。"
- 看好xTool激光打印机:创新性很强
- 不看好同质化的'机器人三剑客':"扫地机器人、割草机、泳池机器人。满大街中国公司都在做一模一样的东西。如果你不搞颠覆性创新,最后就是拼供应链和渠道,新创业者没优势。"
高佳分享了小鸟喂食器:过摄像头捕捉小鸟饮食习惯和结构并触发响应机制。她认为今天CES的分水岭，是“定义产品的格局”：是做功能更强的设备，还是设计能持续感知、学习、进化的系统？
她认为这背后是 “系统设计师” 的思维跃迁，从解决单点问题，转向设计驱动生态进化的底层规则。这一思想体系，正是她即将于今年第一季度（Q1） 出版的新书 《超级组织》 的核心立论之一。
沈俊潇看好高通Snapdragon X Elite(NPU):"端侧AI能力,能解决隐私和连接性问题。"
管亮看好韶音(Shokz):"虽然骨传导音质一般,但切中了运动、游泳的极端场景,这就是价值。"
他提出了一个反思标准:
"如果回到Day 1,你还会做这个事吗?比如会爬楼梯的扫地机,多花1000美金爬楼,不如每层放一个。回归基础需求才能做对决策。"
核心议题五:未来3-5年的演进
管亮:端侧专用芯片——"就像自动驾驶一样,AR/可穿戴行业需要解决功耗问题,大公司不屑于做的'小而美'垂直领域芯片有很大机会。"
沈俊潇给出了三个趋势:
1. 从Coding到Agent:像Cursor、Lovable到现在的Manus
2. 视频理解浪潮:视觉理解是Personal Intelligence的核心
3. Computer Use:以后不是Agent调Agent,而是AI直接操控现有的Webapp和软件
1. 从Coding到Agent:像Cursor、Lovable到现在的Manus
2. 视频理解浪潮:视觉理解是Personal Intelligence的核心
3. Computer Use:以后不是Agent调Agent,而是AI直接操控现有的Webapp和软件
高佳:
1. AI原生协作:AI从“工具”演变为“环境与伙伴”，未来的硬件不再是功能容器，而是接入智能环境的感知接口。
2. 回归人的价值:我们不是去卢浮宫看展的人，而是定义卢浮宫下一幅画挂什么的人
1. AI原生协作:AI从“工具”演变为“环境与伙伴”，未来的硬件不再是功能容器，而是接入智能环境的感知接口。
2. 回归人的价值:我们不是去卢浮宫看展的人，而是定义卢浮宫下一幅画挂什么的人
石一:
1. 全栈人才组织:传统的UI/后端/测试架构会被Cursor等工具提效后的全栈人才取代
2. 别纠结Token成本:成本每12个月降90%,现在应该关注的是如何通过创新的增长手段把使用量跑起来
1. 全栈人才组织:传统的UI/后端/测试架构会被Cursor等工具提效后的全栈人才取代
2. 别纠结Token成本:成本每12个月降90%,现在应该关注的是如何通过创新的增长手段把使用量跑起来
陈彬:
1. AI重做智能家居:视觉相关的门铃、猫粮机等都值得重做
2. 寻找心力:"做硬件要坚持8-10年。如果你只是想3年卖掉公司套现,那没问题;但如果想做长久事业,得找到你内心连接家庭、守护成员的那个'底气'。"
1. AI重做智能家居:视觉相关的门铃、猫粮机等都值得重做
2. 寻找心力:"做硬件要坚持8-10年。如果你只是想3年卖掉公司套现,那没问题;但如果想做长久事业,得找到你内心连接家庭、守护成员的那个'底气'。"
03AI 浪潮下的品牌、效率与长期主义
主持人:Delta(吴畏,Unique Research 创始人 & CEO)
参会人员(共 7 位:1 位主持 + 6 位嘉宾)
嘉宾:
1. Jan Harling(VIRTUS ASIA CEO;前华为、OPPO全球媒介总监)
2. 韩云芸(EverMind COO,盛大集团)
3. Hunter(Solvea/Shulex 创始人 & CEO)
4. Henry Du(Huski.ai CEO)
5. 陈志武(卖家精灵 创始人 & CEO)
6. Charley(FOSHO 创始人 & CEO)
