出品 | 網(wǎng)易科技《態(tài)度》欄目

作者 | 袁寧

編輯 | 丁廣勝

都知道了，李志飛發(fā)了新硬件。

這是一款號稱“全球首款 Agentic AI（具身智能體）硬件”的產(chǎn)品——TicNote。

設(shè)備厚度僅3毫米，可通過磁吸貼在手機(jī)背后，搭載基于 DeepSeek-R1等大語言模型能力的 AI Agent 系統(tǒng) Shadow AI，支持錄音轉(zhuǎn)寫、總結(jié)、思維導(dǎo)圖生成等功能。它可連續(xù)錄音20小時，支持超120種語言識別和轉(zhuǎn)寫。

海外版在今年4月15日率先發(fā)布，售價159.99美元；國內(nèi)悅享版售價999元，甄選版為1499元。

但在產(chǎn)品參數(shù)、市場定價和新品戰(zhàn)略之外。我很好奇，李志飛為什么又做回了硬件？他這次是怎么想的？

TicNote部分核心功能

在 AI 圈里，李志飛是一位典型的“前浪”。曾任谷歌機(jī)器翻譯實驗室科學(xué)家，2012年離職創(chuàng)辦出門問問，從語音助手、智能硬件一路做進(jìn) AIGC，最終在2024年成為“AIGC 第一股”。

目前出門問問做的包括通用大模型「序列猴子」，以及AI配音助理「魔音工坊」及海外版「DupDub」、AI數(shù)字分身「奇妙元」及海外版「LivGen」、企業(yè)AI交互式數(shù)字員工生成平臺「奇妙問」、可一鍵成片的AI短視頻生成平臺「元創(chuàng)島」等。

如今他又帶著新的硬件回來了。

但TicNote 的重點不是硬件，而是他口中“像影子一樣”的“Shadow”Agent。李志飛透露，接下來，出門問問還將推出 Shadow AI 賦能的 TicNote Watch、TicNote Pods、TicSports 等全新系列，繼續(xù)押注 Agent 化的硬件終端。

在少見的媒體交流中，李志飛說了很多實話：關(guān)于做大模型和AGI，關(guān)于 AI 信仰的崩塌與回歸，關(guān)于 Agent 的定義，以及他如何重新看待做硬件這件事。

而他的表達(dá)，也恰恰透露出許多AI領(lǐng)域從業(yè)者，在當(dāng)下所面對的共同真實處境：模型和產(chǎn)品，信仰和情緒，再出發(fā)之前的猶豫與選擇。

在這篇稿子里，我們希望盡可能多的保留李志飛的原話，試圖拼出他關(guān)于 AI 和硬件的思考。

談“用 AI 的 AI 做 AI”：所有事情都和以前大不相同了

在出門問問 CEO 李志飛看來，AI 的開發(fā)范式正在重構(gòu)，“一個人就可以完成 Google Translate”的時代真的來了。

李志飛的方法是：“用 AI 的 AI 做 AI。”

具體來說：“首先，我們究竟應(yīng)該如何做 AI？我這里有一個口訣：「用 AI 的 AI 做 AI」。這聽起來有些拗口，簡單來說，第一個「AI」指大模型；第二個「AI」是指 Coding Agent，它本身可能也是由 AI 制作的，或者其主要能力源于 AI；最后一個「AI」則是我們自己要做的應(yīng)用。”

他用他自己的一場個人實驗，詳細(xì)講述了這句話背后的體驗和感受。

“以前我在 Google，一天寫300行算法代碼（非簡單代碼），這已經(jīng)算是高產(chǎn)了。而我最近寫了一個通用的 Agent，它在3個小時，也就是一個晚上，給我寫了3000行 Python 代碼。”

“而且代碼質(zhì)量絕對比我寫的好，里面是沒有任何 UI 的純粹后端邏輯。換句話說，它3小時代碼的能力，相當(dāng)于我以前10個工作日的工作量。就是這樣一個比例。”

這個變化帶來的震撼不只是效率的提升，更是底層認(rèn)知的重構(gòu)。他說：

“所以我就在想，一個人就可以完成一個 Google Translate。以前 Google Translate 是由20個全世界最頂尖的博士在那里寫代碼，寫了很久。而我現(xiàn)在，我一個人就可以完成那20人的工作量。”

“當(dāng)年 Google Translate 至少還是一個非常了不起且復(fù)雜的系統(tǒng)。所以，我覺得從這個角度來說，所有事情都與以前大不相同了。”

“我認(rèn)為，最終 AI 的關(guān)鍵在于你能夠構(gòu)建一個自我進(jìn)化的 AI 系統(tǒng)。”

