日前，Limitless AI推出了Limitless，號稱世界上最小的AI可穿戴設(shè)備，售價99美元，約合717元。據(jù)報道，該設(shè)備內(nèi)置大型模型，可全天候記錄對話內(nèi)容，并提供AI總結(jié)功能。Limitless Dan，AI創(chuàng)始人 隨后，Siroker聲稱，該設(shè)備的銷售額已經(jīng)超過20,000臺，其用戶大多來自中國和美國市場。

事實上，就產(chǎn)品形態(tài)而言，Limitless和稍早出現(xiàn)的AI Pin相當相似，但是前者更注重語音記錄、備忘錄等功能，所以在功能上更像是AI。 精簡版Pin，或隨身智能音響。根據(jù)官方公布的相關(guān)資料，Limitless的核心功能集中在“Transcript"(轉(zhuǎn)錄直譯)、“Notes"(要點摘錄)，以及"Summary"(總結(jié))三個方面，類似于目前一些具有AI功能的錄音筆產(chǎn)品。

Limitless總結(jié)功能演示

值得注意的是，雖然Limitless支持Wi-Fi和藍牙，并且具有一定的獨立工作能力，但是由于它同樣沒有配置屏幕，因此也高度依賴于手機或其它設(shè)備來提供內(nèi)容查看等支持。所以Limitlesss 在iPhone和Android型號上，AI方面也沒有抵觸智能手機，甚至計劃推出原生應用。因此，Limitless和AI Pin的設(shè)計思路明顯不同。

Limitless還為用戶對AI相關(guān)功能的隱私焦慮提供了“信任燈”。、許多保證，如同意選項和隱私云。但是對于用戶來說，AI幻覺和訂閱成本在模型產(chǎn)品中很常見，顯然也是一個大問題。

事實上，AI幻覺是目前大模型領(lǐng)域尚未完全解決的問題。因此，AI總結(jié)、AI摘要等功能的準確性也會受到相應的影響。此外，Limitless還沒有配備屏幕和視覺識別模塊，這使得它們的互動高度依賴語音，因此可能會放大這個問題。

另外，如何解決大型云模型在響應和延遲方面的不足，也是這類AI設(shè)備亟待解決的問題。畢竟這直接關(guān)系到體驗。

訂閱服務由Limitless提供

相比之下，AI功能的訂閱服務費用，現(xiàn)在已經(jīng)開始陸續(xù)出現(xiàn)。由于Limitless很有可能引入第三方大型模型來支持其功能，因此收取訂閱費用幾乎是不可避免的。vivo副總裁之前，vivo AI全球研究院院長周圍透露，目前與大型模型進行對話的成本為0.012元至0.015元，大型模型輸出AIGC內(nèi)容無法享受到規(guī)模效應的加成，用戶數(shù)量的增加會導致成本上升而不是下降。

之前，三星Galaxy 事實上，AI的收費事件揭示了這個問題的本質(zhì)，因為訂閱費用用于支付第三方的大型服務，但用戶顯然需要觀察這種模式的接受程度。

如今，智能手機已經(jīng)滲透到許多客戶生活的方方面面。因此，最近出現(xiàn)的所謂AI原裝設(shè)備，首先需要面對使用習慣這個最大的問題。這一市場趨勢也使相關(guān)廠商不得不從多方面尋求突破，試圖探索新的使用場景，以便在目標市場中找到生存空間。因此也不難理解，相關(guān)廠商將AI Pin和Limitless被歸類為智能可穿戴設(shè)備。畢竟這類產(chǎn)品目前出貨量相當客觀，在用戶習慣上與之重疊。

此前AI 事實上，Pin遇到的大量用戶差評已經(jīng)在一定程度上表明，目前這類AI設(shè)備仍然受到許多技術(shù)上的限制。其中，關(guān)鍵在于其局限于薄弱的本地算率，只能高度依賴云大模型。而且事實證明，這個方案對數(shù)據(jù)連接和本地計算率的限制太大，所以目前的實際表現(xiàn)并沒有那么令人滿意，即使是識別語音指令的“基操”也還是有一些困難的，要么反應慢，要么識別錯誤。

這個問題也導致了相關(guān)廠商需要采取更加務實的方式進行調(diào)整，Rabbit 以R1為例，其目標并非取代手機，而是將其設(shè)計為“為用戶提供一個完整的、適用于各種應用的通用控制器”。事實上，類似的情況很有可能會在Limitless上再現(xiàn)，但與Rabbit相比， R1和AI 與Pin相比，Limitless的定價幾乎實現(xiàn)了科技潮玩的定位。

Rabbit R1的形式與手機幾乎一致。

然而，這種相對務實的策略也帶來了一個幾乎無法解決的問題，那就是AI設(shè)備要想以相對較低的價格吸引用戶，就必須更嚴格地控制成本，顯然降低當?shù)赜嬎懵室呀?jīng)成為幾乎唯一的選擇。但是即使我們不惜一切代價加強當?shù)赜嬎懵?，這些問題真的能解決嗎？

大家都知道，目前包括高通驍龍8 Gen3、包括MTK天璣9300在內(nèi)的新旗艦SoC在端側(cè)AI算率方面有了很大的提高，例如驍龍8 Hexagon3的Gen3 NPU可以以20tokens/s的速度運行100億參數(shù)的大型模型，天璣9300甚至可以在極限狀態(tài)下運行330億參數(shù)的大型模型，但是與云大型模型相比，差距是指數(shù)級的，所以目前智能手機基本都是采用端側(cè)面的， 云的混合方案。

Limitless作為一種個人設(shè)備，雖然有一些獨特之處，但它依靠智能手機的特性實際上揭示了這種所謂的AI原始設(shè)備的局限性。因此，如何更好地與智能手機合作，避免與后者直接競爭，可能是這類產(chǎn)品在市場上站穩(wěn)腳跟，給用戶帶來更好感受的關(guān)鍵。

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