6月1日，2026 台北国际电脑展（Computex）正式拉开帷幕，高通公司总裁兼CEO安蒙发表题为《The Year of Agents》的主旨演讲。
今年是智能体AI的元年，安蒙也连续三年在台北电脑展发表主旨演讲。在这场一个小时的重磅演讲中，安蒙完整描绘了智能体如何渗透手机、PC、汽车、机器人、工业等几乎所有终端和边缘领域，深刻阐释端侧性能与能效为何成为AI时代的核心竞争力，并系统解读高通如何以“计算连续体”（Compute Continuum）为底座，从个性化体验到大规模推理，全面赋能智能体AI走向现实。
而演讲最后的 “One More Thing”，更是引爆全场：高通即将在本月底的投资者日发布数据中心业务全新品牌——DragonFly（高通飞龙），宣告这家移动芯片巨头多元化战略开启新篇章，完成从可穿戴到数据中心的全域覆盖。
一场由AI智能体驱动的全设备重构浪潮，正扑面而来。
智能体AI时代，手机角色如何转型？
开场的一段视频，展示了高通描绘的智能体时代的场景，早晨你的手机会提醒你今日温度，衣着推荐，语音推送每日简报等等。
“我们正步入一个AI不再像工具般存在的世界。”安蒙说。
这意味着，智能体时代的到来，将变革传统的人机交互的关系。AI从冰冷的工具，变成温暖的贴心的伙伴。AI智能体让你有更多时间去进行创造，以你的方式，回应生活与工作的需求，不仅是一个辅助工具，更是具有一双懂你周遭世界的慧眼与聪耳。
对于这段演示，安蒙首先强调了，这并非是高通的广告。归根结底，技术的演进是产业链众多公司共同推动的结果，从来没有任何一家公司能够包揽一切。所以安蒙首先感谢了包括台积电在内的合作伙伴和供应商。
而接下来，安蒙说，在今天的演讲中，只有一个核心任务就是尽最大努力介绍清楚：智能体AI的未来是什么样子？AI是如何在所有设备上演进？因为这是一种全新的计算形态，深刻影响每一台设备。
两年前，高通在台北电脑展上，提出AI将改变人机交互界面（AI即新UI），并将重塑所有个人计算设备架构。这一愿景在2026年正逐步成为现实。人工智能正在不断演进，并将达到令人难以置信的规模。从最初仅作为工具回答用户指令、辅助人类与计算机协作，发展到能够自主采取行动的阶段。
安蒙通过几个事例进行说明。
未来家中会出现智能体，实时更新你的各项活动、日程安排，以及你工作中需要完成的所有事项。它会陪伴着你，帮你思考需要推进的项目、需要完成的任务。它会提示你做出决策，在工作中陪伴你。这基本上描绘了智能体AI时代的场景，AI不是像现在单向路径的命令-响应。而是主动服务。
过去很多年，手机都是人们数字生活的中心，一切围绕手机展开，通过操作系统和应用与手机交互，其他可穿戴设备也都围绕着手机生态系统。
但安蒙指出，未来智能体将成为用户数字体验的中心，包括手机在内的所有设备，都围绕着智能体运转，而不再是手机的延伸。数字生态系统不再以单一设备、操作系统和应用为核心，设备将成为智能体的触点。
在安蒙看来，智能体不会被束缚，不会依附于单一生态系统；所有连接用户与智能体的事物，都将成为人工智能的入口，这是一项极为重要的变革。
“我在高通工作30多年，有一件事可以肯定，移动产业并非一成不变，它始终在不断变化。”安蒙说。
智能设备需要重新设计
AI时代带来的显著变化之一，就是智能终端覆盖的范围正在显著地扩大。从手机，到PC，到可穿戴设备，机器人等等，而这也恰恰是高通近年来不断推进业务版图，实现多元化战略的底层逻辑。
据安蒙介绍，当前，全球约有60亿部手机，20亿台个人电脑、5亿辆联网汽车，还有20亿台个人人工智能设备（包括可穿戴设备的演进形态）。而当把这些看作智能体的终端时，这个数字还只是开始。AI发展的下一个阶段，边缘侧终端将扮演重要角色。