1. Jan Harling(VIRTUS ASIA CEO;前华为、OPPO全球媒介总监)
2. 韩云芸(EverMind COO,盛大集团)
3. Hunter(Solvea/Shulex 创始人 & CEO)
4. Henry Du(Huski.ai CEO)
5. 陈志武(卖家精灵 创始人 & CEO)
6. Charley(FOSHO 创始人 & CEO)
这场六人圆桌是整个活动嘉宾人数最多的一场。Delta在开场时需要多次维持秩序:"那边的朋友我们不要再聊了,要聊的话去户外,不要影响在听的朋友。"可见现场的热烈程度。
开场:六位嘉宾的自我介绍
Jan Harling用英文介绍:"我是德国人，在中国生活了近十年，现居泰国。我曾担任华为和OPPO的全球媒体总监。过去三年里，我经营着自己的媒体咨询公司，协助中国企业提升效率，并为其美国办公室搭建广告技术系统。"
韩云芸:"我来自盛大集团，从两年前开始，盛大集团全面回归AI领域，整个集团'All in AI'。我现在最主要的工作是盛大旗下的长期记忆项目，团队品牌叫EverMind。我们在11月11号已经发布了开源记忆系统EverMemOS，并且取得了行业SOTA，我们所在的领域叫AI Memory。
Hunter:"我是Solvea的联合创始人。盛大集团也是我们的投资方之一。我们专门做AI智能客服。这次来CES是因为我们已经服务了超过100家这样的大型品牌商。我们非常坚信的一点是:未来AI可以无限放大组织的能力,把每一个角色的AI Employee(AI员工)推广到整个行业。"
Henry Du:"我们做的是一个比较垂直(niche)的市场:利用AI进行品牌内容保护和管理。主要是监控市场洞察,发现假货、侵权以及合规(compliance)问题。我们目前服务的客户主要是奢侈品牌(如Chanel、LV、Gucci)、运动品牌(Adidas、Converse)以及电子消费品(Apple)。在这种背景下,唯一不可复制的就是知识产权(Intellectual Property)。所以,想在世界舞台竞争,第一天就要想清楚品牌 and 定位。"
陈志武:"我是卖家精灵的创始人。简单说,它是亚马逊选品和运营的辅助工具;本质上,是帮卖家发现机会、分析市场。如果用现在的AI去升级,我们想做的是跨境电商卖家的'决策脑库'。目前我们有160多万用户。"
Charley:"我是FOSHO的Charley。我们专注于Marketing AI,目前有两个主要方案:一是联盟分销(Affiliate Marketing),帮助卖家做海外渠道;二是Media AI,帮助品牌实现海外增长。目前我们已经服务了全球2000多个品牌。"
命题一:媒介策略与预算分配的变革
Delta向Jan抛出了一个关键问题:AI会如何改变未来的品牌预算分配?
"关于预算优化(Budget Optimization)是一个很大的命题。目前的现实是,如果你没有在公司内部做这件事,那就是你的代理商(Agency)在做。而代理商通常相对缓慢,哪怕是大代理商,也是月报、季报,优化速度不够快。"
他分享了一个具体案例:
"我们最近为一个化妆品公司跑了跨11个市场的活动,效率提升了约32%。这种跨国、跨渠道的预算自动优化,目前市面上还很少见。"
更关键的是KPI的进化:
"很多品牌(比如我服务过的华为等)仍在使用过时的KPI,比如只看曝光量(Impressions)。代理商很容易刷出曝光,但那是高质量的吗?受众对吗?品牌安全吗?这需要进化的眼光。"
当被问及"未来还需要代理商吗",Jan给出了务实的答案:
"这取决于公司规模。我认为未来你应该拥有自己的专家,而不是完全依赖代理商。但市场变化太快,你依然需要像FOSHO这样的合作伙伴。你不可能在内部养一个代理商规模的团队,但你必须拥有足够的In-house能力去管理代理商,否则会面临很大挑战。"
命题二:Memory——LLM竞争的下一道壁垒
Delta向韩云芸抛出问题:为什么Memory这么重要?
