1 亿美元 ARR、不设 AI 硬件产品经理，Plaud 如何拿下全球百万用户？

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文章摘要

去年被视为AI硬件元年，但今年部分AI硬件产品表现不佳，如Humane的AI Pin和Rabbit R1，但Plaud AI的产品却取得了不错成绩。Plaud Note推出一年多交付30万台、ARR达1亿美元，Plaud NotePin全球出货量达100万台，使用者平均每月使用超30小时，年平均节省超260小时，创造约8845美元/年的潜在价值。

在AICon深圳大会前夕，采访了Plaud中国区CEO莫子皓。他分享了Plaud的产品观，直言Plaud没有真正意义上的竞争对手，强调Plaud更像大模型公司，硬件是获取用户context的入口，核心是后续智能处理。

莫子皓介绍了自己的职业路径，从关注互联网保险到涉足医疗与大模型结合领域。他认为大模型厂商关注医疗领域是因为该行业存在诸多低效环节待改造，目前大模型在医疗产业落地的主要问题是商业模式，技术上已成熟。他选择AI硬件方向是因为认为硬件能有效解决context获取问题。

在产品方面，莫子皓表示Plaud没有AI硬件产品经理，而是AI产品经理。选择从硬件切入大模型，是因为硬件可获取context，是使用后续软件和大模型的钥匙。Plaud通过硬件获取context，追求智能边界，虽目前在上下文管理体验升级方面投入不多，但注重通过大模型挖掘录音中的智能信息。与竞品相比，Plaud认为自己是唯一有用户使用的产品，差别在于可用与不可用，其核心发力点是挖掘录音生产资料的价值。

Plaud产品的技术优势集中在优化现有产品线布局和核心技术环节。其产品成败的关键一是产品要能用，解决硬件短板问题；二是做好大模型的智能边界。产品迭代周期为每周更新功能，在提高语音转文字等准确率方面，会在硬件端和软件大模型上进行优化。

在产品设计理念上，莫子皓认为大模型时代用户不擅向大模型提问，产品设计应追求智能探索，超出用户预期。Plaud围绕通过软硬件结合提供上下文信息、探索智能边界、为用户创造价值来设计产品。

对于未来，莫子皓认为人的工作能力可能被放大，Plaud会围绕获取用户context、提升用户生产效率和表现来设计和迭代产品。目前面临续航、通信、收音距离、降噪算法和大模型应用等技术挑战。Plaud不考虑大模型升级带来的竞争问题，专注拓展智能应用边界。

Plaud达成百万出货量是因为产品好，用户画像为工作以对话为主、决策杠杆高的人群。不同地区用户使用习惯无差异，产品全球统一，仅国内上线时做了本地化适配。莫子皓认为AI硬件抄袭难度非关键，核心是产品有用户价值，Meta的眼镜算现象级产品，还提及了对2023 – 2025年AI创业潮中被高估和低估趋势的看法。