著者：梁卡尔、虎嗅テクノロジー部

編集 | 苗正卿

ヘッダー画像 | セコイア中国提供、AI処理

このほど、「人型ロボット第一株」と呼ばれる宇樹科技（Unitree Robotics）が価格照会と購入申込を開始した。73日間で「上場審査通過」（IPO審査）という記録を打ち立てた注目企業で、発行バリュエーションに基づく試算では、複数の初期出資機関の帳簿上のリターンは数百倍に達する可能性がある。

宇樹の株が「入手困難」となる中、宇樹の背後にいる投資機関に注目が集まり始めている。とりわけ、早くから宇樹に賭けていた資本だ。

虎嗅が把握したところでは、セコイア中国は宇樹科技で持株比率が10％に達した初の機関株主となり、その後も複数の資金調達ラウンドで追加投資を続けた。宇樹科技の目論見書によると、複数ラウンドの資金調達による希薄化を経て、上場前のセコイア中国の合計持株比率は7％を超え、第2位の機関投資家となっている。

セコイア中国のマネージングディレクターである李彦男（リー・ヤンナン）は、セコイア中国による宇樹への一連の投資を主導し、最も早く宇樹科技に信頼票を投じた投資家の一人だ。

虎嗅が知り得たところでは、李彦男は身体性AI（エンボディドAI）に加えて、現在もう一つの大きな追い風であるAIハードウェアにも注目している。

現在、AIハードウェアは形態が爆発的に増えている。

メガネ、指輪、イヤホン、AI PC、コンパニオンデバイスは、いずれも「次世代端末」の座を争おうとしている。投資家にとって、カテゴリーが豊富になることは、投資機会が明確になることを意味しない。

製品形態よりも現実的な問題は資本サイクルだ。インターネット企業はネットワーク効果によって3〜5年でDAUと収益を急速に拡大できるが、AIハードウェア、とりわけロボットは、技術、サプライチェーン、量産、市場教育を同時に乗り越えなければならない。それらに必要な時間は、1本のVCファンドの出口サイクルと必ずしも一致しない。

このほど虎嗅は李彦男と対話を行った。

この対話で、李彦男はいくつかの明確な判断を示した。

真のAIネイティブハードウェアの核心は「AIを接続すること」ではなく、これまでの電子機器にはなかった能動性を備えていることだ。
スマートフォンはなくならないが、唯一の入口からマルチ端末体系の中核ノードへと変わる。
優れたAIハードウェアは、まずハードウェア単体の採算を明確にしなければならず、ハードウェアの赤字をソフトウェアのサブスクリプションで回収することを前提にしてはならない。
データそのものが必ずしも独占的な参入障壁になるわけではない。本当の参入障壁は、データを継続的な体験改善へ変えるインセンティブを誰がより強く持つかにある。
市場が危険な段階に入ったかどうかを見極めるうえで最も注目すべきは、モデル能力の急速な進歩が止まったかどうかだ。
アーリーステージ投資は最終的に人を見極めるものだが、自信と「自惚れていて自覚がない」ことの間には明確な境界線がある。

以下は虎嗅と李彦男の対話の内容である（一部編集・削除あり）。

01、宇樹への投資は、先に人を見て、その後に潮流を見た

虎嗅： 当時、どのように宇樹科技を見つけ、投資を決めたのか。

李彦男： 大学で機械工学を専攻していた先輩からの紹介だった。彼は私がセコイアで投資を始めたばかりだと知っており、杭州に四足歩行ロボットを手がけるギークがいて、界隈では少し名が知られていると教えてくれた。私はそのまま公式サイトで王兴兴（ワン・シンシン）のQQメールアドレスを探し、WeChatで検索して直接連絡を取った。最初の会話で、王兴兴は「ロボットでロボットを作る」というビジョンを語ってくれた。それが強く印象に残っている。もちろん投資後、宇樹自体にも浮き沈みはあったが、初期の判断はポジティブなフィードバックを得た。

虎嗅： 宇樹に投資した後、投資に対する認識にどのような変化があったか。

李彦男： 私は王兴兴という人物を最初のラウンドの判断時点で高く評価していたので、この案件自体が私の手法を180度変えたわけではない。

むしろ、アーリーステージ投資では、失敗した案件の方が投資家にとってフィードバック価値が大きいこともある。「模範解答」のような案件には必ず出会う。誰もが各方面で優れていると考え、経歴も華やかで、創業者と話しても実際に強い印象を受け、しかも大きなことに取り組んだにもかかわらず、最終的に成功しなかった案件だ。

