Nest旧设备升级变砖 实测显示 老用户该如何自救

谷歌近期为Nest系列智能家居推送

Gemini AI

升级，却导致2019年及更早的

Nest Mini

等旧设备频繁循环重启、甚至彻底“砖化”。这场AI升级闹剧，暴露的仅仅是技术兼容问题吗？

与传统Google Assistant相比，Gemini AI需要更强的本地计算能力支撑多轮对话和上下文理解，谷歌此次将云端大模型能力下沉到设备端，本意是提升响应速度。但2019年款Nest Mini的处理器和内存配置，早已跟不上新AI的资源需求。

这背后其实是AI普及的一个核心矛盾：当大模型技术快速迭代时，旧硬件的性能瓶颈会被迅速放大。智能家居行业此前普遍忽略了这一点，认为“软件升级适配旧硬件”是理所当然，却没意识到AI本地部署的资源消耗呈指数级增长。

类比手机行业的iOS升级，苹果会为旧机型保留简化版功能，但谷歌此次显然在资源评估上出现了失误，直接将全量AI能力推给了所有设备，最终导致旧设备“过载罢工”。

在海外社区平台上，大量Nest老用户吐槽升级后设备彻底无法使用，有人被迫关闭自动更新，有人则在等待谷歌的修复补丁。这场风波让用户开始重新审视智能家居的“生命周期”问题。

不同于手机的18-24个月换机周期，智能家居设备的生命周期通常在5-7年，但AI技术的迭代速度却远超这个周期。消费者花大价钱购买的设备，可能在第三年就因为软件升级而报废，这无疑会打击用户的购买信心。

如今的消费者已经不再只看首发时的功能亮点，而是更看重厂商的长期服务承诺。比如亚马逊在推送Alexa升级时，会提前标注“部分旧机型可能无法支持新功能”，这种透明化的策略反而能降低用户的抵触情绪。

谷歌此次的失误，给所有智能家居厂商敲响了警钟：AI升级绝对不能搞“一刀切”。要让AI真正普及到每一台设备，分层适配才是可行的路径。

所谓分层适配，就是为不同硬件规格的设备提供差异化的AI能力：新设备搭载全功能大模型，支持复杂的多轮对话和本地计算；旧设备则保留简化版AI功能，仅满足基础的语音控制需求，同时延长安全更新周期。

这种策略不仅能避免类似Nest的升级闹剧，还能平衡技术创新与用户权益。未来，智能家居的AI迭代将走向“精准适配”时代，厂商需要建立更完善的硬件性能评估体系，确保每一次升级都能兼顾新老用户。

从Nest升级翻车事件中可以看出，智能家居行业正在从“功能比拼”转向“服务比拼”。厂商需要意识到，用户的信任比一时的技术噱头更重要。只有在技术创新与用户权益间找到细腻的平衡，才能在激烈的市场竞争中站稳脚跟。