售價僅9.9美元的中國品牌AI耳機最近在美國賣爆了。
和傳統藍牙耳機相比，這些AI耳機并沒有改變此前的硬件配置，而是通過App提供同聲傳譯、音視頻通話翻譯、AI助手、降噪等功能，但由此對銷量的提振卻堪稱驚人——有賣家表示，在給耳機App接入了AI助手、翻譯功能后，某耳機月銷售額直接從200萬元躍升至800萬元左右。
為什么這類AI耳機能如此熱銷？一方面，其確實契合了美國大量西班牙裔和其他非英語人群需要翻譯功能的核心需求，背后是大模型技術的進步讓語音識別更加精準，AI功能真正變得“好用”；另一方面，則是硬件價格門檻的大幅拉低，此前帶有更強大AI功能的耳機價格普遍在一兩千元，銷量并不理想，如今這類爆賣的AI耳機售價換算成人民幣僅需100多元，激發了普通消費者的嘗鮮需求。春節前后，隨著DeepSeek爆火，不少AI耳機廠商表示也在研究 DeepSeek，以期盡早實現此類大模型的接入。
回望2022年，整個智能硬件行業頹勢盡顯，相關廠商哀鴻遍野，而后，生成式AI和大模型的爆火為智能硬件發展注入了新的生機。AI耳機的熱銷可以看作整個智能硬件行業回暖的標志性風向之一，隨著終端側軟硬件條件的成熟，不只耳機品類，包括智能眼鏡、智能水杯、智能手環等更多硬件類產品近半年來都在海外取得了不錯的銷量。
如今， DeepSeek正在驅動端側AI的爆發，而這又將為整個智能硬件行業帶來多大的想象空間？
硬件廠商爭相接入Deepseek
根據近期公開的資料，DeepSeek的低成本、高性能特性吸引了廣泛硬件廠商接入（或在技術升級中計劃接入），除了前文提及的AI耳機，還有：
智能電視
海信電視宣布正式接入DeepSeek，并支持滿血R1和V3版本自由切換，成為行業首個搭載深度思考智能體的電視品牌，而未來即將上市的海信電視 2025年新品也將全面支持DeepSeek服務；
長虹官宣其AI TV正式接入DeepSeek，并支持在“深度思考（滿血R1）”和“快速響應”兩個版本間自由切換
創維發布全球首款搭載DeepSeek技術的智能電視新品G7F Pro；
TCL電視產品已通過伏羲AI平臺接入DeepSeek，重點在多模態理解、知識處理及內容服務等領域展開深度合作，更多能力仍在持續開發中；
康佳電視宣布接入DeepSeek的先進AI技術，用戶只需輕聲啟動“小康小康”，便能喚醒具有多模態推理能力的AI助
手智能空調/智能冰箱
美的空調宣布推出首款DeepSeek空調，旗下鮮凈感空氣機T6接入 DeepSeek R1滿血版，美的宣傳稱，Deepseek深度學習推理思考邏輯可視化，能夠溫濕風自感知自調節；同時，DeepSeek實現一句話多指令多意圖理解，模糊指令意圖理解。
TCL空調宣布TCL伏羲大模型已完成與DeepSeek的深度融合，TCL小藍翼 C7新風空調在Deepseek的賦能下，將通過環境感知與設備感知，實現自適應學習與推理，自主決策。
海爾冰箱宣布接入DeepSeek，官方表示，DeepSeek還將與海爾冰箱自主研發的保鮮大模型深度融合,重點升級保鮮推理、食材營養、食譜規劃、精準導航等版塊，冰箱將主動為用戶提供更專業、便捷、全面的食材存儲建議、健康飲食規劃和食材實時動態管理。
智能廚電
老板電器對外宣布已成功接入 DeepSeek深度思考模型，并且開啟了內測工作。目前，該模型已完成私有化部署，還與老板電器自研的 AI 烹飪 “食神” 大模型實現了深度融合；
方太也在積極推進接入DeepSeek的計劃，方太擁有 “全球首個AI健康烹飪系統”——Healthy CookingGPT膳食大模型，他們期望通過接入 DeepSeek，為其高端全場景廚電戰略增添助力。
掃地機器人
追覓科技宣布旗下Dreamehome APP已接入DeepSeek-R1大模型，并且追覓S50系列掃地機器人也將成為首款搭載DeepSeek R1的智能清潔產品，接入DeepSee 后，追覓S50系列掃地機器人能夠主動學習用戶習慣、智能規劃清潔路徑、提供更自然流暢的語音交互。
智慧教育
學而思宣布旗下學習機、學練機等智能教育硬件產品，將全面接入 DeepSeek人工智能大模型，通過植入“深度思考模式”，升級用戶的AI學習體驗；
網易有道推出學習硬件產品“全面屏答疑詞典筆”有道SpaceOne，接入DeepSeek后上線“深度思考”模式，會展示完整解題思考鏈路，分步驟講解。
