Coś się zmieniło w ciągu ostatnich kilku lat, a nie była to technologia. Przerażająca gospodarka nie pojawiła się jako ruch. Stało się to po prostu normalne. Freelancing stał się rutyną. Dochód ubezpieczeniowy stał się formą ubezpieczenia. Sprzedaż, praca treści i małe przedsiębiorstwa indywidualne wpadły w życie codzienne. Tak ludzie zarabiają na życie. That shift explains more about today’s consumer tech landscape than any keynote ever could. It helps explain why certain brands surged while others stalled — and why the most important businesses of the next cycle may never become household names. Oba są wystarczająco stare, aby zostać odrzucone jako nasycone, ale teraz spokojnie produkują linię przełomowych firm od Insta360 do Bambu Lab do Snapmaker - ten ostatni niedawno uzyskał finansowanie od założyciela Xiaomi Lei Jun's Shunwei Capital po rekordowej kampanii Kickstarter, która zebrała ponad 20 milionów dolarów. Over the past few years, two of the strongest-performing consumer tech categories have been hiding in plain sight. Cameras. Desktop manufacturing (maker tools). Ale to, co oglądam na CES, nie jest tym, co wywołuje uderzenia w specyfikację tych firm. Jest to, czy show odzwierciedla to, co faktycznie napędza ich impuls teraz. Ale to, co oglądam na CES, nie jest tym, co wywołuje uderzenia w specyfikację tych firm. Jest to, czy show odzwierciedla to, co faktycznie napędza ich impuls teraz. Kamery: Optymalizowane dla świata Edit-First Tradycyjne kamery zostały zbudowane na czas, gdy wystarczył wielki surowy strzał. Zdobądź ramkę w prawo, ekspozycję paznokci, uchwyć moment, przejdź dalej. Ta logika należy do świata pre-edit. Ta logika należy do świata pre-edit. Wraz z pojawieniem się influencerów i małych operatorów handlu elektronicznego, przewiduje się, że nagrania będą pracować ciężej niż to. Zostają cięte, rozciągnięte, odtworzone i ponownie wykorzystywane na platformach, które nie istniały, gdy wynaleziono przycisk zapisu. Zdobądź szeroko. Śledź bezustannie. Nie przegap tematu. Zachowaj opcje. The real catastrophe isn’t an imperfect shot — it’s discovering later that the moment you needed never made it into the file at all. That means the most important change in cameras right now has very little to do with the size of your sensor.\For the ones pushing cameras the hardest, the goal has become coverage. Ponieważ w kulturze edit-first wszystko można naprawić później, z wyjątkiem nieobecności. **Zamiast przyjąć jeden decydujący moment, nowsze systemy są dostosowane, aby zmniejszyć żałobę. **Priorytetem jest ciągłe pokrycie nad doskonałym ramowaniem, wytrwałość nad precyzją i systemy, które działają bez stałej opieki nad dzieckiem. That changes what a camera is optimized for. What I’m Watching For At CES Co oglądam na CES CES będzie pełen kamer, które obiecują ostrzejsze obrazy. Niezbędne, spodziewane. Ale trzymam karty na temat innowacji w górę - gdzie odbywa się przetwarzanie, jak nagrania przychodzą już zorganizowane i ile pracy zostaje wyeliminowanych, zanim nawet zacznie się edytowanie To, co się zmienia technicznie, nie jest pojedynczym przełomem, ale raczej sposobem, w jaki odpowiedzialność jest rozprowadzana w całym systemie. To, co się zmienia technicznie, nie jest pojedynczym przełomem, ale raczej sposobem, w jaki odpowiedzialność jest rozprowadzana w całym systemie. The Architecture Behind Edit-First Cameras Śledzenie przedmiotu, stabilizacja, zarządzanie horyzontem, ciągłość ekspozycji – nie są to funkcje tak samo jak zabezpieczenia. Istnieją, ponieważ pewne błędy są nieodwracalne, gdy czujnik zatrzymuje nagrywanie. Jeśli ramowanie zawali się w środku zdjęcia lub śledzenie pędzi w niewłaściwym momencie, żadna ilość post-przetwarzania nie przywraca tego, co nigdy nie było. More computation is moving into capture itself. Telefony i laptopy stały się pierwszą warstwą sortowania, nie dlatego, że są idealnymi środowiskami edycji, ale dlatego, że są natychmiastowe. Reframes, zmiany formatów, szybkie eksportowanie – to jest miejsce, w którym obrazy są walidowane jako użyteczne lub nie. Once footage lands, a different priority takes over: speed of decision-making. Długie nagrania, nakręcone nagrania, wideo 360, indeksowanie obiektów, opóźnione ponowne użycie – to praca, która czerpie korzyści z wytrwałości bardziej niż natychmiastowości. To tam nagrania przestają zachowywać się jak folder klipsów i zaczynają zachowywać się jak zbiór danych. The cloud solves a slower, heavier problem: memory at scale. Sztuczna inteligencja przechodzi przez to wszystko, ale jej rola jest węższa - i bardziej praktyczna - niż sugeruje hype. Przydatne aplikacje nie dotyczą edycji dla Ciebie. Są o strukturze. Identyfikacja tematów, śledzenie ruchu, flagowanie momentów, grupowanie powiązanych klipów. Innymi słowy, zmniejszanie kosztów znalezienia wartości później. AI nie podejmuje kreatywnych decyzji. Zmniejsza tarcie potrzebne do ich osiągnięcia. Sztuczna inteligencja przechodzi przez to wszystko, ale jej rola jest węższa - i bardziej praktyczna - niż sugeruje hype. Przydatne aplikacje nie dotyczą edycji dla Ciebie. Są o strukturze. Identyfikacja tematów, śledzenie ruchu, flagowanie momentów, grupowanie powiązanych klipów. Innymi słowy, zmniejszanie kosztów znalezienia wartości później. AI nie podejmuje kreatywnych decyzji. Zmniejsza tarcie potrzebne do ich osiągnięcia. , zaprojektowany w celu zapobiegania stratom, kompresji zwrotów i zachowania opcjonalności w czasie, formatach i platformach. Ile z tego, co strzelasz, przetrwa w czymś użytecznym.Jak często musisz ponownie strzelać.Ile czasu spala się naprawiając problemy, które nie musiały się zdarzyć. Put together, modern cameras are starting to behave less like recording devices and more like intake systems The metric that matters isn’t resolution or dynamic range, but yield. Ta zmiana jest łatwo przegapić na podłodze CES, ale firmy budujące w tym kierunku są najbardziej prawdopodobne, aby przekształcić inżynierię w powtarzalne, nudne, bardzo realne przychody. ** Narzędzia do tworzenia: najbardziej nieprawdopodobne miejsce dla AI Narzędzia makera będą nadal rozwijać się w 2026 roku z nudnego powodu, który nie fotografuje dobrze: Popyt jest oczywisty.Personalizacja nie jest już przyjemnością. supply and demand for personalization finally match. What’s new is that supply has caught up enough to make customization economically viable at scale without needing to badger factories. Pandemia pomogła, ale nie w sentymentalny sposób „każdy stał się producentem”. Zmienił się czas, uwaga i nawyki. Ludzie znudzili się, potem ciekawi, a potem kompetentni. Odkryli – często za pośrednictwem kanałów społecznościowych – jak wiele można zrobić z drukarką 3D, laserem lub małym CNC i jak szybko można powtarzać, gdy nie czekasz na producenta w innej strefie czasowej.Firmy takie jak XTool i Bambu Lab pomogły jeszcze bardziej normalizować produkcję komputerów stacjonarnych, robiąc dwie rzeczy