KI-Unternehmen drängen in den Hardware-Bereich, wie kann Lenovos KI-Tablet seine Marktpräsenz aufbauen? | Frontlinie

Bildquelle: Offizielle Lenovo-Plattform

Text von Xiao Man

Redaktion: Yuan Silai

KI gestaltet jedes Hardwareprodukt neu, einschließlich Tablet-Computer.

Im vergangenen Jahr haben immer mehr Hersteller ihren Tablets KI-Funktionen hinzugefügt: Funktionen wie Sitzungsprotokolle, Zusammenfassungen, Sprachübersetzung, Bildgenerierung und Dokumentenverarbeitung werden laufend in Produkte integriert. Doch die meisten sogenannten KI-Tablets sind nach wie vor herkömmliche Tablets mit einer zusätzlichen KI-Anwendung: Der Nutzer öffnet eine Eingabeschnittstelle, gibt eine Frage ein und erhält dann die Antwort.

Die KI wurde zwar in das Tablet integriert, ist aber noch nicht wirklich in das System und die Interaktionslogik des Tablets eingedrungen.

Aus der Sicht von Lenovo ist dies kein echtes KI-Tablet. Jia Zhaohui, Senior Vice President der Lenovo Group und Leiter des globalen Innovationszentrums, ist der Ansicht, dass die echte Veränderung von KI-Tablets nicht das Hinzufügen einiger weniger KI-Funktionen ist, sondern die vollständige Neugestaltung des Geräts selbst. Er bezeichnet das in der Branche übliche „Installieren von KI-Apps auf Geräten“ als „KI+Add-On“, während Lenovo das echte „KI+“ anstrebt: Ab dem Systemdesign wird die KI zu einem integralen Bestandteil des Geräts.

Dieser Unterschied klingt wie ein Wortspiel, aber in der Praxis macht er einen großen Unterschied bei den Produkten.

Ein Beispiel ist der Unterricht von Studenten. Chen Ke, Vizepräsident der Lenovo Group und General Manager der Tablet-Geschäftseinheit, hat einige wichtige Anwendungsszenarien für die zukünftige Kombination von KI-Tablets und Tianxi AI angekündigt: Nachdem ein Student den Klassenraum betritt, bereitet das Tablet die relevanten Lerninhalte bereits nach dem Stundenplan vor. Während des Unterrichts kann der Nutzer mit dem Stift Notizen machen, Tonaufnahmen anfertigen oder mit dem Handy Fotos aufnehmen. Nach dem Unterricht fasst die KI Tonaufnahmen, Kursmaterialien, Screenshots und die von dem Nutzer markierten Inhalte zusammen und erstellt eine vollständig angepasste Kursnotiz, die Ihre persönlichen Verständnisse der Wissenspunkte integriert und Ton, Fotos und Aufzeichnungen enthält.

In diesem Prozess ist die KI nicht mehr nur eine zu öffnende Funktion, sondern durchläuft die gesamte Ausführung einer vollständigen Aufgabe. Lenovo definiert diese Art von Produkt als „KI+Produkt“ und nicht als „Produkt mit KI-Add-On“.

Dies ist auch das Kernproblem, das derzeit von KI-Tablets gelöst werden muss: Die Modelle sind bereits auf den Geräten vorhanden, aber ob die KI wirklich in das System, die Anwendungen und die Interaktionskette des Geräts integriert werden kann.

KI-Unternehmen und Hardware-Unternehmen bewegen sich aufeinander zu

In den letzten zwei Jahren waren große Sprachmodelle meistens nur eine App auf Handys und Computern, die Nutzer öffnen, um Fragen einzugeben und Antworten zu erhalten. Aber wenn Agenten beginnen, Aufgaben für Nutzer auszuführen, gehen die Fähigkeiten der Modelle über die einfache Frage-Antwort-Funktion hinaus: Sie können erkennen, was der Nutzer gerade betrachtet, welche Informationen auf dem Gerät vorhanden sind und welche Anwendungen und Dienste aufgerufen werden können.

Aus diesem Grund suchen KI-Unternehmen nach Anwendungsszenarien im Hardware-Bereich. Am 16. September wurde das nubia NaviX Ultra mit integriertem Doubao-Assistenten offiziell zum Verkauf angeboten. Am 22. September wurde die Nachricht bekannt, dass das Wuying-Team von Alibaba Cloud an der Entwicklung des QwenBook arbeitet, dessen Produktform einem Tablet ähnelt.

Wenn KI-Unternehmen wie Doubao und Qwen in den Hardware-Markt eintreten, stellt sich den traditionellen Hardware-Herstellern eine Frage: Wenn die wichtigste Fähigkeit der Zukunft der Agent ist, warum können Unternehmen mit eigenen Modellen dann nicht einfach einen ODM beauftragen, um die Hardware herzustellen?

Zhang Hua, Senior Vice President der Lenovo Group und General Manager der China Consumer Business Group, ist der Ansicht, dass die Fähigkeiten großer Modelle sich immer mehr angleichen werden. Das wirklich Wichtige ist vielmehr, wie große Modelle mit der heterogenen Berechnungsleistung auf der Endgeräteseite, der globalen Hardware und der Anwendungssteuerung kombiniert werden. Der Vorteil von Hardware-Unternehmen liegt darin, dass sie der KI eine globale Steuerung von Hardware und Software ermöglichen und das Nutzererlebnis kontinuierlich an die tatsächlichen Nutzungsszenarien anpassen können.