對這些終端企業而言，接入DeepSeek并不是簡單地追逐流量紅利，而是用終端AI為用戶切實帶來價值的重要策略，從而在硬件這條同質化競爭嚴重的賽道中塑造差異化的競爭優勢。未來，預期還會有更多硬件企業加速接入 DeepSeek，如果大家都適配了，那么適配之后的PK才算真正打響。如何通過AI直擊消費者的需求痛點，同時實現技術與商業的平衡，是制勝市場的關鍵。
Deepseek助力端側AI生態重構與產業鏈協同
過去幾年，智能硬件之所以賣得不好，是因為沒有回答好一個核心問題，即“憑什么讓消費者為你買單”？AI的確是有用的，但是如果有用的“代價”是高昂的溢價，那么依然難以取得商業上的成功。
對硬件廠商而言，技術與商業平衡的藝術在于用更低的成本為消費者帶來更好的智能體驗，從這個維度來說，DeepSeek通過技術創新和生態優化，降低了硬件廠商在端側部署高性能AI的門檻，具體表現在以下幾個方面：
首先，DeepSeek訓練與推理成本大幅壓縮，在保持性能的同時降低終端硬件資源消耗和算力需求。
訓練成本方面，DeepSeek通過創新的架構設計和算法優化，將大模型的訓練成本壓縮至行業領先水平。例如，DeepSeek-R1模型的訓練成本僅為560萬美元，遠低于同類模型（如GPT-4的數億美元），而性能卻接近頂尖閉源模型水平；推理成本方面，大模型推理過程 KV 機制是限制推理效率的一大瓶頸，Deepseek創新的MLA機制通過低秩聯合壓縮鍵值（KV）緩存，相比傳統 MHA減少約90%的KV緩存量，能夠顯著降低硬件資源消耗。由此，DeepSeek-R1的每百萬輸出tokens成本為 16 元，API定價僅為OpenAI的三十分之一。
第二，硬件兼容性與國產化適配是DeepSeek助力硬件廠商降低成本的另一大利器。
傳統的AI訓練多依賴高算力芯片，英偉達的H100曾經一卡難求。DeepSeek 通過技術創新成功降低了對高端GPU的依賴，可以適配國產芯片架構，并為國產芯片提供技術驗證場景。
不久前，華為、寒武紀、摩爾線程以及昆侖芯都有公開信息表示其完成滿血版 DeepSeek模型的適配，另有許多芯片廠商宣布完成對DeepSeek蒸餾模型的適配。業內專家表示，雖然蒸餾模型的準確度不如滿血版模型，但蒸餾版模型能讓端側AI的能力上一個臺階，端側資源受限，有了DeepSeek的蒸餾模型之后，原來只能部署7B模型的場景，現在能達到14B模型的效果——這相當于助力硬件廠商在保持性能的同時減少端側設備的算力需求。
而在跨平臺支持方面，DeepSeek采用MIT開源協議，允許廠商免費商用和定制開發，并支持多種計算平臺（如 AMD MI300X、華為昇騰云），又能減少廠商在軟件適配上的投入。
第三，產業鏈協同與規�；磥頃M一步攤薄端側 AI 的邊際成本。
美格智能、廣和通、移遠通信、芯訊通在內的多家物聯網模組企業紛紛發布了旗下AI模組適配DeepSeek的消息，比如廣和通稱其高算力 AI模組及解決方案全面支持小尺寸的DeepSeek-R1模型，移遠通信在官微發布消息，宣布其搭載高通QCS8550平臺的邊緣計算模組SG885G，成功實現了DeepSeek-R1蒸餾小模型的穩定運行
DeepSeek帶來的影響不是單一的技術突破，而是整個產業鏈的協同進化——從芯片到模組廠商的適配，從算力到云服務再到應用，整個產業鏈的協同工作正在推進，某種意義上，DeepSeek的出現就如同提供了一個交點，讓通向端側智能未來的各個環節都能夠更好地互聯互通。而因協同帶來的規模化效益，未來將進一步攤薄端側AI的邊際成本。
總結來看，DeepSeek通過技術創新、國產化適配和開源生態，將端側AI部署成本大幅降低，為硬件廠商提供了高性價比的解決方案。無限星辰CEO方海聲直言：“DeepSeek的技術，讓AI硬件創業從‘重資產游戲’變成‘敏捷創新’。以往開發 AI 硬件需要組建算法團隊、購置云端算力、承擔數據合規成本，而如今創業者只需調用優化后的基礎模型，專注場景適配與硬件設計即可�！�
寫在最后
盡管DeepSeek顯著降低了硬件廠商的部署成本，但端側 AI 的全面普及仍面臨挑戰：比如如何進一步解決資源受限的挑戰，比如如何合理優化分配云、邊、端計算任務，再比如如何適配不同應用場景中硬件對計算能力、功耗、隱私等的不同需求…..
道路是曲折的，但前途是光明的——未來，隨著端側設備的算力升級和模型優化，其成本優勢將進一步放大，推動智能硬件向普惠化、高效能方向加速發展。