"如果你关注奥特曼(Sam Altman)最近的演讲,他反复强调Memory是LLM竞争的壁垒所在。盛大做长期记忆,不仅是想做一家企业级的AI公司,也想把Memory这个领域定义清楚。"
她解释了Memory的核心价值:
"现在的LLM有Context(上下文)限制。即便用RAG(检索增强生成)，也要面临召回率、延迟和工作流适配等问题。我们希望用Memory一站式解决个人和企业领域Agent的无限上下文和个性化等问题。当我们的Memory足够好时，你们就不用去研究RAG，也不再被上下文限制，并且拥有了个性化和主动性。当你切换各种LLM模型时，你的Agent体验是连续的。"
她还分享了技术进展:
"我们在盛大投资的企业协作平台Tanka上已经接入了EverMem OS记忆系统，底层的GPT、Gemini可以无感切换。我们在GitHub开源了EverMemOS和相关Benchmark测评，证明我们的记忆系统在准确率上优于已有的记忆系统，并优于GPT-4.1，而Token消耗仅为其1/10。"
关于未来定位:
"我们要做业界最好的记忆系统，近期的重点工作是做原创的核心技术突破，与开发者一起定义场景，我们还会举办各种比赛，欢迎大家参与各种Plugin的开发。我们也非常渴望最优秀的人才加入我们。我们希望做AI-native时代的Oracle。我们不做应用层，但我们会赋能整个应用生态。"
命题三:Agent的终局——替代人还是放大人?
Delta向Hunter提问:AI Agent到底能把问题解决到什么程度?
Hunter用一个具体案例回答:
"我们的第一个客户——安克的杨总,给我提了一个明确目标:公司有200个客服,能不能全干掉?当时我觉得大模型来了应该能,但到目前为止,我们帮他干掉了80%,剩下的20%还是有距离。"
更重要的是方向的转变:
"我觉得要反过来想。我们是替代人,还是放大人?今年我们的启发是:我们希望放大人的能力。举个例子,以前一个客服能服务100个客户;用上AI后,一个优秀员工可以同时服务10万人。我们不再追求取代所有人,而是取代那些'不用AI的人',并无限放大'擅用AI的人'的能力。"
在商业模式上,他们做出了大胆承诺:
"我们是行业内唯一敢把'解决率'签进合同的公司。比如承诺30%的解决率,就意味着帮你省掉30%的人力。目前我们表现最好的客户,解决率可以做到95%。"
命题四:品牌与IP——出海竞争的最后变量
Delta向Henry提问:如何确保AIGC内容的合规?
Henry重新定义了Copy:
"在美国创业,知识产权有两面:一是不断生成并保护自己的IP,二是避免恶意侵权。在AIGC时代,Copy(复制)的定义变了,不再是像素级的,而是上下文(Context)级别的比对。比如短剧出海,正版还没上,盗版已经满天飞了,法律边界现在还不清晰。"
他的核心建议是:
"出海创业的第一天就要有IP意识(商标、外观)。在美国违法成本极高。"
为了说明品牌溢价的重要性,他分享了一个生动案例:
"我想分享一个朋友在亚利桑那州开餐馆的例子。中餐在美国常被认为便宜、不健康。但他建立了一个'Healthy Asian Food'的品牌概念,不仅能卖出高价,连NBA太阳队都找他联名。只要你有好故事、好品牌,很多人愿意买单。如果只靠低价和Copy,当技术和供应链成本进一步降低时,你除了价格战将无路可走。"
命题五:AI原生企业的本质——不是"用了AI",而是"让位给AI"
Delta向陈志武提问:未来大家还会使用传统的"工具"或"软件"吗?