他還透露，自己現(xiàn)在每天都會用AI寫代碼，而每天的 Token 消耗就能達(dá)到50美元。

談信仰崩塌與重建：除了巨頭都沒資格談大模型

2023年，李志飛一度放棄了 AI。2024年，他又重新信了，甚至信仰 AGI 和超級智能。

“我曾有過信仰崩塌。2023年我有了 AI 信仰，但做了一段時間，主要是因為沒有資金支持，覺得燒不起，所以就放棄了。去年，別人跟我講 AI，我都不想聽。”

“但最近我重新找到了對 AI 的信仰，甚至信仰了 AGI，信仰了超級智能。這是一個難以想象的轉(zhuǎn)變。我希望我對這份信仰能夠這次持續(xù)更久一點。”

他不避諱談起這段“失望”的來源。在過去一年里，他經(jīng)歷了行業(yè)的降溫，也切身體會到大模型創(chuàng)業(yè)面臨的資源瓶頸。最根本的原因是：看不到自己的位置。

“在大模型時代，我是第一批站出來說要做大模型的，但可能也是第一批意識到這不是我的菜。然后，基本上沒有全身心投入去做這件事，就是因為我不知道如何參與。”

“今年上半年時，我更覺得，除了全世界那三四個巨頭，其他公司都沒有資格談?wù)撃Ｐ停灰獪悷狒[，不要浪費你的生命。更不要浪費你的情緒在這里面。”

“因為你根本就沒有機(jī)會，那完全是在燒錢。而且事實上，大模型本身這個東西，我覺得已經(jīng)變得超級無趣，反正就是燒錢。我找不到切入點，我更不能理解絕大部分 AI 公司到底還有什么價值。”

但正是因為看清了這一點，他慢慢找到了新的入口。

“我發(fā)現(xiàn)，即使是雄心勃勃的 AGI 目標(biāo)，也并非遙不可及。通過構(gòu)建我所設(shè)想的遞歸 Agent 體系，所需資金可能并不龐大，更依賴于創(chuàng)新的智慧。”

“我相信，只要擁有足夠深入的思考和技術(shù)能力，即便不是行業(yè)巨頭，也能參與到 AGI 的進(jìn)程中。”

談智能的本質(zhì)：進(jìn)化+遞歸，TicNote是一個 Agent

這個讓他參與進(jìn)AGI進(jìn)程的是Agent。李志飛分析：

“如果我們思考智能的本質(zhì)，我認(rèn)為，智能的第一個本質(zhì)是進(jìn)化。”

“就像人類作為智能體，在特定環(huán)境中（無論是社交還是任務(wù)執(zhí)行），通過獲取反饋來不斷調(diào)整自身行為并進(jìn)行反思一樣，AI 也應(yīng)如此。”

“這種進(jìn)化是自動的，無需人工干預(yù)。Agent 自主建立循環(huán)，通過規(guī)劃、在環(huán)境中執(zhí)行、獲得反饋、調(diào)整規(guī)劃并更新上下文，實現(xiàn)持續(xù)的自我完善。”

除了進(jìn)化，另一個關(guān)鍵詞是遞歸。

“智能的第二個本質(zhì)，我認(rèn)為是遞歸。”

“遞歸是一種『分而治之』的思想：一個復(fù)雜問題被拆解成更小的、相同類型的問題，直到它們可以被直接解決。”

那什么才算一個 Agent（智能體）？李志飛認(rèn)為，一個核心特征是它必須能“跳出大模型語言環(huán)境”，也就是說，不只聊天，而是要能調(diào)用外部工具。

“Agent其實是相對于 ChatGPT 這種純聊天的來說的。”

“你要用到除了聊天以外的很多東西，這些功能已經(jīng)跳出了大模型自己的一個語言環(huán)境，這是第一個特征。第二個特征是它是自適應(yīng)的，它會動態(tài)去調(diào)整它的規(guī)劃。”

而按照這個標(biāo)準(zhǔn)，李志飛認(rèn)為出門問問發(fā)布的 AI 終端完全符合。

“從這個角度來說，我們這次的產(chǎn)品肯定是一個 Agent。而我們的硬件，跟它是搭配起來的。”

如果一定要從硬件形態(tài)來定義 Agent 呢？

“那它就等于機(jī)器人。它得自動能走，它得能給你拍照、拍視頻，然后拍了視頻還能幫你理解和整理。但我們現(xiàn)在這個產(chǎn)品也能幫你錄音對吧？也算是。”

談做回硬件：過去踩了很多坑，不想一直失敗

關(guān)于做硬件，李志飛踩過很多坑。

“你知道我們以前做了一個硬件，前面的研發(fā)成本，有的時候就是千萬級別的。就這個還沒算渠道，就這個導(dǎo)致的問題是，一個東西一發(fā)出去，如果賣不到十萬臺基本上就沒戲。”