介绍完当今智能设备的规模之后，安蒙传递了一个重要信息：今天的设备，并不是为智能体体验而设计的。
他的解释是，当智能体AI成为日常生活中最核心的人工智能功能，尤其是在个人计算领域，人们与设备的交互方式会彻底改变，因此需要全新的设备。如今所有的设备，都是为用户发起操作而设计，而不是为智能体自主运行设计。
安蒙进一步解释称，智能体的特点在于：
·它们能够持续运行，传递上下文信息，可靠且安全地编排多项任务，并且可以自主完成这一切，无需人类持续干预。仅凭这一点，就能窥见设备将如何变革，设备架构将如何改变。
·智能体根据意图采取行动。当人工智能在人机交互中扮演重要角色，它能够理解人类的意图，主动理解需要与人类协同处理的内容。
·它会设定目标，拆解成多个步骤，跨系统、跨数据集进行协调 —— 包括设备上的本地数据、个人图谱中的专属数据，以及云端的数据。
·它会规划、执行，用户负责验证，直到任务完成，都会持续与之互动。从定义上讲，这就需要全新的硬件，因为操作不再只是由用户发起，智能体也会自主运行。
·会改变操作系统和应用程序。
基于上述判断，安蒙认为，这正是计算领域的绝佳机遇——覆盖海量设备的生态体系，将为人工智能时代迎来升级。因此，必须在所有计算领域实现紧密集成，同时满足严格的功耗与延迟约束。
“我再怎么强调功耗的重要性都不为过。想想你的手机：如果仅由你操作，都很难撑过一整天，那么当你和智能体同时使用时，功耗挑战会更加严峻。这对功耗和延迟来说，是极其巨大的工程挑战。”安蒙说。
因此，面向智能体AI时代的设备需要支持系统级的规划、推理与协同。这也成为安蒙强调的计算将如何演进的方向：需要性能强劲、高能效的CPU来负责任务编排；需要高能效、高计算密度的 NPU和GPU来运行本地模型。
同时，安蒙还强调了AI需要在云端与终端之间分布式部署。他认为，很快云端和边缘将不会出现在单独讨论的范围，而是会融合成一个同意的系统。要实现这一点，设备需要依托NPU和GPU提供足够的计算能力。
“你需要传感器数据，上下文也至关重要。没有上下文，智能体就无法发挥作用，无法做到主动贴心。面向智能体AI的下一代设备，这些能力都必不可少，真正的升级即将到来。当然，不同设备的需求各不相同。”安蒙说。
在高通看来，个人设备需要全天候智能，高度聚焦与用户相关的传感器和上下文，极致能效 —— 因为设备需要随身携带，天生具备移动性；同时需要高速连接。
在汽车和机器人领域，需要在严苛环境下保持稳定算力，必要时可以不依赖网络和云端独立运行。
在数据中心，推理需要极大的规模，同时能效也至关重要。
安蒙强调称，对于深耕移动行业数十年的企业而言，高通早已习惯在计算能力增长和能源供应之间寻找平衡。在有限的电池、有限的体积下，用有限的能量提供足够的算力，一直是多年来高通的擅长和优势。而这一点在数据中心领域同样适用。
如今，高通的多元化业务布局覆盖众多边缘设备，用高通自己的话说，是全球极少数能够
构建覆盖全功耗段的系统的厂商：从功耗低于2毫瓦、搭载微功耗Wi-Fi、可连接个人AI智能体的耳机产品，到数千瓦功率的数据中心设备。
因此在安蒙看来，当智能体AI到来，所有设备都要迎来升级时，这就是高通和合作伙伴的绝佳机遇。智能体AI芯片企业竞争的关键，是需要可全栈扩展的专用计算方案，实现从毫瓦级设备到数千瓦级设备全覆盖。而高通在智能手机、PC、汽车、机器人领域实现领先的每瓦性能，并将这一优势延伸至数据中心，将迎来也是千载难逢的机会。
加速落地的智能体
今年的台北电脑展上，高通针对PC业务宣布推出全新入门级处理器骁龙C平台，面向300美元及以上价位的入门级笔记本电脑，持续推动AI PC的规模化普及。
当智能体AI时代到来之时，可以看到，智能体已经开始部署，并在手机、PC 以及新兴的个人AI设备品类中逐步规模化。
