本文整理了 Wapitee、MUZIM AI、Nori 三位创业者关于 AI 硬件创业路径的对话，涵盖软硬件顺序、品牌先行、AI 硬件的本质、团队组织与 GTM 策略等话题。

01 先做软件还是先做硬件？应该先做品牌

Ken Hsu（Wapitee）：有些团队先做软件，再补一台设备。另一些团队先做硬件，再围绕设备搭软件。两条路线各自有什么优势？在早期阶段，它们最需要从外部补足的能力分别是什么？

Jacob Guo（Wapitee）：在 Wapitee，我们有时会把这个问题理解成，中国创业者和世界其他地区的创业者，各自更擅长什么。

过去十年，中国创业者在硬件方面做得非常好。我们知道怎么降低成本，也知道怎么把产品做得稳定、质量足够好。有些公司甚至在尝试让硬件像软件一样快速迭代。比如我们合作过的追觅，上新速度就非常快。这是中国创业者，尤其是有中国供应链背景的团队很擅长的事情。

美国和欧洲的创业者通常更擅长 SaaS，知道怎样建立用户习惯、提升经常性收入。两类创业者的长项不一样。

如果你已经有了软件，你可以先验证什么场景是真需求，然后再定义硬件产品。硬件要贵得多，在卖出产品之前就要投入很多钱，而且方向一旦定下来，很难随意转向。所以有软件基础的公司通常会用社区来测试痛点，再看硬件能怎么解决问题。

但硬件创始人也有自己的优势和难处。我讲个小故事，有个美国创始人来深圳，跟我说「我只待一天，今天把工厂合同签完，明天就走。」结果呢？他那一年大概有一半的时间都在深圳跟工厂打交道。这就是硬件的现实，但也正因如此，硬件创始人积累了供应链资源，能做出品质很好的产品。

不管哪种路径，都绕不开一个根本问题：为什么一定要做硬件？ 用户可能要先花三四百美元买一台设备，最后获得的却主要是一种软件体验。我们的一些客户，在非常早期就被反复问过这个问题。

Ken Hsu（Wapitee）：Henri，你既从平台侧看过很多项目，也在自己做产品。你怎么看？

Henri Pang（MUZIM AI）：我们自己的项目一开始试的是先做硬件，收集了一些数据和用户反馈。但很快就会意识到，用户如何真正与这台设备互动，很多时候还是由软件决定的。于是我们又掉头试着单独推软件。现在还没有完全启动，我们还在观察用户的反应。

如果让我说现阶段的想法，与其纠结软件和硬件谁先做，不如先从品牌开始。

我的观察是，硬件创业者有时会高估「把硬件设计得更好」本身能带来的作用，低估一套被精心设计的软件可以吸引多少新用户，又能带回多少改进产品的洞察。而软件创业者则常常高估定义、设计和交付一款硬件的难度。

用户买硬件和买软件时，决策方式完全不同。买一个实体物品时，人会先看产品，再看价格，然后再判断一遍它漂不漂亮、摸起来是什么感觉。工业设计很重要，因为硬件首先是一个物件。用户先被它吸引，之后才会了解它能做什么、自己是否真的需要。

软件通常从免费试用开始。用户一开始想的是「我还不想付钱」，真正用起来之后，可能先买一些 credits，再决定要不要订阅。付费发生得更晚。

我不觉得哪条路线有标准答案，但品牌一定要先行，因为品牌可以把软件和硬件统一起来。在产品真正出现之前，你就应该告诉用户，你在做什么、代表什么，为什么品牌叫这个名字。如果用户最后只能记住一件事，你希望他记住什么？

比如我们的产品叫 MUZIM AI，因为我们想帮助用户管理自己的数据，它有点像一个「属于你自己的数字博物馆」。产品的名字、愿景和最核心的信息，可能会成为软件与硬件之间的一座桥。

Kickstarter 自己也是一个例子。它本质上是一款软件、一个平台，但用户想到 Kickstarter 时，更多会把它理解成一个可以发现新物件、新产品和创新想法的 marketplace。

一年前，Kickstarter 首页还会展示平台累计众筹了多少钱，现在这组数字已经拿掉了。我们去纽约投广告，告诉大家：「这就是人类正在创造的东西。」我们更愿意庆祝创造出好产品的人，讲他们背后的故事，而不是一个众筹平台的数字。这个思路对今天做硬件或软件的人都适用。