これは、成功は実際には小さな確率の出来事だということを示している。あまり適切ではない比喩かもしれないが、投資家にとって案件探しはパートナー探しやお見合いに似ている。セコイアにいたとしても、一人の投資家として市場のすべての案件に投資できるわけではない。だから最終的には有限のサブセットとして、自分のサブセットの中で投資成功率を高めるしかない。そうすると自然に、日常生活で好きな人にはより多くの時間を使い、より多くを注ぎ込むのと同じことになる。創業案件についても同じだ。

これまでのそうした案件を経験したからこそ、王兴兴のような人物は本当に貴重だと感じる。初めて会った瞬間に、人を惹きつける非常に際立った魅力があるのだ。

虎嗅： 投資家はどのようにして継続的に認識をリフレッシュ（刷新）すべきか。

李彦男： リフレッシュは2つの層に分けられる。小さなリフレッシュは、たとえ当時その案件を推奨しなかったとしても、進捗を追い続けることだ。1〜2カ月後にもう一度アップデートして、新しい機会が出ていないかを確認する。私たちの優良企業の多くはそうして再発見された。大きなリフレッシュはサイクルに関係する。金融市場には必ず山と谷があり、技術の進化サイクルにも山と谷がある。どんなに良い時期でも調整や底値には必ず直面する。だから投資家は、山ではバブルリスクを感じ取り、谷では関心を持ち続けて認識を更新し、優れた創業者を見つける必要がある。

虎嗅： 今、一つの案件を見るとき、最長でどのくらい先まで見るか。

李彦男： なるべく10〜15年の範囲内で考えるようにしている。実際に企業へ投資する際は、最初のマイルストーンイベントをより重視する。コンシューマーエレクトロニクス製品を例にとると、PMF（プロダクトマーケットフィット）を達成しているか、一定の人々に受け入れられ高頻度で使われているか、ということだ。このプロセスには企業によって1〜3年かかる。その後、企業はさらにブレーク、イテレーション、競争、第2・第3の成長曲線を経験する必要があり、その全体のプロセスにはさらに数年かかる。

虎嗅： 逃して後悔した案件はあるか。

李彦男： あるが、具体的な名前は出さない。中には最終的にセコイアも投資したものもある。初回の会話でとても良いと感じた案件のタイプとして、根拠はないが人物が非常に優れていると感じる一方、自分が事業そのものに確信や手応えを持てなかったものがある。今振り返ると、初回に「根拠なく非常に優れている」と感じたなら、おそらく時間をかけて徹底的に調べる価値がある。

02、私たちがより重視するのは、それが十分に「AIネイティブ（AI Native）」かどうか

虎嗅： 現在のもう一つの追い風であるAIハードウェアについて話そう。形態が実に様々なAIハードウェアを前に、セコイアが案件をスクリーニングする際、端末案件が投資に値するかどうかを判断する中核的な基準は何か。

李彦男： 私たちはAIハードウェアをカテゴリーで厳密に区分することはしない。本当のハードウェアイノベーションは、既存の分類の外で起きることが多いからだ。

例えば、今では一部の映像機器は「ハンドヘルド」のシーンに分類されるが、Insta360やDJIの関連製品が登場する前、このシーンは明確に定義されていなかった。新しいカテゴリーは往々にして既存の分類表から生まれるのではなく、製品が登場した後に市場が名前を付け始めるのだ。

それがメガネか指輪か、それ以外の形態かよりも、私たちがより重視するのは、それが十分に「AIネイティブ（AI Native）」かどうかだ。直接的な判断基準の一つは、AIを取り除いたときに、その製品が中核機能を実現できるかどうかだ。もう一つの重要な基準は能動性だ。端末が長時間オンラインでいられ、ユーザーがクリックしてから動き始めるのではなく、能動的に環境を記録・理解し、フィードバックを返せるかどうかである。

虎嗅： なぜ「能動性」がAIネイティブハードウェアの核心なのか。

李彦男： これまでの多くの電子機器には本当の能動性が欠けていた。情報を認識することはできても、通常は人間が操作を始める必要がある。AIは端末に、常時オンラインで、世界を自ら見て、情報を観察し、文脈を理解し、必要に応じて行動を取る機会を与える。デバイスはもはや命令を待つだけの道具ではなく、能動的にタスクへ参加し始める。

