您当前所在位置：首页-九游新闻-《九游体育官网平台安全升级，打造极致观赛体验》

从模型上手机到让智能体落地，高通的AI时代新故事｜焦点分析

发布时间：2026年8月28日 作者：九游编辑部 来源：九游体育官网

过去一年里，人工智能编程与办公工具在个人电脑领域加速普及，然而智能手机端的AI体验大多仍局限于单次问答与图像处理。今年，高通力图展示的是——终端侧的AI同样能够渗透进更多日常生活与工作场景。

在2026年的骁龙峰会上，高通携手阶跃星辰、无量火科技以及江波龙，演示了一个典型实例：通过端侧30B-MoE模型完成一系列工作流程——仅依靠本地模型，AI就能解析一封邮件，提取其中日程信息，同步至日历，推荐航班与酒店选项，并草拟一封回复邮件。

其独特之处在于，这是一项需要理解、规划及连续执行的任务，且整个过程完全在终端侧完成。

高通公司总裁兼首席执行官安蒙（Cristiano Amon）

如果说两年前高通主要致力于证明大模型能够被装入手机，那么今年它更侧重于展示，这些被装入的模型可以承担更为完整的工作任务。

2024年，高通自研的Oryon CPU开始应用于手机，展现了端侧大模型的潜力；而到了2025年，第五代骁龙8至尊版引入了Personal Scribe和个人知识图谱，将智能体概念直接融入产品方向。

时至今年，AI领域的新焦点已转向以Claude Code为代表的代码与办公应用竞争。如今，高通正推动旗舰芯片进入2纳米双旗舰时代、实现30B-MoE部署以及更完整的任务流程，这标志着其能够联合模型与基础设施厂商，共同开拓新的应用场景。

“智能体AI并不仅仅是为终端增添一项功能。它实际上创造了一种全新的终端工作流程。”高通公司总裁兼首席执行官安蒙（Cristiano Amon）在主题演讲中指出。

然而，当AI从单一功能演变为一段工作流程时，高通需要解决的远不止是让下一代芯片运行得更快。智能体需要更强的本地处理能力，同时也依赖于快速更新的模型、应用接口以及终端间的协作。

进入2026年，芯片制造商们呈现出共同趋势：能力边界在扩大，竞争边界同样在扩展。对高通而言，这种扩张不仅是从手机延伸至PC、眼镜、汽车和数据中心，还包括围绕模型适配、软件工具以及跨终端协作来补齐能力短板。

从让手机部署模型，到让智能体持续工作

如果为今年的骁龙峰会提炼一个关键词，“智能体”无疑位居首位。高通的所有更新——都是为了应对更复杂的AI任务，重新分配手机中的计算资源。

例如，第六代骁龙8至尊版与超级至尊版双旗舰均采用2纳米工艺。搭载超级至尊版的设备中，高通不仅将频率拉升至5GHz，还让CPU负责工具调用与任务调度，NPU承担模型推理，低功耗感知单元处理后台信息，为不同类型的AI工作分配专属计算通道。

这背后的变化在于，AI不再仅在用户提问时工作，还需在后台保留信息、等待时机并接续任务。 以往，一次问答或修图是单次调用；而智能体则需要反复读取上下文、调用工具并在任务间切换。

因此，缓存、内存带宽和低功耗感知变得至关重要——至少，手机不能因为多了一个常驻智能体而持续发热、迅速耗电。

这并非今年才出现的方向。2025年发布的第五代骁龙8至尊版，就已强调Personal Scribe、个人知识图谱和低功耗感知中枢。

而在今年，高通在缓存、NPU共享内存和感知能力上的升级，更像是对既有方向的持续强化——让更多信息得以保留，使任务切换与持续运行更加可靠。

不过，这并非将所有AI计算都局限于本地，而是让终端承担更有价值的部分。手机掌握着日历、邮件等个人信息，高通的新双Micro NPU架构性能提升85%，同时功耗降低20%，直观地增强了个人记录（Personal Scribe）能力——提升了本地处理低延迟、离线可用以及减少数据上传的潜力；复杂任务仍可调用云端资源。