naraz: maszyny wysyłkowe, które wyglądały i czuły się następnej generacji, a jednocześnie nieustannie powodziły kanały społecznościowe z wpływowcami, którzy z nich korzystają, aby zrobić rzeczy, których nie Najwyraźniejszym dowodem na to, że produkcja komputerów stacjonarnych nadal ma przestrzeń do wzrostu, nie było w ogóle uruchomienie sprzętu.To przyszło z OpenAI, z ich ogłoszeniem we wrześniu, że użytkownicy mogli bezpośrednio kupować na Etsy za pośrednictwem ChatGPT. Najwyraźniejszym dowodem na to, że produkcja komputerów stacjonarnych nadal ma przestrzeń do wzrostu, nie było w ogóle uruchomienie sprzętu.To przyszło z OpenAI, z ich ogłoszeniem we wrześniu, że użytkownicy mogli bezpośrednio kupować na Etsy za pośrednictwem ChatGPT. Co oglądam na CES What I’m Watching For At CES Co oglądam na CES Powódź nowych maszyn będzie demonstrować na CES, ponieważ oczywiste luki są nadal tam. Narzędzia wykończeniowe, które usuwają pracę ręczną. Systemy hybrydowe, które załamują kroki zamiast zmuszać producentów do przewożenia części między maszynami. Lepsze połączenie, montaż, barwienie i przetwarzanie powierzchni przepływów pracy. Gdy obiekty mają być sprzedane, nie tylko pokazane, szorstkie krawędzie przestają być charakterem. Ale to, czego szukam na CES, nie jest tym, że produkcja pulpitu staje się szybsza, tańsza lub bardziej zróżnicowana. Ważne jest teraz, czy ktoś dowiedział się, że prawdziwa lukę w butelce znajduje się poza maszyną: w oprogramowaniu. Ważne jest teraz, czy ktoś dowiedział się, że prawdziwa lukę w butelce znajduje się poza maszyną: w oprogramowaniu. Fast Fashion’s Model, Minus The Clothes Trudniejsze pytanie pojawia się wcześniej: co warto zrobić w pierwszej kolejności, jak go odróżnić i czy pomysł usprawiedliwia czas, materiał i godziny maszynowe. Marki produkujące komputery stacjonarne w większości wciąż traktują to jako kogoś innego. Marki produkujące komputery stacjonarne w większości wciąż traktują to jako kogoś innego. Każda nowoczesna drukarka, laser lub CNC już korzysta z aplikacji. *** Ta aplikacja może robić znacznie więcej niż tylko przesuwanie plików i raportowanie temperatur. To może być rzeczywistość: jakie produkty sprzedają teraz, jakie kolory i formy stają się nasycone, jakie warianty nadal pojawiają się w popycie, ponieważ ciągnie je do przodu. *** Część tego sygnału pochodzi z rynków, niektóre z platform społecznościowych, a niektóre z nudnych, ale ujawniających szczegóły, takie jak powtarzające się pytania kupujących i przeglądy list. W tej chwili twórcy montują ten kontekst ręcznie - przewijanie, zgadywanie, robienie zrzutów ekranu, ufanie instynktowi. AI może załamać tę odległość, nie mówiąc ludziom, co zrobić lub zastąpić smak, ale utrudniając podejmowanie decyzji w ciemności. W tej chwili twórcy montują ten kontekst ręcznie - przewijanie, zgadywanie, robienie zrzutów ekranu, ufanie instynktowi. AI może załamać tę odległość, nie mówiąc ludziom, co zrobić lub zastąpić smak, ale utrudniając podejmowanie decyzji w ciemności. Przekształcanie czegoś w produkt to nadal powolna, powtarzalna praca: pisanie list, zarządzanie wariantami, dostosowywanie opisów, odpowiadanie na te same pytania wielokrotnie. Przekształcanie zbiorowego doświadczenia w silnik wzrostu Najbardziej konsekwentny wpływ sztucznej inteligencji na produkcję komputerów stacjonarnych polega na tym, że zmienia sposób, w jaki rozwija się kategoria. Najbardziej konsekwentny wpływ sztucznej inteligencji na produkcję