もちろん「Always On（常時オンライン）」は必ずしも厳密な24時間稼働を意味しない。重要なのは、デバイスが十分に長い時間、継続的に情報を感知・処理し、かつては人間が能動的にトリガーしなければならなかった作業を完了できるかどうかだ。

虎嗅： AIハードウェアに投資する際、「ハードウェア・アズ・ア・サービス」と、ハードウェア単体で収益化できるモデルのどちらをより重視するか。

李彦男： 理想的な形は間違いなくソフトとハードの両方で稼げ、ハードウェアだけで大きく稼げることもある。だが、実際には妥協が生じる。ある種の製品では、ソフトウェア面でユーザーが優れた製品に対価を払い続けるようにできれば、それはビジネス上最も魅力的な部分で、小さな元手で大きな利益を得られる、つまり優れたビジネスモデルだ。

理論上、ハードウェアの粗利率はやや低くなる可能性があるが、現在では多くのハードウェア企業が十分な純利益を上げ、健全に経営している例も見られる。

アーリーステージのスタートアップには、最初から「ハードウェアは必ず赤字になる」と考えてほしくない。製品自体は少しだけ利益を出せるのが望ましい。ユーザーが受け入れるハードルを低くし、教育コストを抑え、そのうえでソフトウェアやAIを優れたものにして、ユーザーがそのレイヤーで継続的に支払い続けられるようにするのが良い。

例えば、いま多くの人が取り組んでいるスマートリングだ。リング自体でも収益を上げられる。それに加えて、ソフトウェア部分の体験をより良くし、健康機能以外にもさらに多くのことをこなせるようにする。もしそうしたソフトウェア体験があり、それが継続的に改善していくなら、非常に良い。

虎嗅： どのタイプのAI端末の投資リターンをより有望視しているか。

李彦男： それは実際には数値化できない。アーリーステージ投資では、成功した企業の多くは最初は小さなことをしていた。一方、壮大な物語に見えた多くの案件は最終的に利益を生まなかった。私はこうした不確実性が好きで、日々現れる不確実性にワクワクする。それこそがアーリーステージ投資の魅力だ。

虎嗅： 市場には「疑似AIネイティブハードウェア」が現れる可能性があるか。

李彦男： そうした製品には通常、共通の特徴がある。構想が非常に壮大で、SF的ですらあるが、現在の物理的条件が追いついていない。

例えば、高度な没入感、360度表示、持ち運び可能で終日バッテリーが持つVRデバイスを構想することはできる。この形態はSF映画では理にかなっているが、現実に置き換えると、計算能力、放熱、バッテリー、重量など一連の制約に直面する。

こうした製品はSF映画には登場し得るが、現在の人類の技術には依然として多くのボトルネックがあり、計算能力、放熱、バッテリーはいずれもまだ突破されていない。したがって、こうしたハードウェアは想像する分には非常に魅力的だが、実現するのは極めて難しい。

03、不確実性を残し、新しいカテゴリーを受け入れる

虎嗅：AI時代に、小米に似た新たな端末大手は誕生するのか？

李彦男： 小米（シャオミ）の成功は、かなりの部分で天の時・地の利・人の和によるもので、あらゆる面がそろっている必要があります。今はまだAI端末の「スマートフォン・モーメント」、つまり真にネイティブなAIの新形態が現れる段階には達していないと思います。現在のAI端末の形態はまだ漠然としていて、iPhone発売前の携帯電話市場に似ています。端末は何年も前から売られていますが、製品形態は絶えずせめぎ合い、ユーザーも新しいインテリジェントなインタラクションを受け入れるには時間がかかります。AI時代はそれよりやや良く、ユーザーは新しい電子機器を受け入れやすく、製品によっては購入のハードルもそれほど高くありません。

虎嗅：以前、AI時代のスマートフォンは「唯一の入口」から「中核ノード」に変わるとおっしゃいました。この2つの概念にはどのような違いがありますか。

李彦男： スマートフォンは、現時点で総合的な体験が最も完成された個人向け電子機器だと言えます。成熟した画面、計算能力、カメラ、OS、ソフトウェアエコシステムがあり、さらにインターネットが長年かけて蓄積したアカウント、社会的関係、本人認証の体系もあります。他のデバイスはある1つの能力でスマートフォンより優れているかもしれませんが、総合力では通常スマートフォンを超えるのが難しく、そのためスマートフォンは短期的には置き換えられにくいのです。