"我打个比方,委内瑞拉石油储量世界第一,却过得不好,而阿联酋却很健康。为什么?因为阿联酋明白石油是全球资产,要为全球所用。企业也一样。当公司赚到1亿利润时,钱其实已经不属于老板个人了,它属于社会组织。"
他对"AI原生"的定义极具启发性:
"对于我们这个行业,真正的壁垒不是'如何用AI',而是'如何成为一家AI原生企业'。所谓AI原生,就是放弃'以自己为主觉',让位给AI。如果能解决这个认知问题,剩下的都好办。在互联网时代,信息平权了;在AI时代,能力平权了。但这不代表结果平权。你有了汽车不代表你就能享受生活,真正的壁垒是'有钱和有闲'去融入那种生活方式。对我们来说,核心还是洞察需求,而不是工具本身。"
在落地层面:
"AI原生意味着组织重构。以前1个产品经理配4个开发,现在可能是2个产品经理配1个开发,甚至由产品经理主导整个研发流程,让AI引导协作。"
2026年趋势预测:六个非共识观点
Jan Harling:Creative的分化
"现在的社交媒体,大家的注意力在下降,价格在上涨。如果过度依赖AI跑高频内容,所有品牌看起来都一样(就像现在的汽车广告)。如何用AI做出既高效又具有独特性、能被记住的内容,是巨大的挑战。"
"现在的社交媒体,大家的注意力在下降,价格在上涨。如果过度依赖AI跑高频内容,所有品牌看起来都一样(就像现在的汽车广告)。如何用AI做出既高效又具有独特性、能被记住的内容,是巨大的挑战。"
韩云芸:年轻创始人批量涌现
"我预见会有很多新公司一夜成名，且创始人会非常年轻，因为AI基础设施让创业的能力线快速拉齐，比如你用我们的Memory开发Agent就可以拥有最好的连续体验。AI-native的原创思考和行动力特别关键，对有想法有能力的年轻人特别有利。我们有还没毕业的实习生，在GitHub上的项目已经几千星，陈总(陈天桥)投资了他3000万独立own一个项目。AI资源平权后，更多本源性的思考会从年轻人脑子里长出来。我们现在的核心骨干很多都是95后，甚至00后了。"
"我预见会有很多新公司一夜成名，且创始人会非常年轻，因为AI基础设施让创业的能力线快速拉齐，比如你用我们的Memory开发Agent就可以拥有最好的连续体验。AI-native的原创思考和行动力特别关键，对有想法有能力的年轻人特别有利。我们有还没毕业的实习生，在GitHub上的项目已经几千星，陈总(陈天桥)投资了他3000万独立own一个项目。AI资源平权后，更多本源性的思考会从年轻人脑子里长出来。我们现在的核心骨干很多都是95后，甚至00后了。"
Hunter:并购潮与中国模型崛起
"第一,会发生更多的并购,尤其是AI初创公司之间的并购。第二,我觉得OpenAI的某个'雷'可能会爆掉(引发变局),我更看好中国的大模型,因为我们的Benchmark发现,中国模型的ROI更高。开源属于中国。"
"第一,会发生更多的并购,尤其是AI初创公司之间的并购。第二,我觉得OpenAI的某个'雷'可能会爆掉(引发变局),我更看好中国的大模型,因为我们的Benchmark发现,中国模型的ROI更高。开源属于中国。"
Henry Du:人类学习方式的根本改变
"我认为人类学习知识的方式会发生根本改变。信息噪音越来越多,我们的记忆力在下降,我们需要AI帮我们将所有看到的、听到的原始数据直接转化为知识并储存。知识工作者不再是被AI取代,而是被AI赋能。"
"我认为人类学习知识的方式会发生根本改变。信息噪音越来越多,我们的记忆力在下降,我们需要AI帮我们将所有看到的、听到的原始数据直接转化为知识并储存。知识工作者不再是被AI取代,而是被AI赋能。"
陈志武:2026是真正的"落地"元年
"2023到2025年,AI还在'秀肌肉'阶段。2026年是真正的'落地'元年。但作为一个老软件人,我要说:软件行业没有'银弹'。生产力不可能轻易有10倍提升,业务价值的渗透是非常缓慢的。用户甚至不知道如何分析数据。所以,步子不要迈得太快,回归业务本身。"
