美国知名创投机构 Y Combinator 最新一期项目公布，显著趋势是 AI 应用从虚拟走向实体。在公开的 236 家公司和 470 位创始人中，91% 的项目涉及 AI，但纯软件应用占比从年初的 55% 降至 39%，而硬件、芯片等实体领域占比则从 8% 升至 20%，实体硬件公司数量较上一批翻倍。
无论是 ProvenMetal 试图将美国本土 PCB 交付周期从数周压缩至几天，还是 Waybill 构建硬件采购库存基础设施，亦或是 Daqstra 实现测试设备与数据的 API 化，这些看似分散的行业背后，都指向同一核心逻辑：将依赖大量工程师、工厂和人工沟通的硬件研发流程，重构为软件化、自动化且可随时调用的基础设施。
值得注意的是，YC 创业者正在攻克的难题，恰是中国供应链过去二十年深耕的领域。本周四，王煜全在【中国创新生态（硬件）】专题分享中，结合线下考察与研究，深入探讨了 AI 时代中国供应链的风口与趋势，揭示了中国产业在 AI 时代的“迭代密度”优势。
深圳早已构建“硬件开发云”
以嘉立创为例，其解决的正是电子产品底层骨架——PCB（印制电路板）的快速制造问题。2006 年之前，PCB 打样成本高昂，无论数量多少均需支付高额启动费。嘉立创通过“拼单生产”模式分摊成本，并沿工程师研发流程持续扩张：从 PCB 延伸至元器件商城、PCBA 贴片，进而覆盖 EDA 设计、3D 打印及 CNC 加工等领域。
截至 2026 年上半年，嘉立创已拥有 97.91 万付费用户，半年处理订单超 1163 万笔，主要服务于样品及小批量长尾需求。PCBA 付费用户渗透率提升至 18.60%，表明用户正从单一“打板”转向将更多研发环节托管给平台。
若将工厂视作服务器，嘉立创的发展路径酷似 AWS。它将云计算中“随时可调用的服务”理念引入硬件领域，最终交付的不再是数据代码，而是实实在在的 PCB、机械零件或可调试的硬件原型。
不止嘉立创：中国硬件生态的全面成型
中国硬件基础设施的完善并非孤例，而是生态群的共同成就：
- 乐鑫科技：从 ESP32 Wi-Fi 芯片出发，构建了包含开发板、SDK、开源软件及庞大 Maker 社区的生态，如今 AI 编程工具已能直接理解其环境并烧录程序。
- 矽递科技：通过 XIAO、Grove 等开发生态，让开发者能像搭积木般组合传感器与计算模块，快速完成原型至小批量制造。
- 涂鸦智能：向上封装联网、App、云与 AI 能力，其推出的 Cobuilder 允许开发者仅描述产品构想，系统即可自动完成定义、配置及部分硬件选型。
嘉立创解决制造，矽递降低原型门槛，乐鑫提供芯片生态，涂鸦延伸软硬云端。这一系列企业共同证明，中国过去二十年的积累已超越传统“供应链完整”的概念，演变成一套完整的硬件开发基础设施。
AI 放大中国制造的核心优势：迭代密度
除成本低、产业链全之外，中国硬件生态被低估的关键变量在于“迭代密度”。硬件创业的最大痛点往往并非单次成本高，而是修改设计耗时过长。由于创新初期缺乏标准答案，PCB、结构、固件需反复调试。一年完成 10 轮实验的团队，成功率远高于仅能做两轮的团队。
以深圳为代表的中国产业生态，核心优势在于极致压缩试错的时间与成本：成熟芯片平台、标准化传感器模块、快速报价的 PCB 及在线采购体系，使得产品一旦出炉即可迅速进入下一轮迭代。
AI 的介入进一步加速了这一进程。设计、固件开发、调试测试等曾经难以平台化的环节正被 AI 攻克。未来，AI 调用的资源将不仅限于代码库，更将涵盖 EDA 软件、示波器、PCB 工厂及 3D 打印机等实体供应链系统。
衡量中国制造未来的关键指标，应从“单位产品成本”扩展至“单位时间内的产品实验轮次”。AI 越能降低研发边际成本，中国这套高频试错系统的价值就越凸显。
洞察 AI 硬件机遇需回归产业逻辑
2026 年，AI 眼镜、机器人及 AI 玩具备受追捧，但市场多聚焦于寻找“下一个爆款”，却忽视了产业发展的底层规律。王煜全在分享中指出，真正值得关注的不仅是终端产品，更是那些从“卖元件”向“卖生态”演进的基础设施。
通过对 252 家中国硬件生态企业、860+ 创新项目及 350+ 美国新兴电子产品的深度梳理，分析旨在揭示哪些是短期热点，哪些企业正蜕变为平台型巨头。
对于关注 AI 硬件、机器人及中美制造融合新机会的从业者而言，理解这一从“供应链”到“创新基础设施”的转变，是把握新一轮产业风口的关键。