ただし、一部のシーンでは、デバイスがスマートフォンの機能の一部を代替します。例えば睡眠や心拍数などの情報モニタリングでは、スマートバンドの方がスマートフォンよりも継続的にデータを取得できます。一部のデバイスは長時間にわたって能動的に記録・探索できますが、スマートフォンは一度画面が消えると多くのインタラクションが止まり、依然としてユーザーが自ら手に取って、ロック解除し、操作する必要があります。

虎嗅：紅杉中国は現在、スマートフォンを中心としたハードウェアと、脱中心化した独立デバイスプロジェクトのどちらをより優先していますか。

李彦男： やはり具体的なケース次第です。指輪やスマートバンドのようなデバイスは、最終的にはスマートフォンと連携して表示する必要があります。メガネは理論上は独立して存在できる可能性がありますが、現段階ではバッテリーや計算能力などの物理的ボトルネックに制約され、依然としてスマートフォンと組み合わせて使う必要があります。投資の観点では、私たちはこの分類を基準にはしません。アーリーステージ投資では不確実性を残し、新しいカテゴリーが生まれる可能性を受け入れるべきであり、すでに定義されたカテゴリーに閉じ込められるべきではありません。

虎嗅：AI PCのような成熟したカテゴリーに、スタートアップ企業のチャンスはありますか。

李彦男： PCは非常に成熟した産業です。優れたAI PCは、まず優れたPCでなければなりません。この領域では大手企業が長年蓄積しており、スタートアップがこのレベルでうまくやるには参入障壁が非常に高いです。一方で、より極端なストーリーを語る企業もいます。例えばOSのレイヤーから作り直し、画面を開けばAIで、インストールするソフトは不要で、インターフェースそのものがAIというものです。もし計算コストが十分に安くなり、intelligence（知能）が十分に強くなれば、将来は人間が画面と入力デバイスだけを持ち、あとはすべてAIに任せるようになるかもしれません。

しかし、私はかなり前から判断できるわけではありません。難しいことにも投資する価値があるものは多いからです。かつて拼多多（Pinduoduo）が出てきたとき、みんながECにもうチャンスはないと思っていましたが、それでも新しいチャンスを見つけた人がいました。

虎嗅：AI時代において、データ蓄積はハードウェア企業の堀（モート）になり得ますか。

李彦男： 私はずっと、AIがなくても、データそのものには「誰のものか」という問題はあまり存在しないと感じてきました。インターネット時代のスマートフォン上の状況も、ソフトウェア企業自体も、さらにはインプットメソッド企業も、大量のユーザーデータを握っていました。データはもちろん1つの障壁ではあり、データフライホイールが回り始めれば他の製品も牽引できます。しかし、これはデジタルの世界では「自分にはあって他社にないもの」にしにくいのです。

AI時代に、それがモデルメーカーなのか、システムメーカーなのか、それとも端末メーカーなのかは、誰がよりデータをうまく活用してユーザーにより良い体験を提供する意欲があるかで決まると思います。少なくとも今見えているのは、従来型インターネット、例えば微信（WeChat）のようなトラフィックプラットフォームは、ユーザーのデータを自社内でより良い複利効果につなげる意欲が明らかに高いことです。なぜなら、そのビジネスモデルはユーザーの継続利用と粘着性に依存しているからです。モデルメーカーも、ユーザーが使えば使うほど自社から離れられなくなることを非常に望んでいるはずです。ただし、純粋なハードウェアメーカーの場合、極端な例ではビジネスモデルがハードウェアを売ることなので、データはユーザーのハードウェア買い替え判断に影響しない可能性があります。ユーザーがハードウェアを買い替えるとき、データはワンクリックで移行できるからです。

虎嗅：もしAIハードウェア企業がデータをすべてモデルメーカーに預けた場合、その企業に投資価値はありますか。

李彦男： 純粋にハードウェアだけを手がけると、高い確率で消耗戦に巻き込まれます。たとえ一定の先行者利益があっても、比較的容易に平らにされてしまいます。もしそのとき突然、似たような企業が価格競争を仕掛けてきたら、存続のプレッシャーは非常に大きくなります。実際、現在のAIハードウェア企業の中でも、DJIやBambu Lab（拓竹）のように強い企業でさえ、ハードウェア以外にも多くのことを行っています。例えばBambu Labのコミュニティは堀の一部です。現在うまくいっている一部のスマートフォンやPCメーカーを見ても分かるように、ソフトウェア収入も非常に高いのです。ソフトウェア収入比率の向上は大勢の流れです。