安蒙试图借此向在场观众解释清楚：手机领域的变革，将很好地预示PC和其他设备的未来。他想强调的是，智能体并不依附于某一台设备，而是跟随用户移动，无论你使用哪台设备，它都陪伴在你身边。
“这就是理解这场变革的关键：当生态系统的核心，尤其是移动生态，不再是智能手机，而是智能体，智能体将贯穿所有设备。为什么高通定义2026年是智能体元年，就是因为智能体的普及正在加速。”安蒙说。
安蒙举例称，如今智能体已经开始在商用设备上加速落地，OpenClaw、Hermes等已经在骁龙平台运行，Claude Desktop等智能体助手原生运行在骁龙PC上。这一趋势还在不断加速，用户会越来越多地依赖设备，设备也会自主完成更多任务。
Perplexity Computer等云平台，正在构建连接终端的规划层；谷歌通过Gemini Intelligence将智能体AI直接引入Android；微软也在推进相关布局；Humain等合作伙伴甚至在开发完整的智能体操作系统。
在手机方面，全球有60亿部手机，这些用户体验也将被重新定义，而这些编排器，正是AI向智能体转型的重要里程碑。
在手机方面，全球有60亿部手机，这些用户体验也将被重新定义，而这些规划器（Orchestrator），正是AI向智能体转型的重要里程碑。安蒙介绍称，Open Claw 刚推出时，很多消费者购买 Mac Mini 等设备运行智能体，完成任务、发送指令。但这不是极客专属，未来大多数人都会这样使用计算设备。你不可能随身背着一台接电源的电脑，你只会带一部手机，而所有智能体能力都会在手机上实现。
“未来的设备将拥有双重属性，人类主动操作+智能体自主运行。手机的变革，也会影响笔记本电脑等个人设备。由此，个人AI设备会快速规模化，因为它们的交互更自然，比如智能眼镜贴近人的眼、口、耳，使用体验更顺畅。这就是我们将在计算领域看到的惊人转型。但这不仅仅发生在个人计算领域，当我们看向物理世界，同样的变革也在发生。”安蒙强调。
物理AI：工业领域的巨大机遇
安蒙在演讲中也表达了对于物理AI在当前行业应用前景的兴奋之情。
汽车、机器人、工业系统，都将成为智能体AI的重要终端。而在这些系统中，都有对应的特殊要求：延迟、安全性以毫秒、毫米为单位衡量，每一个细节都至关重要。
以汽车场景功能的演示为例，安蒙指出，汽车会拥有两个层面的智能。
一层是座舱内与用户个性化交互的智能。座舱内的AI会为用户定制个性化体验，这和此前提及的智能体是专属助手类似。当用户坐进车内，这份体验会无缝延续，智能体与之交互。无论是在汽车、个人AI设备、手机还是PC上，核心都是智能体。
另一层是道路上的物理 AI。汽车除了与人交互，还需要在车内场景、道路环境中运行物理AI，通过摄像头、雷达、传感器和地图实现感知、规划、行动与导航。
“而最终两层智能会作为一体化系统运行。”安蒙强调。
这也是高通多年来强调的，软件定义汽车的重要组成部分，在智能体时代，这一概念将进一步演进为AI定义汽车。
此次台北电脑展期间，高通的另一项重要宣布，是发布了面向机器人的全栈参考设计——高通跃龙IQ10 RRD。
安蒙在演讲中，也以机器人行业的深刻变革为例进行了介绍。
在安蒙看来，器人技术极具价值，因为它不断突破计算技术的极限，融合了个人计算领域的传感、感知、高集成传感器技术，同时整合了汽车行业的精度、工业级品质、安全性和冗余能力。实现了消费电子与汽车技术的优势融合。
安蒙指出，要在机器人领域取得成功，必须将其设计为分层计算系统。
机器人拥有三层计算能力：
第一层是即时执行，就像人类本能动作，比如没拿稳东西立刻重试、保持平衡，无需思考即可完成；
第二层是具体任务执行；
第三层是推理与决策。