“這會導(dǎo)致什么問題？就是那種你第一天這個產(chǎn)品賣得不好，你就開始懷疑人生。因為你投那么大，對吧？”

這種“只許成功”的焦慮，讓李志飛對硬件幾乎產(chǎn)生了抗拒。

“以前我們發(fā)一個硬件，光訂貨就搞一年，花了幾千萬。如果第一天沒賣好，我就覺得完了。”

而這一次，他選擇“用一種更輕盈的方式做”。

“現(xiàn)在我做硬件，其實我對它的銷量不是說先賣10萬臺，我覺得先賣1萬臺就挺好。然后我通過這些用戶的方式去迭代軟件。”

“不像當(dāng)時的心態(tài)：一旦第一天沒爆，就覺得，完了，算了。那種控制不住的心態(tài)。”

他認(rèn)為創(chuàng)業(yè)很難的一個點是，當(dāng)你心里構(gòu)建了一個“理想的未來”，結(jié)果第一次見市場的時候，反饋完全不一樣，很容易信仰崩塌。

“創(chuàng)業(yè)有時候就是有一點口碑嘛。你本來講這個東西怎么怎么好，結(jié)果第一次見市場完全不是這么回事，那你這個信仰就崩塌了。尤其你是一個做研究出身的人，那種沖擊感是很大的。”

他改變了自己的預(yù)期，也改變了打法。

“以前我們心態(tài)就是，只要你賣不到10萬臺，我就開始發(fā)毛，OK，我可能堅持不下去。但今天，我只要能賣1萬臺、1千臺，不管你誰做，我都可以繼續(xù)打。”

“說句不好聽的，我在別的地方虧過太多錢了。所以現(xiàn)在在這里我能打持久戰(zhàn)。”

他很清楚一個現(xiàn)實：現(xiàn)在做硬件，必須放棄過去那種“自研一切”的沉重路徑。

“我以前搞硬件，是幾十號人全棧做，結(jié)果一個項目搞死自己。現(xiàn)在我基本上都是和深圳的合作伙伴搞，大家分工明確，輕巧高效。”

而且，“硬件”的意義，也不再只是“產(chǎn)品”，而更像是一種 “Agent 的身體”——一種信息收集、上下文沉淀的接口。

“硬件就是一個傳感器，收集數(shù)據(jù)、組織數(shù)據(jù)，然后給 AI 系統(tǒng)構(gòu)建上下文。對我們來說，這是一個必要的組成部分，不是為了卷設(shè)備，而是為了讓 AI 真正變得有用。”

李志飛說，他之所以還能再做，是因為“我們真的已經(jīng)跌過坑了”。

“我也不想一直失敗。”

談過往經(jīng)歷：硬件，就是上下文的沉淀器

李志飛并不諱言，他過去那些失敗的、反復(fù)被打臉的嘗試。

“以我的創(chuàng)業(yè)為例，我之前做了一個智能硬件，結(jié)果小米把價格拉到我們十分之一。我做大模型，結(jié)果所有大廠都進(jìn)來了。”

“你每次獲得這種反饋之后，就讓你放棄這種東西，或者你就不停地調(diào)整你的 plan。”

他反復(fù)強(qiáng)調(diào)，“反饋”是改變一切的關(guān)鍵。甚至是“塑造一個人”的關(guān)鍵。

“如果在美國，我做了一個大模型，我可能就被 Google 收購了，賺了很多錢。或者我做了一個硬件，我可能被蘋果收購了，賺了很多錢。”

“所以這種反饋一定會造就你這個人的行為是完全不一樣的。同樣一個創(chuàng)業(yè)者，同樣的智商，在中國和美國不一樣的創(chuàng)業(yè)環(huán)境下，得到的反饋不一樣。最后你的行為，你的思考模式就會完全不一樣。”

“這就是我想說的，什么是個性化的環(huán)境，個性化的上下文。”

“上下文”這個詞，在李志飛這里，不僅是技術(shù)詞，也是心理詞。他說，這些年，“所有打擊和反思，都是我的上下文。”

而他現(xiàn)在最關(guān)注的是，如何給 AI 構(gòu)建“上下文”。而不只是卷參數(shù)、卷算力。

“那么除了大模型之外，最重要的是什么？最重要的是你要有個性化的環(huán)境和 Context（上下文）。”

“上下文更多是一個歷史的記錄。”

這也是他決定重新做硬件的重要原因。因為沒有硬件，就無法沉淀上下文，AI 也就無從理解用戶是誰。

在這次交流中，李志飛沒有展示“新故事”，而是交出了他作為一個技術(shù)人、一個曾多次試錯的創(chuàng)業(yè)者的真實反饋。

AI 的故事還在繼續(xù)，只是他的注意力和節(jié)奏，變了。