虎嗅：大規模モデルやAIアプリ企業がハードウェアを作ることについて、どう見ていますか。

李彦男： ある企業は、ユーザーが普段使うAgentを管理したいと考えます。最初はOS（オペレーティングシステム）上のソフトウェアをいくつか作るだけかもしれませんが、その上に積み上げてOS自体を直接作れないかと考え、OSを作った後で特定の機能を実現するためにハードウェア自体も作りたくなる場合があります。また、機能が能動的なトリガー記録に依存するニーズでは、スマートフォンやPCでは実現できないため、別の形態のハードウェアが必要になるケースもあります。

私が接した起業家のほとんどは、最初にどの形態を作るかを想定せず、どのような問題を解決したいかをより重視し、その上でスマートフォンやPCで実現できるかを考えます。もし実現できなければ、自社でハードウェアを作るという判断になります。

現時点では、大規模モデル企業の重点はより高い知能の上限を追求することに置かれており、ハードウェア製品はそれほど多くありません。しかし、もし作ることができれば、必ず買う人がいます。これはビジネスドリブンです。モバイルインターネットは多くの業態を変えましたが、ビジネスモデルは広告やゲームなど、それほど豊富ではありませんでした。AI時代はユーザーが「知能」に直接お金を払うことが可能になるかもしれません。それがモデル企業が知能の能力向上を優先する理由です。

04、今年は多くのプロジェクトで、すでにバリュエーションが非常に不合理だと思われている

虎嗅：AIバブルは来年崩壊しますか。

李彦男： 市場センチメントを予測するのは非常に難しいです。ただし、現在のいくつかのことには感覚があります。特に過去1〜2カ月と今後1〜2カ月についてはそうです。

今年の市場では多くのプロジェクトについて、すでにバリュエーションが非常に不合理だと感じられています。例えば、チームがまだready（準備ができていない）なのに、すでに数億ドルの評価額が付いているスタートアップがあります。これは中国VCの歴史でも極めてまれです。米国にはそうしたベンチマークとなる事例が多く現れ、市場センチメントが良いときには国内の類似状況に対してもやや「慣れてしまう」ためかもしれません。また一部の領域では一級市場と二級市場の逆転現象、つまり二級市場の同種企業の時価総額が一級市場の評価額よりも高くない現象や、皆がやや新しいものを好み古いものを嫌い、単に新しい企業に投資したいと考える状況も起きています。

虎嗅：第2四半期の決算がすでに警鐘を鳴らしていたのではないですか。

李彦男： これはひとつの見方にすぎず、また比較的短期的でセンチメントの影響を受けやすいと思います。最も注目すべきはやはりモデルそのものです。これがより根本的な本質です。もし将来、モデルの知能向上が止まる、あるいは非常に明確に鈍化するなら、例えばある時期に新しく発表されたモデルが半年前と大して変わらないと感じられ、知能のブレークスルーに明確な天井が見えるなら、その場合は警戒に値すると思います。

虎嗅：では、大規模モデルは何を変えたのでしょうか。

李彦男： 私の感覚では、大規模モデルは間違いなく一つの時代の巨大なチャンスであり、モバイルインターネット時代よりもさらに大きいです。現在注目されている企業には、ある程度サバイバーシップ・バイアスがあります。彼らは最高のタイミングでAIに出会い、グローバル競争に出会い、資本拡張、特に二級市場に出会いました。これらの要因の重なりです。しかし私はずっと、特に今年、もし市場が下落したらどうするのか、と自問しています。市場が下落したとき、このスパイラルはなお上向けるのか。金融市場には必ず山と谷があるので、常に好調であり続けることはできません。サイクルを超えて存続する真に偉大な企業にどう投資するかが、私たちが考え続けていることです。

虎嗅：しかし、これでは投資家は企業の発展をより長期的に見られなくなるのではありませんか。

李彦男： リズムが速くなった後、可能性は2つしかありません。世界が今後すべて変わり、永遠にこのリズムになるか、あるいは一定のバブルが存在するかです。なぜなら、皆の期待が非常に高く、今後半年は上半期より速くなることを期待し、さらに加速し続け、目標がどんどん高くなるからです。私はすべての企業が一部の大規模言語モデル企業のように3〜4年で成功できるとは思いません。多くの企業は多くのサイクルを経験する必要があります。私はこの認識では比較的保守的です。上で述べたのと同じように、偉大な企業は必ず谷を越える能力を備えていなければならず、そして、その過程を経なければ成長できないのだと思います。

