在信息爆炸的时代,随着个人存储需求的激增和变化,以及个体对数据隐私和安全性的日益重视,外加AI的技术加持,一种大家也许并不熟知的存储解决方案——NAS迎来了发展机遇。
NAS是Network Attached Storage的简称,直译为网络附属存储。它有一个更好理解的称呼“私有云”。这个曾经被视为技术爱好者的“专属玩具”,如今开始走进普通消费者的家庭和工作室,成为人们数字生活中的“新宠”。
这篇文章将向您介绍:
纵观整个消费电子的发展史,由于人们的需求越来越复杂,同时单个产品的专业化程度越来越高,消费电子产品的“分化”一直在发生。
比如,Insta360运动相机针对运动场景将相机从手机中分化出来;Apple Watch将重要的身体指标监测等功能独立出来;Vision Pro则把游戏、视频等追求沉浸感的内容消费从PC、手机等设备中分化出来,等等。无一例外,这些设备都是将特定场景下的专业分工做到极致,并作为独立的设备存在。
具体到“信息承载工具”这个赛道,随着网络传输技术的发展和信息量的爆发,信息的生产、存储、消费也在不断分化。
最初,对个体而言,信息的生产、存储、消费的重要载体是个人计算机。后来,手机满足了人们在移动过程中获取信息的需求,信息的消费与生产从个人计算机剥离出来。随着智能手机的普及及其带来的全球数据量的爆发,人们期待更大的存储空间,于是,信息的存储也被分化出来,进而催生了存储专用设备NAS(Network Attached Storage网络附属存储),简称“私有云”。
相信很多人因为都苦恼于手机存储空间不足,而1TB的iPhone15 Pro与 128G的同款手机的价格差高达5,000元。这背后的原因在于,将巨大的存储空间集成在一个小型设备上需要非常高的成本,那么也就有了“分化”的需求——将存储功能与手机分离,这就是类似iCloud的公有云服务和私有云产品NAS的机会。
从技术角度说,NAS是以存储为主,能够联网,且具有一定计算能力的设备。如果你有一台NAS产品,它到底能做什么,我们来举一些更具体的例子:
如果从算和存两个维度,把所有的相关设备放到相应的位置,它们的分布大概如下图。与硬盘比,NAS有更强的计算和传输能力;相较于PC(Personal Computer个人计算机),计算能力之外,它有更强的存储能力和传输能力。
目前市面上能够代替NAS的产品包括:硬盘、公有云、PC。整体而言,NAS的优势在于:超大存储空间、直接访问调取、超高传输速度,以及多人协作等等,具体对比请看下图:
近年来,NAS品类在全球呈增长趋势。依据Fortune Business Insights的报告,2023年,全球NAS市场规模约363亿美元,2021-2028期间年复合增长率约为19.6%。
目前,企业级用户的需求占到NAS整个市场规模的约60%。在这个领域,中国台湾地区的生产厂商的市场地位比较稳固。以群晖、威联通QNAP、NETGEAR为代表的头部品牌,占领了大部分市场份额。他们为企业提供丰富的企业级解决方案——往往涉及异常复杂的产品参数和配置选项。换个角度看,这背后是挑战与机遇并存。
另外40%的市场主要由C端消费者和中小型工作室贡献。这部分市场相对分散,群晖等企业级玩家占有一定份额,一些硬盘厂商如西部数据也有一定市场占有率。这部分用户的典型画像是极客、家庭影院&高品质音乐的爱好者、工程师、内容创作者,他们有频繁调取大尺寸文件的需求,且对传输速度有较高的要求。然而,这些需求并不能被当下的NAS产品所满足,驱动着NAS市场诞生新的机会。
近年来,随着抖音、TikTok、B站、YouTube的高速发展,全球内容创作者激增。Adobe的一份创作者经济报告显示,自2020年以来,包含英美德日等全球九大国家的内容创作者已增长1.65亿人,截止2022年,其数量已达到3.3亿人(*这份报告没有对中国内容创作者进行统计)。
克劳锐的报告则介绍了中国内容创作者的现状。2022年六大内容平台中(包括抖音、快手、B站等),粉丝量过万的创作者超过1300万,粉丝量达到十万以上的创作者三年增长率达到327%。
其中,每周创作20h以上、关注者超过1w的职业创作者占比约为15%,人数在5,000-6,000万左右。这部分用户将NAS作为生产力工具,有较强的付费意愿。根据我们的用户访谈,他们愿意为单个产品花费2,000美金以上。
然而,传统的NAS产品并不能满足他们的需求。
供给是限制C端市场发展的关键原因。当前内容创作者主要存储解决方案是硬盘、公有云,以及传统的企业级NAS产品。
硬盘与公有云存在明显的短板。我们在前面有讲到,使用硬盘必须将内容转到PC才能编辑,无法多机协同;公有云的传输速度太慢。它们都不能满足当前内容创作者的共性需要:传输速度快、超大存储空间、多端访问协同办公,以及对于存储设备内的文件,可以直接编辑无需导出等等;此外,C端消费者还有隐私方面的考虑。
具体请参考我们对部分用户的访谈:
“通常,最大的挑战是弄清楚如何设置文件系统、存储和文件共享。对我来说,最大的问题往往是CPU,需要足够强大的CPU支持多个视频流。”——来自美国的一位Youtuber
“每个伙伴的职能、背景和技能都不同。我们需要一个高效的文件管理系统来存储分散在10个伙伴手中的所有文件,并且实现协同。” ——瑞典一个10人工作室
“我们都是拍4K文件,一个视频就100G,硬盘根本就没法用——存储空间不够,没法协作,传输速度也不够。比如,我的剪辑师想实现某个想法,我不可能总是去他的工位跟他讨论,大家需要实时看到彼此对同一个材料做了哪些处理。” ——一位在B站拥有1万粉丝的UP主
“有了小孩之后,照片一下子变得超级多,手机的存储空间肯定是不够了。多终端访问是个比较刚性的需求,需要让亲属都能看见。我比较注重隐私,不希望孩子的照片从小就拿给公有云。还有就是用公有云看电影比较卡,想升级体验也要花很多钱,而且是持续花钱,那还不如买个NAS。” ——一位C端用户
