近日一款名为Plaud Note的AI硬件产品，在海外市场引发了广泛的关注。
其在众筹平台Kickstarter首发时就以110万美元的成绩打破了该类目的纪录，随后在转战Indiegogo之后，预售阶段的销售额更是实现了近600万美元。
据了解，这款产品在功能性上并不复杂，主打的是AI录音功能，并号称是全球首款ChatGPT提供支持的录音机，能够吸附在iPhone背面，无需安装额外App和授权的情况下，就能解决iPhone通话时不能录音的缺点。
对于iPhone此前在通话录音这一功能上的短板，支持MagSafe磁吸、体型小巧的Plaud Note可以说是完美将其解决。
此外，Plaud Note还通过引入ChatGPT和Claude 3.5 Sonnet等AI大模型，来为录音功能提供了更多的增值服务。而在业务层面，Plaud Note除了本身的硬件需要付费购买之外，AI相关功能也需要收取一定的订阅服务费用。
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虽然亮点非常清晰，但Plaud Note的短板也同样明显。
尽管其在便携性和易用性上表现较为出色，但作为一款主打录音功能的AI设备，其录音质量和功能显然与专业设备还存在一定差距，目前就有反馈称其在多人场景下无法清晰地区分发言人。而反观专业设备，不仅在功能上更为全面，还有厂商同样将其与AI结合，提供了诸如离线转文字、实时显示纪要等功能，此外还通过会员服务探索加速转写、实时翻译等增值服务。
作为一款AI设备，Plaud Note毫无疑问也会面临如今智能手机AI功能逐步普及的挑战。现阶段就已经有大量手机厂商将录音摘要、实时翻译等功能落地中高端机型，因此这部分用户对此类产品的需求自然也就有待商榷。
虽然通话录音一直是iPhone用户的痛点，但这更多是出于苹果一贯的用户隐私保护策略。而在最新的iOS 18中，苹果不仅补齐了这一短板，还将通过Apple Intelligence带来更加智能化的录音摘要功能，这无疑就会直接削弱Plaud Note在iPhone用户群体中的需求。
尽管Plaud Note只是作为一款配件存在，目前使用中也无需用户在手机上安装App或是额外授予权限，但其同样也可能会面临手机厂商的“封杀”。毕竟后者只需一次OTA，就可以完全断绝其与系统、硬件层面的所有连接。
Plaud Note并未公布硬件配置的详情
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如今AI在终端设备落地的探索中，端侧算力的局限一直都是关键痛点。相比通过云端来实现相关计算，端侧算力在延迟、成本上明显有着更多的优势，并且在用户隐私上也会有更多的保护。但现阶段端侧算力不足非常普遍，即使是算力相对更高的智能手机和PC，也还无法完全满足流畅运行较大规模的大模型。
例如目前PC上NPU算力最高的高通骁龙X系列，NPU算力也只有45TOPS，与云端服务器普遍使用的NVIDA H100相比，就有着数百倍的差距。因此现阶段原生AI设备受限于成本的情况下，就不得不大量引入云端算力来加以弥补这一短板。
然而云端算力虽然可以解决这类AI设备端侧算力方面的短板，但同时由于严重依赖网络，因此也带来了一系列的问题。更为严重的是，端侧算力不足往往还会伴随识别率的下降，在需要确识别、并快速响应的场景，比如语音、图像识别时就会直接影响到输出结果，此时用户体验自然也就无从谈起。
事实上，此前AI Pin、Rabbit R1等这类AI设备就是前车之鉴，虽然在愿景中描绘了“美好的画卷”，但到了实际使用中，极度匮乏的端侧算力就导致其实际表现频频“翻车”。这也充分证明了在目前的技术条件下，端侧算力不足对于用户体验会造成直接的影响。
不过对于Plaud Note而言，端侧算力的局限性可能影响还不会太大，由于其专注录音功能，因此对即时性的要求并不那么高，这就能够在一定程度上规避网络延迟和端侧算力不足所带来的一些问题。
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值得一提的是，目前AI功能在终端设备的落地仍处于摸索阶段，用户的需求与市场发展趋势也并不明朗，因此在这样的背景下，将AI融入配件也成为了一种探索方向。此前就已有厂商尝试为TWS耳机增加AI功能，比如小米Buds 5就通过独立录音功能与软件配合，实现了转文字、摘要等AI功能的拓展。
在这种情况下，AI初创企业的进入必然就需要面对头部厂商的竞争，因此寻找差异化的产品特色，就成为了前者必须要首先考虑的问题。而对于Plaud Note这类凭借独特定位和功能设计走红的产品来说，在录音配件这个赛道中，无论手机厂商、还是专业设备厂商，都有可能会成为他们进一步发展的阻碍。