在此基础上，必须构建分层计算系统，实现分布式智能。打造机器人不仅需要构建中央大脑，还需要运动控制、执行驱动能力，感知和灵巧性也至关重要。
安蒙介绍，高通融合了移动、个人计算、汽车和导航领域的顶尖技术，打造了覆盖全形态的综合性机器人平台，包括自主移动机器人、工业机械臂、四足机器人、人形机器人、无人机等。
工业领域的机遇正在当下，而高通也在加快该方面的行动。比如，打造硬件、软件、AI 运营能力，实现车队与数据管理，为合作伙伴提供从原型到量产的全套支持。
安蒙认为，机器人的续航至关重要，计算与传感器高度集成。如果想让机器人实现规模化、拥有合理价位，就需要借鉴消费电子的高集成能力，这对高通和合作伙伴都是令人兴奋的机遇。目前，高通已经与VinMotion、Neura Robotics等企业展开相关合作。
除了机器人外，物理AI在工业领域拥有巨大机遇。安蒙强调称，工业领域不是需求受限，而是方案受限，关键在于系统和技术的成熟度。
工业领域的需求表现在以下几个方面：
企业和工业环境的需求极其庞大。比如视觉 AI 摄像头可以监控安全合规、监测智慧城市交通流量，自主触发行动，应用场景数不胜数。
全新的设备形态。从头盔、安全玻璃到工牌，无处不在。计算机视觉可以本地运行，也可以云端运行，需要时动态调用本地或云端更强大的模型，实现看、理解、决策、行动全流程。
将感知转化为实时智能，应用场景极其广阔。视觉和其他传感器的输入，结合智能体 AI，将从根本上改变大量系统和企业的运作方式。
“我们已经在零售、仓储、办公管理、楼宇、石油天然气、能源、智慧城市等领域看到这一趋势。这对智能体 AI 来说，是千载难逢的机遇。”安蒙说。
6G：智能体时代的“关键先生”
在介绍完生成式AI重塑个人计算、各类新兴个人设备、汽车、机器人、工业领域外，安蒙称还有一层技术将改变整体格局，它就是6G。
在世界移动通信大会上，高通将6G定义为首个为AI时代设计的无线网络，以及相关的三大支柱：连接、分布式计算和感知，并认为这是电信领域前所未有的新能力。
首先是连接。6G的连接变革，在于能够支持极高速的上行链路，从而实现包括智能眼镜、ARVR等应用，6G会让我们每个人都成为“行走的摄像头”。
第二部分是计算。强调端–边–云协同，将AI推理任务在终端（如手机、机器人）、网络边缘（如基站MEC）、云端灵活分配，追求高能效与低时延，而非集中式云算力。
第三是感知，这是电信基础设施有史以来最重大的变革。整个网络本身就将成为AI网络，从无线基站到中心局、数据中心，分布式实现AI计算与推理。这不仅对自主网络、资源自主分配、射频信号预测等连接场景至关重要，更因为感知技术需要这种能力。
安蒙称，感知是这一领域最大的变革，会让电信行业彻底蜕变。感知技术会将射频信号作为物理 AI 输入，用于模型训练。每一个无线连接都相当于汽车自动驾驶的雷达，全球会有实时数亿计的连接。
而依托于6G所带来的连接、计算、感知等基础优势，将带来彻底的变革。比如通过无人机探测管理低空经济。在每条道路上探测汽车、自行车、卡车、行人，识别物体并标注。通过对这些数据分析、定位，不仅能构建街区、城市的数字孪生，甚至能构建整个国家的数字孪生等。
而这与智能体 AI 的关联在于：所有这些都是实时上下文，支撑运行在各类终端设备上的智能体。
“我认为这是边缘领域令人兴奋的未来，因为AI是全新的计算形态，会让计算无处不在。”安蒙说。
Token就是AI时代的新货币
智能体催生了Token，创造了Token需求，推动AI规模化，同时定义了AI的架构和经济模式。
如今大多数软件、操作系统、应用商店，都是为人类操作设计。人们手动启动应用、访问网页、完成操作。