Ken Hsu（Wapitee）：Isaac，从外部看，Nori 像是先做软件，再进入硬件。你们当时为什么这样决定？

Isaac Long（Nori）：这取决于产品怎么定义，目标人群是谁，想进入什么场景。没有百分之百正确或错误的答案。

对 Nori 来说，从成立第一天起，我们就决定软件和硬件都要做。用户看到的是，软件先发布，四五个月后硬件才出现，但这并不是后来才做出的决定。

我很认同 Henri 的观点。不管软件还是硬件先出现，品牌都要先存在。用户不会特别区分软件和硬件谁更好，他首先理解的是，这里出现了一个叫 Nori 的新品牌。Nori 和寿司里的海苔发音相同，也会让人产生一种温暖、与家庭有关的联想。用户先形成的是家庭、AI、智能这些品牌印象，不一定会先想清楚自己需要的是一款软件，还是一台硬件。

对我们来说，两者都需要。软件是智能层，它理解一个家庭有几位成员，积累整个家庭的 Context，比如谁有什么过敏、喜欢吃什么、不喜欢吃什么，慢慢形成一张完整的家庭画像。

但如果只做软件，它最终还是一个装在手机里的个人助理。硬件的意义，是让 AI 在家里拥有一个所有人都看得见的实体。

许多家庭里，真正承担大部分家庭事务的通常是妈妈。丈夫未必总能听到她说了什么，孩子甚至可能还没有手机。所以我们需要一台放在家里、所有人都能看到的设备。它像冰箱上的便签或家里的白板，把最重要的事情摆在所有人面前，让丈夫和孩子也参与家庭管理。这才是我们想提供的一整套解决方案。

02 所有 AI 硬件，本质上都是一种 data hub

Ken Hsu（Wapitee）：回到各自的产品。因为 AI，你们增加了什么？又删掉了什么？

Isaac Long（Nori）：首先要弄清楚 AI 擅长什么、不擅长什么。

在 Nori 的场景里，我们没有试图把家庭管理改造成一件特别未来主义的事情。父母每天会收到学校发来的邮件、社区宣传单，孩子也可能突然说：「妈妈，我明天有作业要交，但还不知道怎么做。」信息来自不同地方，格式也完全不同。

过去，父母要在脑子里理解和处理这些非结构化信息，这就是我们说的「隐形 mental load」。AI 很擅长把散落的信息聚合起来，压缩和整理 Context，再转化成结构化输出。

但我们仍然要尊重人原来的生活方式。有些信息用一张简单的表格或图表来看，依然最容易理解。所以 Nori 增加的是 AI 收集、处理信息的能力，删掉的是父母过去必须投入的大量认知劳动。我们想减少他们的 mental load，没有必要重新设计他们怎么生活。

Henri Pang（MUZIM AI）：因为有了 AI，我觉得单个设备的本地算力可以适当降低，不必完全拿掉。同时，数据和信号传输的带宽、速度与稳定性需要进一步加强。

这是我今年一个比较新的判断，以前没有在公开场合讲过：所有 AI 硬件，本质上都可以被理解成某种 data hub。

AI 硬件负责采集、存储和传输数据与洞察。本地计算仍然存在，但它应该服务于「数据中枢」这个角色，不需要试图在设备上解决所有问题。

AI 以后会越来越像水和互联网。你不会在家里自己建一座信号塔，也不会自己生产自来水。最强大的 AI 系统会在云端，大部分计算最终也会发生在云端。你在家里真正需要的，也许更像一个净水器或过滤器，把云端能力以合适的方式接进来。

所以定义 AI 硬件时，应该问这个 form factor 是否适合成为一个 data hub。设备的本地算力可以适当降低，但数据容量、带宽、信号稳定性，以及对 Wi-Fi、网络和其他设备的兼容能力，反而要继续加强。

Jacob Guo（Wapitee）：作为服务商，我们明显增加的一样东西是 Context。

Wapitee 会做一些软件，帮助客户发布产品、做市场验证问卷，也会监控数字广告效果。做这类软件之后会很快发现，如果系统要回答好问题，项目背景、社区背景和目标受众都非常重要。