“我们目前有1,000多块硬盘,累计存储量在2,000T左右,痛点:1.找素材效率特别低,因为我们一个项目要跟5-6年,随着项目的进展,我们会持续不断的增加新内容,我们为了管理这1000块硬盘专门弄了一个像仓库的编码;2.怕员工离职,新的人不知道什么素材存在哪个硬盘里;3.公有云传输速度太慢了,我们开了好几个百度网盘的SVIP,还是特别慢,有一次外出拍摄光搞回传就搞了20多个小时;4.我们是拍政府项目的,很多东西是不可能进公有云的,都是高度机密的。” ——某广告公司CEO
而企业级NAS由于其繁琐的配置流程,用户仅限于少数有搭建能力的极客创作者。换句话说,它拦住了大规模扩张的C端用户和中小型工作室。这个痛点带来了消费级NAS产品的机会。
我们来看看搭建一套传统NAS需要的全流程:
相信许多人并不会把这几行读完,那么,大家应该可以理解为什么繁琐的部署流程会把绝大多数C端用户劝退了,因为大多数内容创作者并不具备这样的技术能力,即使具备技术能力的极客型消费者,也要花1-2天才能完成部署。
我们联合一家相关企业调研了2,881位来自全球的用户,得到了如下统计,其中,一个友好易上手的操作系统是共性需求。
今年4月底,Meta发布了开源模型Llama3,即使这是个8B的模型,仍然展现出极强的能力。此前,我们曾在《迈向2024,我们如何思考AI创业投资》一文中提到,开源模型的能力的提升,将极大地促进AI的本地化部署。
AI的本地化部署,与从云上访问AI是相对的。具体而言,当我们访问ChatGPT这类参数量较大的模型时,它们通常部署在云端,这类模型可以处理一些非常复杂的工作;相反,参数量较小的模型可实现本地化部署,在离用户最近的终端侧处理一些相对简单、更个性化、更私密的任务。这是AI的未来发展方向之一。
对于AI的本地化部署,最重要的事情是AI和私有化的数据进行拟合,从而发挥更个性化的价值,这也是个人agent(agent指智能体,可以简单理解为智能助理)和家庭agent想实现的目标。
所以,NAS作为消费者的私人数据汇集地,同时拥有一定的计算和网络能力,是搭载本地化AI Agent非常好的阵地之一。设想一下,有了NAS的助力,以后你的agent可以:
这一切虽然目前看还很遥远,但是其最终的实现依赖于,你的本地化Agent对你个人数据的访问和分析。“更了解你”才是本地大语言模型的差异化价值所在。
我们已经可以看到,智能家居的生态正在逐渐打通,越来越多的品牌愿意开放底层协议,通过API接口接入到统一的上层操作系统。
NAS作为一个兼具“路由器”功能的产品,可以承载全屋智能终端的控制、数据存储分析(如智能摄像头,将存储和计算机视觉的能力搭载在NAS上售卖),以及远程与手机互联的功能。
现在,部分家庭已经有超过一台扫地机器人,部分北美家庭存在2个分楼层的扫地机器人、1台割草机器人,外加1个泳池机器人。
以十年甚至更长的时间尺度来看,假设未来大量家庭都部署2个及以上的机器人,算力成本将被极大地拉高,尤其是未来当机器人具备泛化能力后,对于算力的要求将是指数级的上升。到时,给每套机器人内置一套单独的算力将带来极大的算力浪费。
未来的一个可能发展方向是,通过统一的算力调取,以及机器人终端的感知与行动,来实现家庭场景任务的协同管理。
具体来讲,家庭agent对终端设备可能有如下主要要求:
NAS作为一个存、算、网一体的设备,对于家庭agent的部署是非常合适的。
那么,到底什么样的NAS才能满足当前消费者的需求,实现从极客人群向C端用户群的扩圈,同时又能适应未来AI的本地化部署呢?
当前,我觉得以下几个能力比较重要:
往长期看,运用AI的能力将成为NAS发展的重点,具体包括:
本文来自微信公众号:峰瑞资本(ID:freesvc),作者:孟长洁
【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务,如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。
项目地址:https://github.com/browser-use/browser-use
【开源免费】ai-renamer是一个用AI帮你做文件夹或者图片命名的项目。该项目会根据文件夹或者图片内容来为文件进行重新命名,让你的文件管理更加便利。
项目地址:https://github.com/ozgrozer/ai-renamer
【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。
项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n
在线使用:https://n8n.io/(付费)
【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。
项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file
【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。
项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file
在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)
【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。
项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md