但有了智能体，一切都变了。智能体自主运行，与软件交互速度更快，可同时跨多个服务操作，这就是设备必须升级的原因。
安蒙指出，智能体会以机器速度生成token，而非人类速度。举个例子，应用和SaaS行业，迄今为止的客户端都是为人类操作设计。
而未来不再如此，应用和SaaS必须同时支持人类与智能体交互，而智能体的交互速度更快，这会从根本上改变Token的需求。
在安蒙现场展示的数据中，可以看到Token消耗的快速增长，尽管不同评估机构的数据略有差异，但整体趋势一致：
第一级，对话交互：单轮提示与响应，约1万Token；
第二级，推理：多轮交互，每个任务约10万Token，数量级提升；
第三级，智能体 AI：自主、多步骤、多次调用，每个任务约100万Token，且持续增长。
两个级别的时间，Token数量增长约100倍。
换个角度看数据：2026年，全球每10秒Token需求约317 亿个；2030年，同样10秒的需求将达到 1.27万亿个，增长40倍。
智能体会生成海量Token。最新评估显示，2030年全球Token总需求将达到亿亿级，Token就是AI的新货币。
安蒙用两个例子说明围绕Token的一切是如何运转的。他特别强调，这就是未来的必然趋势。
第一个是编码场景，编码是当前最消耗Token的任务之一。在云端运行代码时，编排器会智能路由工作负载，将部分任务留在设备端计算，必要任务上传云端。
通过应用分布式智能体AI，充分利用计算连续体的所有算力，同样的结果可以节省约1400万Token，成本降低 60%。
第二个例子，创建一个骁龙网页，提示词中有大量规范要求。左侧是纯云端运行，在云端生成Token；右侧是同样的结果，但由智能分布式编排器定义任务路由，结合设备端和云端的计算能力。
最终结果完全一致，但Token减少30%，成本降低4倍。
这就是分布式 AI 的强大力量。这也是未来的运行模式。一直以来，我们都在讨论云端与边缘，二者都极其重要。现在大家已经看到它们的落地方式：不是抽象的 “云端能跑的边缘也能跑”，而是该在云端运行的就在云端，该在边缘运行的就在边缘，二者分工明确。
在安蒙看来，如今手机里的应用众多，如果让大家区分每个应用的计算任务，哪些在手机端运行、哪些在云端运行，其实很难区分。虽然云端也重要，但如果在飞行模式下，就需要大量本地计算。因此，未来智能体AI的运行逻辑，是随着工作负载的转移，充分利用所有可用的计算资源。
这就是高通提出的计算连续体（Compute Continuum）的理念，当所有场景都催生AI计算需求，每一种计算引擎都会成为智能体未来的重要组成部分。而高通在各类设备上都拥有独特优势。
安蒙强调，这不是“一刀切”的方案，高通为每一种设备打造适配的 AI 平台，不同设备有不同用途，目标是在任何场景都实现最高智能、最高效率。
数据中心品牌首亮相 多元化战略启新篇
过去的几个月，高通对于数据中心业务的介绍极为低调。所有相关内容，包括当前进展，演进路线图等，高通都准备在6月24日的投资者日上全盘托出。
不过演讲的结尾，安蒙还是给数据中心留了一个“彩蛋”。正式发布高通数据中心产品全新品牌——DragonFly（高通飞龙）。
数据中心业务是高通多元化战略的重要组成部分，也可以说是全新的篇章。至此，高通的产品组合已经覆盖整个计算连续体的每一个层级——从连接智能体的小型可穿戴设备，一直到高性能的数据中心。
安蒙透露，目前高通已经与超大规模云厂商、全球合作伙伴开展实际部署。
“总而言之，我们对技术的未来充满期待。每一台设备都将迎来深刻变革，智能体不是未来的概念，而是已经到来的现实。它将深刻改变计算领域，催生大量对新型设备和计算能力的需求，智能体带来的这一轮升级周期，有望成为行业历史上规模最大的升级周期之一。”安蒙最后说。