但我们拿掉了一部分 UI。过去想展示广告呈现的效果，通常要做很多图表和表格，这些都是固定界面。现在我们更希望用交互式 AI，让每位客户拿到一份根据自身业务生成的报告。有些产品更依赖 Google，有些更依赖 Meta，它们关心的信息并不相同，因此没有必要提前设计一套固定 UI。

另外，我们也减少了一部分人力。现在开会可以直接使用会议记录设备，会议结束后立刻得到一份 to-do list。做网站时，AI 可以直接检查代码、快速给出反馈。我们现在使用的项目经理比以前少了。

03 AI-Native 组织里，知道「要做什么」的人更重要

Ken Hsu（Wapitee）：聊聊团队，你们的团队多大？对于一家早期硬件公司，哪些事情你会坚持自己做，哪些可以交给外部团队？

Henri Pang（MUZIM AI）：Kickstarter 全球大约有 100 到 200 人，亚洲只有四个人，其中两个人在中国。我们自己的产品团队有十几个人，在深圳还有零售门店，每家店大约三十人。

我会刻意参与不同形态的业务，再观察哪些经验可以互相迁移。就像 Elon Musk 说的，SpaceX 的制造难题是被 Tesla 解决的，因为 Tesla 经历过那个阶段。

做过零售之后，会更清楚品牌为什么重要，一个品牌怎样走到线下、进入零售场景，又怎样在很短的时间里被用户记住。自己做产品之后，也会更理解创作者为什么选择 Kickstarter、成本是否划算，以及一场 campaign 应该怎样组织。这些 know-how 最后又会回到 Kickstarter，帮助平台判断什么功能对创作者真正关键。

如果说有什么事情我一定坚持自己做，我还是很喜欢亲自写视频脚本。我们试过用 Codex 和 AI 写脚本，怎么训练都不对。花一周调教它，把成品发给合作伙伴，他们说不行。但我自己来写，可能 10 分钟就好了，更有生命力、更真实、更有品牌感。

如果你很重视内容，真的在意自己的信息怎么被表达、怎么被世界听到，脚本还是应该自己写，包括视频脚本、品牌表达，甚至创始人写给公司内部的信。这些原创内容，我现在依然坚持自己来做。

Isaac Long（Nori）：Nori 现在有大约 40 到 50 人，基础的产品开发组织比较标准，有产品、开发、市场等团队。但我们也在做一些实验。

大家都在谈 AI-Native 产品，我认为组织本身也应该变成一种 AI-Native 组织。

我们有一个实验产品叫 SuperNori，比标准版强大很多。它不只理解整个家庭的 Context，还可以替家庭执行一些事情，比如买东西，或者打电话给银行，对一笔账单提出异议。

对于 SuperNori 这类更未来主义、需求还没有被完全定义的功能，我们也在尝试一种更 AI-Native 的开发方式。

传统流程往往是市场写 MRD，再经过产品经理写 PRD、设计师进行设计，最后进入开发。但现在做 Demo 的成本和速度都发生了很大变化，所以在早期探索阶段，我们会让最接近用户的市场团队直接和研发协作，把真实需求快速做成可以体验的 Demo，尽早拿到市场上验证。一旦发现用户真的需要某个方向，再由产品和设计深入介入，把 Demo 完善成体验完整、可以规模化交付的产品。

产品经理的工作也在变化。过去，他们主要靠文字和草图在 PRD 里描述产品。现在，产品经理可以直接用 AI 生成 Demo，让开发更直观地理解需要做什么，前端体验应该是什么样子。

目前，SuperNori 已经拿到了大概几千个 Waitlist 报名。

Jacob Guo（Wapitee）：我刚听 Isaac 说，他们把产品经理和设计师从中间拿掉，第一反应是我们的答案好像完全相反。后来发现，其实说的是同一件事。

在 Wapitee，一个非常关键的角色反而是产品经理。现在用 AI 写代码已经很快了，更需要的是那个真正理解「我们到底要做什么」的人。 他要具体地知道哪里应该有一个按钮，哪里应该放 logo，整个 App 的 flow 应该怎么走，这个判断不能省。

设计师也非常重要。有些公司来找我们时，产品和硬件已经有了，但内部缺少一套强的品牌设计体系，也没有标准化的品牌素材。这个时候外部 agency 很难在后期凭空替公司创造出品牌。

