OpenAI推出的第一款AI硬件，产品形态完全超出了这段时间大家的猜测。

答案被指向了一支**「AI笔」**。

据了解，该硬件设备由前苹果首席设计官Jony Ive共同参与设计。

不仅具备音频能力，还能通过配对的智能手机或其他终端，与ChatGPT进行双向交流。

消息传出后，有脑洞大开的网友直接给它起名叫oPen*（我没有笑.jpg）*。

有的网友可毫不留情，觉得现在大家几乎都不怎么用笔写字了，搞这么个产品可能白搞：

所以问题来了：OpenAI花费这么多时间精力做出来的笔，真的是想让我们写字吗？（doge

OpenAI首个硬件是一支「AI笔」

从目前曝光的信息来看，OpenAI这款硬件产品很可能是一支**「无屏AI智能笔」**。

在形态上被描述为体积接近iPod Shuffle，按这个说法推一推，这支笔的重量估计也就差不多10—15g：

当然了，OpenAI肯花这么长时间折腾它，肯定不是为了做一支好看又轻的笔，还是得看AI能力。

根据目前的说法，这支AI笔可能会本地跑OpenAI定制模型，能把我们写下来的内容直接转成文本。

我们还可以把文本信息同步进ChatGPT，用户后续可以围绕这些内容继续追问、补充和扩展。

（但问题是大家手写频率真的高吗…

还有消息提到，这支笔可能还能和配对的设备通信，帮助用户完成一些原本要在手机上点来点去的操作。

这么听下来的话，感觉它很可能并不是一个孤立的硬件，更像是是一个低存在感、但随时能用上的AI接口的形态。

虽然具体的产品外观目前没有公布，不过我们可以小小期待一下子～

值得注意的是，这个款AI硬件并不是OpenAI最近才拍脑袋想出来的。

翻看OpenAI的公开信可以发现，大概在两年前，奥特曼就已经开始和前苹果首席设计官Jony Ive一起琢磨一些「更长期」的事情了：

能让奥特曼亲自下场、长期推进合作的Jony Ive，背景实力也不简单。

作为当代最具代表性的工业设计师之一，Jony Ive几乎主导或深度参与了苹果一整代标志性产品的设计，从iPod、第一代iPhone，到MacBook Air，很多我们今天已经习以为常的形态，最初都出自他手。

从这个角度看，Altman早早拉Jony Ive入局，更像是一次非常清醒的判断：当OpenAI开始认真考虑做硬件，那就必须得让《专业的人干专业的事儿》。

真正的关键动作发生在「去年5月」。

当时OpenAI以约65亿美元的价格，收购了Jony Ive创办的硬件公司io，也是OpenAI史上最大收购案，也由此正式把做硬件这件事摆上了桌面：

当时收购之时，OpenAI打包带走的不仅是Jony Ive，还带走了io55名工程师和设计师，相当于直接补齐了一支完整的硬件团队。

有更颇有意味的是，还有一个小细节蛮有意思——Jony Ive本人其实是个不折不扣的“笔控”。

他曾公开展示它日常设计的工具包，一支来自Montegrappa的复古钢笔钢笔赫然在列：

所以咱再回头看OpenAI选择Jony Ive作为心仪的合作对象这件事，感觉可不像是一时兴起了……

OpenAI为啥要想做「一支笔」？

OpenAI选择把第一个硬件产品押注到「笔」身上，其实和奥特曼本人对硬件的长期想法关系很大。

奥特曼去年在播客里就聊过一个很直接的判断——

在他看来，现在的电脑、软件和硬件，基本都是为「没有AI的世界」设计的。

他认为今天的智能手机和电脑，本质上还是开/关的二元模式，你得主动点亮屏幕、打开App、敲指令、等反馈，整个过程充满了干扰：消息弹窗、切换窗口、注意力被不断打断，甚至还会带来一点隐形焦虑。

而奥特曼真正想要的，恰恰是完全相反的体验。

他用过一个挺有画面感的比喻：AI应该像坐在湖畔的一间小屋里，安静、克制、平静，只在合适的时机轻轻介入，帮你把无关的噪音过滤掉，而不是随时跳出来刷存在感：

顺着这个思路再看，OpenAI选择「笔」作为首款硬件这件事，其实就没那么奇怪了。

AI笔，天然就具备奥特曼想要的那种特质：存在感极低，不用点亮屏幕，不抢注意力，需要的时候，顺手就能用。

如果这支笔最终真能像爆料里说的那样，把AI交互和极致便携揉在一起，那它确实很像奥特曼口中的那种“湖畔小屋”式的AI硬件了。

当然，咱从公司层面看，做一支笔更是OpenAI战略转型的关键一步。

长期以来，OpenAI的产品都高度依赖Apple、谷歌、微软这些平台的硬件和生态，如果真想让AI成为用户日常里的第一交互层，只靠软件显然不够。

最终还是得把「端到端」体验握在自己手里——也就绕不开硬件。

首款产品选择笔的形态，既避开了与手机巨头的正面冲突，还填补了第三核心设备的空白，怎么一种不算「取巧」呢～

再从生态角度细想一下，OpenAI当前收入主要靠API和ChatGPT Plus订阅，但这两年增长速度属实有点尴尬…

如果这个时候能通过硬件打开一条新的变现路径，同时顺手把高阶订阅、服务能力绑进去，那玩法就不一样了，硬件+服务形成闭环，整个生态的天花板自然也就被抬到next level了。

（别说，这方面Jony Ive正好很有经验…

至于产品最后到底能不能满足奥特曼对于硬件的终极幻想，咱小小期待一下子～

如何学习大模型 AI ？

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
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• 用好 AI 的核心心法
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• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
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• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
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