酷开“All in AI”的野心：拆解一个超级智能体的生态扩张法则

引言：一场迟到的AI革命

2025年4月，北京嘉瑞文化中心的一场专访中，酷开科技CEO王志国抛出一个观点：“AI的本质是开放，封闭的AI无法发挥效能。”这句话的背后，是酷开自2023年起“All in AI”战略的延续——从最初升级电视系统，到覆盖运营商、车企、智能硬件的开放智能体生态，这家被贴上“互联网”标签的科技公司，正试图用“超级智能体”重新定义AI生态的玩法。

酷开科技CEO王志国

但这条路上，质疑从未间断：在巨头林立的AI战场，酷开凭什么能撕开B端市场的缺口？它的开放生态是真命题，还是伪概念？

一、开放生态：酷开的“价值定位”生存法则

“AI的核心价值不是独占，而是共享与赋能。”王志国在专访中强调这一点。2023年，酷开推出AI 1.0系统时，选择将部分源码开放给合作伙伴。这一“反直觉”操作曾引发内部争议——毕竟，AI算法的护城河往往建立在技术封闭性上。但王志国算了一笔账：与其让合作伙伴重复开发底层能力，不如将酷开的AI产品以超级智能体模块标准化输出，快速形成生态规模。

这一策略在运营商领域初见成效。通过与移动、联通、IPTV等合作，酷开将AI语音助手嵌入机顶盒，用户无需更换硬件即可体验“一句话找片源”“个性化推荐”等功能。数据显示，搭载酷开系统的机顶盒用户日均使用时长快速提升，而合作伙伴的定制开发成本降低不少。“我们要做的是智能化的基础设施。”王志国总结道。

酷开构建生态的关键逻辑：1降维打击：用电视领域积累的AI能力(如语音交互、内容推荐)切入门槛较低的机顶盒市场，快速占领入口;2标准化输出：将算法模块化，合作伙伴可按需“拼装”，降低技术适配成本;3数据反哺：通过B端合作获取跨行业用户数据，反哺AI模型迭代，形成闭环。

二、跨行业赋能：从“电视大屏”到“智能汽车”

如果说运营商合作是酷开生态的“基本盘”，那么智能汽车则是其发力的另外一条赛道。2025年Q1，酷开超级智能体在汽车领域的销售突破4000万，软件与硬件收入平分秋色。这一成绩的背后，藏着一个“场景痛点”的逻辑：车内场景中，用户双手被方向盘占用，语音成为最自然的交互方式，但传统车机系统往往只能执行简单指令(如“播放音乐”)，而酷开的“影音智能体”试图更进一步——当用户说“我想看《狂飙》”，系统能自动定位到上次观看的集数和位置。

更值得关注的是本地化算力的布局。王志国透露，酷开正与车企联合开发车载边缘计算方案，将照片处理、隐私数据存储等需求留在本地。“用户不愿让敏感数据上传云端，而汽车恰好具备持续供电和高算力条件，这天然适合部署本地AI。”这一思路直击车企痛点：既符合隐私合规趋势，又能通过差异化功能提升产品溢价。

“许多家长不愿让孩子长时间玩手机，但车内封闭空间恰好是替代方案。”一些合作车企反馈，使用体验优秀的车机大屏使家庭用户购车意愿提升。而这只是开始——未来，酷开将会基于智能汽车本地算力和传感器进一步优化交互体验。

三、营收密码：B端生意的“软硬兼施”

软件收入占比50%”是酷开2025年Q1汽车领域营收的亮点，但这并非一蹴而就。酷开科技早期的运营商合作伙伴更倾向于采购硬件+软件的打包方案，“他们觉得软件应该是买硬件的配套”。

但是现在AI时代，软件和数据才是定义价值的关键，为此，酷开设计了一套“渐进式”变现模型：

1、软件服务：通过影音超级智能体作为切入点，六大智能体以软件或Agent技能接入的方式，赋能企业自主自研的系统，增加软件类收入;

2、硬件搭台：通过定制化屏幕和控制器等硬件切入智能汽车座舱，快速落地，降低合作门槛;

3、数据分成：为车主用户提供酷开AI和生态的内容服务，产生的运营收入，与合作伙伴共享商业化收益。

四、挑战与优势：生态狂飙下的冷思考

尽管前景乐观，酷开的生态战略仍面临三重考验：1技术护城河是否足够深？ 与专注算法的AI公司相比，酷开的优势在于硬件落地经验和用户基数，但通用型AI模型的竞争力仍待时间验证;2开放与控制的平衡：源码开放可能催生“搭便车”现象，如何避免合作伙伴的技术反超？3跨行业适配成本：从电视到汽车，不同行业的交互逻辑、数据规范差异巨大，定制化开发可能拖慢扩张速度。

对此，王志国的回应显得务实：“我们不做‘大而全’的AI平台，而是聚焦特定场景做到极致的AI体验，来保证我们的领先优势。第一，相对大模型厂商，我们的小模型智能体服务成本低，性价比高;第二，我们独一无二的全网影音资源的直接引用功能是客户十分看重的;第三，互联网科技公司酷开这个品牌是一个卖点，我们的创作智能体(生图生音频)是车企十分重视的卖点。”

结语：AI 新时代，谁需要“超级智能体”？

当行业热议“通用人工智能”时，酷开选择了一条截然不同的路径：不做颠覆者，而是成为产业升级的“送水人”。无论是让电视听懂方言，还是让汽车变成“移动的娱乐厅”，其本质都是通过AI解决“小场景”中的“真问题”。

或许，这场B端生态的卡位战，最终拼的不是技术参数的高低，而是谁能真正理解一句话：AI的价值，不在于它有多聪明，而在于它能让多少行业变得更“笨”——把复杂留给系统，把简单还给用户。

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