Die Antwort von Lenovo ist die gemischte KI-Technikarchitektur „Endgerät-Rand-Cloud“.

Anfang September wurde Tianxi AI 4.3 mit der Implementierung dieser Architektur ausgestattet. Lenovo ist der Ansicht, dass ein Teil der Daten und Aufgaben besser auf Endgeräten und Randgeräten ausgeführt werden kann, was nicht nur den Datenschutz schützt, sondern auch die Abhängigkeit von Tokens in der Cloud reduziert. Komplexere und allgemeinere Aufgaben werden dagegen an die Cloud übergeben.

Dahinter steht die Erkenntnis, dass zukünftige persönliche KI nicht vollständig in der Cloud ausgeführt wird, sondern auf den eigenen PCs, Tablets, Handys und anderen Geräten des Nutzers verteilt ist.

Nach der Vorstellung von Lenovo sind PCs, Handys und Tablets keine drei isolierten KI-Geräte. Sie teilen sich Wissensdatenbanken, Kontextinformationen und Erinnerungen und können gegenseitig auf Berechnungsleistung und Funktionen zugreifen. Wenn ein Nutzer eine Aufgabe auf dem Tablet startet, kann er die Berechnungsleistung und die Daten des PCs aufrufen und dann das Ergebnis zurück auf das Tablet übertragen.

Aus dieser Perspektive ist das Tablet kein isoliertes Produkt in der KI-Strategie von Lenovo.

Tablets finden ihre eigene Position neu – und Lenovo auch

Tablets haben bisher nie vollständig ihre eigenständige Position gefunden. Sie sind größer als Handys, aber nicht so tragbar wie Handys; sie sind leichter als PCs, aber nicht so leistungsstark für Produktivitätsaufgaben wie PCs. Ihre am weitesten verbreiteten Nutzungsszenarien konzentrieren sich seit langem auf Videowiedergabe, Lesen und Bildung.

Zhang Hua ist der Ansicht, dass Tablets in der Vergangenheit hauptsächlich für den Konsum von Inhalten genutzt wurden und ihre Produktivitätsmerkmale nur schwach ausgeprägt waren. Im Zeitalter der KI werden die beiden Merkmale „Produktivität“ und „Inhaltskonsum“ gleichermaßen wichtig.

Zhang Hua bezeichnet KI-Tablets als „natürlichen Träger für KI“, nicht weil Tablets über eine einzigartige KI-Technologie verfügen, sondern weil sie gleichzeitig einen großen Bildschirm, eine lange Akkulaufzeit, Tragbarkeit und verschiedene Interaktionsmethoden wie Sprache, Stift und Tastatur kombinieren. Mit dem Aufkommen der KI werden diese früher getrennten Funktionen neu kombiniert, und die Form des Tablets ist der beste Träger für diese Interaktionsverbesserung.

Früher dachten die meisten Nutzer, dass ein Tablet nur zum Ansehen von Videos geeignet ist. Jetzt, mit der KI, können Sie bei der Erstellung von Inhalten auf dem Tablet gleichzeitig die KI zur Generierung von Inhalten nutzen und mit dem Stift Ihre Mindmap aufzeichnen. Bei kleinen Bildschirmen ist diese Bedienung umständlich. Für große Bildschirme benötigen wir einen grenzenlosen Arbeitsbereich, um zu bedienen und zu interagieren, damit die KI eine bessere globale Koordination und Gesamtabstimmung durchführen kann und Aufgaben besser erledigt werden.

Laut Daten von IDC erreichte die Auslieferungsmenge von GenAI-Tablets in China im Jahr 2026 1,12 Millionen Einheiten, was 35,6 % des gesamten Tablet-Marktes entspricht und einem Anstieg von 68,4 % gegenüber dem Vorjahr gleichkommt. KI ist zu einem der Kernmittel geworden, mit dem Tablets sich aus dem Wettbewerb um niedrige Preise und gleichartige Produkte lösen können.

Dennoch sind die bereichsübergreifenden Zugriffsrechte für Anwendungen, das Langzeitgedächtnis von Agenten und der Datenschutz nach wie vor die größten Engpässe bei der Umsetzung von KI-Hardware wie Tablets – Probleme, die KI-Unternehmen bewältigen müssen, wenn sie in den Hardware-Markt eintreten.

Nach der Integration von KI in Hardware wird der echte Wettbewerb nicht einfach zu „KI-Unternehmen stellen Hardware her“ oder „Hardware-Unternehmen entwickeln KI“ werden. Die tiefere Veränderung besteht darin, dass Endgeräte sich von Trägern für KI zu Umgebungen entwickeln, in denen die KI selbst Aufgaben ausführt.

Der Kern des früheren Hardware-Wettbewerbs lag auf Bildschirmen, Chips, Kameras, Akkulaufzeit und Industriedesign. In der nächsten Phase erstreckt sich der Wettbewerb auch auf Systeme, die Steuerung von Berechnungsleistung, das Anwendungsökosystem, Nutzerdaten, Zugriffsrechte von Agenten und die geräteübergreifende Zusammenarbeit.

Dies ist auch der Punkt, an dem sich traditionelle Hardware-Unternehmen und KI-Unternehmen wirklich überschneiden: Erstere müssen ihre Fähigkeiten bei Modellen und Software ausbauen, während Letztere in die Bereiche Hardware, Systeme und Anwendungsökosysteme eintreten müssen – und KI-Tablets sind nur einer der Einstiegspunkte für diese Veränderung.