"2023到2025年,AI还在'秀肌肉'阶段。2026年是真正的'落地'元年。但作为一个老软件人,我要说:软件行业没有'银弹'。生产力不可能轻易有10倍提升,业务价值的渗透是非常缓慢的。用户甚至不知道如何分析数据。所以,步子不要迈得太快,回归业务本身。"
Charley:Manus for X与ToB爆发
"第一,像Manus(通用AI Agent)这种形态的产品会进入垂直赛道,以前1个月才能做完的营销方案,未来几分钟就能完成。第二,ToB应用级产品会爆发。至于人力,我认为人永远是最后的决策者(Decision Maker)。尤其是几十万、几百万美金的投放决策,不可能全交给机器。AI负责提效,人负责决策。"
"第一,像Manus(通用AI Agent)这种形态的产品会进入垂直赛道,以前1个月才能做完的营销方案,未来几分钟就能完成。第二,ToB应用级产品会爆发。至于人力,我认为人永远是最后的决策者(Decision Maker)。尤其是几十万、几百万美金的投放决策,不可能全交给机器。AI负责提效,人负责决策。"
Delta用一句话总结:"一个是Cursor for X,一个是Manus for X。"
04开放麦环节:更多声音的加入
在两场深度圆桌之后,活动进入了开放麦环节。
分享嘉宾(8位):
1. Bolbi Liu(AdsGency AI CEO)
2. Ada Liu(Share Creators CEO)
3. 吴佳兵(万兴科技 战略投资总经理)
4. 郜寿智(艺恩数据 CEO)
5. Ziqi Wang(Biuty.ai Founder & CEO)
6. 程振华(灵犀未来Lingxi AR CEO)
7. 高驰涛(云智慧Cloudwise Co-Founder)
8. 陈霈霖(Vika CEO)
1. Bolbi Liu(AdsGency AI CEO)
2. Ada Liu(Share Creators CEO)
3. 吴佳兵(万兴科技 战略投资总经理)
4. 郜寿智(艺恩数据 CEO)
5. Ziqi Wang(Biuty.ai Founder & CEO)
6. 程振华(灵犀未来Lingxi AR CEO)
7. 高驰涛(云智慧Cloudwise Co-Founder)
8. 陈霈霖(Vika CEO)
主持人:Delta(Unique Research 创始人&CEO)
这个环节让更多创业者和从业者有机会分享自己的观察和思考,进一步丰富了当晚的讨论维度。从广告科技、创作者经济、企业软件到AR/VR,从数据分析到战略投资,这些不同背景的声音共同构成了AI时代的多元图景。
05三个可以带走的结论
当夜幕降临拉斯维加斯,当这场5个半小时的深度对话接近尾声,如果要总结这个夜晚最值得带走的洞察,大概可以归结为三点:
1)硬件的商业模式,本质上是"利润结构"的产品化设计
这不是一个新命题,但在AI时代被重新定义了。从陈彬的"硬件本身一定要赚钱"到石一的"从一次性销售变成持续性订阅",从高佳的"3:4:3"到沈俊潇的"Token消耗不会降到零",这些争论背后是一个共识:你不能只谈产品形态,必须把利润结构当作产品的一部分来设计。
毛利底线(国内30%-40%,美国50%-60%)、订阅占比(7:3还是3:7)、Use Case的刚需程度——这些看似"琐碎"的数字,决定了一家硬件公司能否活过8-10年。
2)Memory、Agent、品牌/IP,都在争夺同一件事:成为用户的"默认入口"
韩云芸说Memory是LLM竞争的壁垒,Hunter说Agent要放大而非替代人,Henry说品牌和IP是唯一不可复制的资产——表面上他们在谈不同的东西,但本质上都在回答同一个问题:在AI能力趋同的时代,什么才是真正的护城河?