komputerów stacjonarnych polega na tym, że zmienia sposób, w jaki rozwija się kategoria. Do tej pory wzrost został ograniczony przez kompromisy sprzętowe. Maszyny muszą przyjąć użytkownika. Zaprojektuj je tak, aby były potężne i elastyczne, a początkujący spalają materiał poprzez naukę podstaw. Zaprojektuj je tak, aby były przebaczające, a doświadczeni użytkownicy szybko biegną do sufitów. Jeśli firma może gromadzić doświadczenie w całej zainstalowanej bazie - tysiące maszyn, miejsc pracy, awarii, napraw - i osadzić tę wiedzę w swojej aplikacji Rozpoczyna się produkcja, dwie rzeczy dzieją się naraz. (Sidebar: Ta wiedza nie pochodzi od maszyny „rozumiejącej” sukces lub porażkę w sensie ludzkim, ale od sygnałów: prace, które zostają anulowane i ponownie uruchomione, ustawienia, które są wielokrotnie przesunięte, części, które są ponownie wydrukowane z grubszych ścian lub różnych materiałów, pliki, które są gotowe, ale nigdy nie są ponownie wykorzystywane lub eksportowane. Przed The barrier to entry drops, because new users avoid the most common mistakes by default. And yield improves for experienced users, because fewer runs turn into avoidable losses. Efekt łączy. Więcej użytkowników generuje więcej danych. Więcej danych ostrzega zalecenia. Lepsze zalecenia zwiększają wskaźniki sukcesu. Wyższe wskaźniki sukcesu przyciągają więcej użytkowników. **Ta ścieżka zwrotna nie tylko poprawia wyniki – utrudnia to wymianę platformy. Marki produkcji komputerów stacjonarnych historycznie żyły i umierały w cyklach sprzętowych. Systemy takie jak ten wprowadzają dynamikę oprogramowania: przewagę kompozytową, rosnące koszty przełączania i wzrost, który przyspiesza z użyciem, a nie resetami. Marki produkcji komputerów stacjonarnych historycznie żyły i umierały w cyklach sprzętowych. Systemy takie jak ten wprowadzają dynamikę oprogramowania: przewagę kompozytową, rosnące koszty przełączania i wzrost, który przyspiesza z użyciem, a nie resetami. Final Thoughts Ostatnie myśli Jest to kategoria na CES z największą ambicją i najmniejszą jasnością. You can’t write about CES without acknowledging the big elephants wandering the Vegas floor for the past couple years: AI wearables. To nie jest tak, że ludzie nie chcą sztucznej inteligencji. ale większość ludzi myśli, że już ją mają. GPT jest w każdym telefonie. Alexa mieszka w domu. Kiedy sztuczna inteligencja noszona nie może wskazywać na konkretne zadanie, wykonuje to lepiej, ponieważ jest noszona, czyta się jako nadmierna, a nie rewolucyjna. To nie jest tak, że ludzie nie chcą sztucznej inteligencji. ale większość ludzi myśli, że już ją mają. GPT jest w każdym telefonie. Alexa mieszka w domu. Kiedy sztuczna inteligencja noszona nie może wskazywać na konkretne zadanie, wykonuje to lepiej, ponieważ jest noszona, czyta się jako nadmierna, a nie rewolucyjna. To jest lekcja, którą te dwie kategorie „dinozaurów” już wchłonęły – Insta360 i Bambu Lab stały się wznoszącymi się gwiazdami, specjalizując się w niszy, betonie, dotykowym bólu. Ważne - i gdzie usunięcie urządzenia natychmiast sprawi, że coś będzie trudniejsze, wolniejsze lub droższe. Utility beats vision. Context beats capability. Bliskość użytkownika Mam nadzieję, że istnieje kilka AI wearable startupów, które już zdały sobie z tego sprawę, . ale może potrwać do CES 2027 na sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną ale może potrwać do CES 2027 na sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną sztuczną
