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所有地方都會運行 AI，而這一切會發(fā)生在整個計算連續(xù)體上。

「今天這場演講并不是關于高通本身。」

6 月 1 日，臺北電腦展的開幕主題演講上，高通 CEO 克里斯蒂亞諾·安蒙一上來就先感謝了供應鏈、開發(fā)者和臺積電，然后才開始講高通真正想講的東西：

2026 年是「智能體之年」。

這句話放在今年并不稀奇。今天幾乎所有「科技」公司都在試圖證明，自己不是這一輪 AI 智能體浪潮里的旁觀者。但高通的切入點不太一樣，講的是智能體要怎么跑到每個人身邊，手機、PC、手表、汽車、機器人、工業(yè)攝像頭，甚至數(shù)據(jù)中心：

「未來，計算資源都會被利用，所有地方都會運行 AI，而且這一切會發(fā)生在整個計算連續(xù)體上。」

從 PC、機器人到數(shù)據(jù)中心，高通押注的「計算連續(xù)體」是什么鬼？

這場演講中，安蒙并沒有宣布任何新產(chǎn)品，而是把重點放在「AI 將如何改變所有設備」這個問題上，但要理解高通的一切，還是要從產(chǎn)品出發(fā)。

就在上周，高通推出了面向入門級筆記本電腦打造的驍龍 C 平臺，打網(wǎng)頁瀏覽、視頻播放、辦公、視頻會議、安靜散熱和全天續(xù)航，目標是 300 美元以上的 Windows 筆記本。

圖片來源：高通

聽起來或許不夠性感，但這恰恰是 Windows on Arm 需要補的一課。

過去兩年，AI PC 最大的熱鬧主要發(fā)生在中高端，價格很難真正下探。問題是，PC 市場最龐大的需求并不都在旗艦機。很多學生、家庭要的只是便宜、輕便、續(xù)航長、不卡頓，最好還能跑一些基礎 AI 功能。

驍龍 C 系列的意義就在這里，它在試圖證明 Arm Windows 也能進入更大眾的價格帶。不過真正的挑戰(zhàn)也在這里，入門級產(chǎn)品很大的挑戰(zhàn)在于基礎體驗，驍龍 C 筆記本能不能確保基礎體驗，甚至帶來驚喜，也是成功與否的關鍵。

而另一條更硬的線，則是今天剛剛發(fā)布的躍龍 IQ10 機器人參考設計，高通在演講里把機器人拆成三層計算架構：即時執(zhí)行、動作落地和推理。這個拆法很高通，機器人不只是一個大腦，它還需要中央計算、運動控制、執(zhí)行機構、傳感器同步、安全冗余和工業(yè)接口。

圖片來源：高通

躍龍 IQ10 面向工業(yè) AMR 和全尺寸人形機器人，采用 18 核 Oryon CPU，并通過專用 NPU 提供最高 700 TOPS AI 性能，支持多攝像頭、LiDAR、雷達等多模態(tài)感知。參數(shù)背后，高通真正想賣的是一套從原型到量產(chǎn)的機器人底座。

這和高通過去在手機、汽車里積累的能力有關。手機要在有限功耗里塞進極致的計算能力，汽車要處理安全、冗余和實時控制，機器人則剛好把這兩件事揉在一起。

還有一個安蒙沒有展開、但值得關注的預告——數(shù)據(jù)中心。

去年底高通已經(jīng)推出了 AI200、AI250 兩款 AI 推理芯片，AI200 是面向推理的機架級方案，單卡配備 768GB LPDDR 內存，機架級方案強調性能功耗比和總擁有成本；AI250 則計劃在 2027 年商用，主打近存計算架構。

高通全新數(shù)據(jù)中心品牌 Dragonfly 的首款 CPU 也已經(jīng)箭在弦上，安蒙在演講中就表示，數(shù)據(jù)中心的內容更多會放到 6 月 24 日投資者日上。

圖片來源：高通

而從驍龍 C、躍龍 IQ10 到數(shù)據(jù)中心 CPU，高通正在把移動時代最擅長的每瓦性能，滲透到計算世界的每一個角落。正如安蒙說的：從耳機里不足 2 毫瓦的連接，到數(shù)據(jù)中心里的千瓦級系統(tǒng)，高通想覆蓋整個計算連續(xù)體。

智能體時代，高通要消滅計算的設備邊界

所謂計算連續(xù)體，可以理解為一條從毫瓦級到千瓦級的計算光譜，一端是耳機、手表、眼鏡、手機這類貼身設備，另一端是汽車、機器人、工業(yè)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)中心。它們的功耗、形態(tài)和任務不同，但在智能體時代，會共同組成一套分布式 AI 系統(tǒng)。

AI 到底跑在云端還是端側，并不重要。就像今天我們使用手機 App 時，很少關心一段計算是在本地完成，還是在云端完成，智能體也會自然調用所有可用計算資源，哪里效率最高、哪里時延最低、哪里更安全，就在哪里處理。

這正是高通想抓住的機會。它不一定要在每一個環(huán)節(jié)都做到最強算力，但它希望在每一個端點上都提供合適的計算：耳機要低功耗連接，眼鏡要理解你看到的內容，手機要承載個人上下文，PC 要運行多智能體工作流，汽車要把座艙智能和駕駛感知合在一起，機器人則要在本地完成即時執(zhí)行、動作落地和推理。

圖片來源：高通

這也解釋了為什么安蒙一再說，今天的設備并不是為智能體設計的。現(xiàn)在的手機、PC 和應用，大多圍繞「人主動操作」展開：人打開 App、輸入指令、點擊按鈕、等待結果。但智能體不同，它會持續(xù)運行，攜帶上下文，跨多個系統(tǒng)協(xié)調任務，并且用機器速度與軟件交互。

這會直接改變硬件架構。

CPU 不只是跑系統(tǒng)和應用，還要承擔任務編排；GPU 和 NPU 要負責本地模型、推理和生成；傳感器要提供上下文；連接能力則要讓設備在云端、端側和周邊設備之間實時切換。換句話說，設備不再只是屏幕和應用的容器，而會變成智能體的感知器、執(zhí)行器和身份載體。

安蒙用手機舉了一個很形象的例子。早期智能體用戶可能會買一臺電腦，比如 Mac mini，把智能體放在那臺機器上運行，再通過消息與它交互。但普通人不可能為了一個隨身智能體，再背一臺插著電池的電腦出門。真正合理的載體，仍然是手機，以及未來的眼鏡、手表、耳機等個人 AI 設備。

圖片來源：高通

所以在高通的敘事里，手機不會消失，但手機不再是數(shù)字生活唯一中心。它會擁有兩種「人格」：一種是人類直接操作的設備，另一種是智能體也會操作的設備。這個變化隨后會影響 PC、汽車和其他終端。

這也是高通對智能體時代的判斷。未來的 AI 不會只存在于一個超級 App、一臺電腦或一個云端模型里，而會分布在用戶身邊所有設備和網(wǎng)絡之中。而高通重新看見，就是設備之間那張原本分散、現(xiàn)在可能被智能體重新串起來的網(wǎng)。

高通機器人PCAI硬件芯片

來源：雷科技

本文圖片來自：123RF 正版圖庫       來源：雷科技

       原文標題 : Agent硬件大爆發(fā)！高通押注的「計算連續(xù)體」是什么鬼？