答案是:谁能成为用户长期的默认入口。只是入口的形态不同:有的长在数据层(Memory),有的长在工作流里(Agent),有的长在认知与信任里(品牌/IP)。
3)AI原生企业的核心,不是"用了AI",而是"让位给AI"
陈志武的这句话可能是当晚最深刻的洞察。在能力平权的时代,工具不再是壁垒,组织重构才是。从产品经理与开发的配比,到创始人是否愿意"让位给AI",从KPI的进化到Community的建设——这些组织层面的变革,决定了你是在"用AI"还是在"成为AI原生企业"。
而2026年,正如陈志武所说,是AI从"秀肌肉"走向"真正落地"的元年。步子不要迈得太快,但方向要想清楚。
06为什么这些对话值得被记录?
在CES的巨大展馆里,你能看到无数令人眼花缭乱的产品发布和技术演示。但真正决定这些技术能否落地、这些产品能否成功的,往往不是发布会上的那些时刻,而是像这个夜晚圆桌讨论中那些看似"琐碎"的细节:
硬件毛利率的底线在哪里(30%-60%)
如何判断是否找到了真正的PMF(可预测、有壁垒、有增长速度)
用什么KPI定义好的投放(不是Impressions)
Memory如何解决Context限制(Token消耗仅为1/10)
Agent的解决率能做到多少(最好95%)
品牌溢价如何建立(好故事+好定位)
AI时代的组织应该如何重构(产品经理配比)
如何判断是否找到了真正的PMF(可预测、有壁垒、有增长速度)
用什么KPI定义好的投放(不是Impressions)
Memory如何解决Context限制(Token消耗仅为1/10)
Agent的解决率能做到多少(最好95%)
品牌溢价如何建立(好故事+好定位)
AI时代的组织应该如何重构(产品经理配比)
这些问题没有出现在任何一场CES主题演讲里,但它们可能比任何一个技术参数都更能决定一家公司的生死。
这也是我们为什么要在CES期间,把这些真正在一线打仗的创始人、投资人、运营者聚在一起的原因——把"趋势"落到"打法",把"兴奋"落到"算账"。
如果2026真的是AI"落地"元年,那么决定成败的,不是谁的模型更强,而是谁能更早地把这些看似朴素的商业常识,转化为可执行的策略。
当活动在晚上10点结束,当最后一批嘉宾在Red Rock St.的夜色中告别,这些对话留下的不仅是金句和观点,更是一套可以带走、可以复用的判断框架。
而这,或许就是这个夜晚最大的价值。
07关于主办方与合作伙伴
本次CES期间线下聚会「2026 CES AI MeetUp」由Unique Research(非凡产研)联合FOSHO与Solvea(Shulex)共同发起,并由Master Concept作为战略伙伴支持。
非凡产研(Unique Research)是AI领域权威的第三方机构,以"开源、中立、可复现"为原则,通过数据驱动的洞察与生态化资源整合,定期发布全球AI应用榜单与深度报告,为企业与投资者提供关键决策依据。
FOSHO TECH是一家以大数据+AI驱动的营销科技公司,以"AI联盟""AI媒介"两大智能营销解决方案,推动品牌全球化流量、销量双增长。FOSHO AFF AI联盟营销云平台是全球首家AI赋能品牌合作伙伴营销的智能增长平台,全面洞察全球超过100万品牌、1000万渠道营销精细化数据。目前已服务全球超2000+品牌客户。
Solvea(Shulex)是全球领先的电商AI客服解决方案提供商,通过智能AI Agents帮助品牌高效处理售前、售中与售后各类问题。与传统的问答式机器人不同,Solvea的核心优势在于能真正"解决问题"。依托大量真实业务场景沉淀的行业知识库与流程模板,Solvea可在多渠道快速部署,并在数周内实现显著成效。
Master Concept(思想科技集团)成立于2003年,是Google合作产品最全面的合作伙伴之一,也是最高级别的白金级合作伙伴。专门从事Google企业解决方案、云端解决方案和企业内容管理解决方案,被列为最有经验的云计算解决方案提供商之一。