虎嗅：今回のAIブームでは、なぜ教授や研究者が起業するケースが増えているのですか。

李彦男： 今年この種のプロジェクトは明らかに増えました。主な理由は3つあります。

第一に、DeepSeekなどの事例によって、市場が教授の起業に対する信頼を強めました。第二に、大学も研究成果の事業化を奨励し始め、政策面のインセンティブを打ち出しています。第三に、AIと垂直領域の結合、例えばAI創薬やAI材料などは、いずれもモデルのナラティブの範疇にあります。

ただし、教授の起業は研究型や垂直モデルなどが中心で、C向けアプリケーションの割合はやや少なめです。

虎嗅：この種のプロジェクトに投資する場合、どのように評価し、バリュエーション手法はどう異なりますか。

李彦男： この種のプロジェクトのアーリーステージのバリュエーションは、主に市場センチメントと二級市場の影響を見ます。中核的な方法は、チームが今後12〜18カ月にいくら必要で、どの程度の株式を手放す意思があるかを確認し、そこから逆算してバリュエーションを出すことです。ただし、人そのものはお金で数値化しにくく、成熟企業のように計算方法があるわけではないので、相対的に人によって見方が分かれます。

虎嗅：今はモデル、ハードウェア、アプリのどれに投資したいですか。

李彦男： case by case（具体的なプロジェクトごとの分析）です。いくら難しいことでも、事在人为（ことは人のやり方次第）ということもあります。

虎嗅：独立系起業家と大企業からのスピンオフチームのどちらをより好みますか。

李彦男： 投資そのもの、特にアーリーステージ投資では、やはり人を見ます。その人が大企業出身であろうと、独立系の小さな起業家であろうと、あるいはnobody（無名の存在）であろうと関係ありません。ただ、実際のところ、多くの優良企業は大企業出身者が作っています。その人自身が非常に能力の高い人で、優れたチームを率いて出てきて、大企業が一定割合の株式を保有しているケースもあります。スピンオフした企業の価値が元の親会社と比べてそれほど低くない例も少なくありません。

虎嗅：どのような起業家には特に警戒しますか？

李彦男： 一言で表すなら「妄人」です。このタイプの起業家の核心的な特徴は「自信過剰でありながら自覚がない」ことです。通常、極めて壮大なことに挑戦しようとしますが、本人に自覚がなく、こうした「妄人」が成功する確率は非常に低いです。

05、結び：AIハードウェアのチャンスは、もう一台のデバイスを作ることにはない

AIハードウェアで現時点で最も作りやすいのは新しい形態であり、最も構築が難しいのは、長期的にクローズドループで回るビジネスシステムです。

AI Nativeは、単にモデルをデバイスに組み込むことでは決してありません。より重要なのは、端末がこれまで持っていなかった能動的な感知能力と行動能力を獲得することです。スマートフォンがすぐに置き換えられることは当面ありませんが、一部の機能は、常時オンラインにより適したデバイスへと分散していくでしょう。ハードウェアは入口にはなり得ても、それだけでは最終的な結末を決めるのは難しい。

サプライチェーンによって製品間の差が縮まり、同業他社が価格競争を仕掛けるようになると、ソフトウェア、コミュニティ、データのクローズドループ、ユーザーとの関係こそが、会社に何が残るかを決める。

資本は可能性に対して前もって賭けることをいとわない一方、資本にも独自の期限があります。そのため、起業家自身の魅力と、最初のマイルストーンを達成することが求められます。

あるAIハードウェアが投資に値するかどうかを判断するために、李彦男の方法論をまとめると以下の4つの問いになります。

AIがなくても、その中核機能は成立するか？
それは、継続的な感知能力と能動的な行動能力を本当に獲得しているか？
計算能力、放熱、バッテリー、コストなどの要素は、それがDemo（試作品）から量産へ進むことを許容するか？
ハードウェアが複製可能になり、価格が下がり始めた後、その会社には何が残るのか？

次の小米（シャオミ）はおそらく現れるでしょう。しかし、それは単に「AIを付け加えただけ」の既存デバイスではありません。

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