看过很多团队之后，我依然觉得，内部有没有很强的设计能力，是区分一家公司后面推进得顺不顺的重要因素。

04 为硬件付费和为 AI 付费，是两种不同的决定

Ken Hsu（Wapitee）：卖一件普通消费电子硬件，和卖 AI 硬件，最大的不同是什么？

Isaac Long（Nori）：过去卖消费电子，硬件卖出去，这笔交易基本就完成了，之后主要是退换货和客服。但 AI 硬件不同，交易完成的那一刻，只是用户旅程的起点。用户会持续使用 AI 功能，也会继续感受硬件和软件背后的价值。所以 AI 硬件的 GTM，时间跨度比过去长很多。

我们从第一天就做了大量用户访谈，和美国妈妈聊天。也是从那时开始，她们知道有一家新公司在尝试用 AI 解决家庭问题。如果回头看 Nori 的业务和品牌，我们的 GTM 其实从用户访谈那一刻就开始了。

在后续的产品定义和开发中，很多决定也是和最早的一批用户共同做出的。Nori 成立大约一年，这些用户一直在等我们，不断给出建议，帮助我们做决定。大的可能是产品设计，小的甚至细到一个字体。现在的 GTM 生命周期，比过去长得多。

Henri Pang（Kickstarter）：我的看法是，如果你真的在定义一个新品类，AI 产品和非 AI 产品的 GTM 未必有那么大差别。

想想 Plaud，即使去掉 AI 功能，它依然是一台小巧、轻薄、好看的录音机，可以进入传统录音机不方便进入的场景。这类产品在加入 AI 之前，品类、form factor 和产品本身其实已经被定义出来了。它曾经在 Kickstarter 上获得超过 20 万美元众筹，后来通过 Shopify 的 DTC 网站销售，每个月也能做到约 20 万到 30 万美元。

对硬件来说，用户第一步看的仍然是形态、设计和价格。 不要一上来就讲订阅，也不要先讲 AI 功能。在用户决定「这个东西是否足够好看、值不值得继续了解」之前，这些信息甚至没有机会进入他的脑子。

市场上有两种心智。已经愿意为 AI 付钱的人会问：「为了这个功能，我为什么还需要买一台硬件？」愿意为新硬件付钱的人则会问：「AI 到底增加了什么，我为什么要为它多付钱？」这两种心智有时会出现在同一个人身上，但它们依然是分开的。

如果你在定义一个新品类，就得先选一个侧重点。如果你的产品是软件驱动的、也没有明显差异，那就先讲软件价值。如果你的硬件设计得很漂亮、形态很独特，那就先从硬件讲起。

Jacob Guo（Wapitee）：我的观点有些不同。对我来说，传统消费电子和 AI 硬件几乎是两种不同的生物。

典型消费电子的大部分价值由硬件本身提供。今天一些产品之所以被称为 AI hardware，是因为用户真正感受到的大量价值都来自软件。它表面上是一件硬件，用户也需要为实体设备付钱，但之后持续与用户互动的很可能主要是软件。

我们已经经历过消费电子时代，接下来需要重新学习怎样提高订阅率，以及怎样把体验和增值的部分讲清楚。

比如 Wapitee 正在尝试搭建一支 motion design 团队。像扫地机器人这样的传统硬件，摆在那里拍一段视频、放一张静态图，用户大致就能理解它能做什么。

但 AI 硬件需要解释用户怎样与里面的软件交互，这个过程是什么感受。过去 motion design 主要用来解释 SaaS 和软件，现在发布 AI 硬件，需要用它把完整的产品体验讲清楚。

Ken Hsu（Wapitee）：最后一个问题，给 AI 硬件创业者一句建议。可以是自己的经验，也可以是一路上踩过的坑。

Jacob Guo（Wapitee）：我的答案很直接，放手去做。

这是一个新的时代，所有东西都有机会被 AI 重新做一遍。我们一直做 agency 和服务商，是因为喜欢看到新东西，也喜欢和品牌一起摸索，新的价值怎样被带到世界上。当然，也欢迎来找我们合作。

Henri Pang（MUZIM AI）：走进你的市场，了解你的用户，然后在 Kickstarter 上线。

Isaac Long（Nori）：不要为了做一个所谓的「AI-Native 产品」，硬去做 AI-Native。

回到场景，回到用户，真正理解他们需要什么，再给他们需要的产品。如果这个需求需要 AI，那就加入 AI。如果不需要，也完全没有关系。