如今，更大体量的模型开始与完整的本地办公流程相结合。 对比2024年，当时最多7B的模型可部署在端侧，而在本次峰会上，高通已与阶跃达成合作。如今，30B的MoE模型在参考设计上完成的邮件理解、行程规划和日历同步，是一次可感知的跨越。

高通技术公司高级副总裁兼手机业务总经理Chris Patrick

而更复杂的AI应用，如今也可由多个模型分工完成，而非仅仅依赖一个更大的模型。这为应用生态创业者提供了空间。

例如，在AI公司Deepgram展示的AI播客应用中，NPU上的语音模型负责转写并区分发言者，GPU上的Gemma模型则理解话题、生成追问建议——一边听清谁说了什么，一边判断接下来该问什么。这使得“异构计算”变成了读者可理解的场景。不过，工作人员也提到需要联网检索核查，整个应用并非完全离线。

AI智能眼镜也是一个典型品类。过去一年的变化，也能说明高通这样的芯片厂商如何让新AI硬件逐步突破能力上限。 2025年6月的AWE上，高通AR1芯片的升级款骁龙AR1+ Gen 1已通过原型眼镜演示了Llama 3.2-1B的本地运行，高通强调芯片更小、功耗更低以适应镜腿和电池约束；今年，高通则进一步为AR1、AR1+提供对多模态1比特模型的支持。

高通也在逐步拓展对开发者生态的支持。今年推出的高通START计划中，就提供了AR1+模组、软件平台和参考设计——非科技厂商的集成门槛也在降低，这表明研发支持越来越贴近品类需求，而非仅仅将手机芯片缩小。

此外，高通还推出了全新的Adreno Neural Fusion，带来增强的移动游戏体验，借助AI实现智能图形渲染，从而提供更沉浸的游戏感受、更丰富的视觉效果以及更持久的游戏时长。

高通新一代Adreno

但芯片能支持什么，与智能体最终能替用户完成什么，仍然不是一回事。 高通公司中国区董事长孟樸对36氪表示，跨终端持续服务的个人智能体，可能要到2027-2028年，才会比较稳定地开始逐步落地。

AI时代的芯片厂商：迭代更快，挑战更多元

在AI时代，高通目前的状态可以说是四面开战，压力不小。这一部分源于新市场的吸引力，另一部分则来自守住旧市场的压力。

在移动时代，成就高通的基础是通信专利与芯片平台两条业务线。而进入大模型时代，以数据中心为主的庞大需求已让英伟达获得巨额收入——2027财年，英伟达第二季度数据中心收入达890亿美元。

高通也没有放过这个市场。此前，高通提出了2029财年非手机收入400亿美元的目标，并推进数据中心业务。其动机不难理解：在守住手机市场之外，还需找到新的增长引擎。

但在争取新增长之前，高通可能首先得适应一个比手机换代更快的模型市场。 “过去，智能手机完成适配后，可能9个月甚至12个月都无需再调整；而现在，大模型每3个月，甚至更短时间内就会迭代一次。”高通公司中国区董事长孟樸对包括36氪在内的媒体表示。

模型版本和能力更新快，不代表底层计算结构以同样速度完全变化。更准确的挑战在于：在相对稳定的计算基础上，通过软件调度、可配置能力和持续验证来承接快速迭代。

更深一层的变化是，合作正从模型发布后的适配，前移到模型设计环节。2026年展示的四方合作分工说明了这一点——高通提供计算平台，阶跃提供模型，无量火优化推理与调度，江波龙处理存储协同；AI Hub则试图复用优化成果、降低部署门槛。

新的竞争指标是：新模型出来后，谁能更快、以更可控的成本交付可用体验。

端侧智能体是整个市场都在追逐的机会。9月，几乎所有主流厂商的新品都覆盖了端侧和智能体。例如，9月15日，联发科发布天玑9600系列，9600 Pro同样采用2纳米工艺，强调低功耗常驻感知，宣称支持30B-MoE端侧运行。

更复杂的竞争也会来自客户一侧：他们一边采购高通芯片，一边也在试图将关键能力掌握在自己手中。例如，小米玄戒O1进入量产，苹果在iPhone 16e上推出自研C1基带等。而进入数据中心，也绕不开客户与竞争对手身份重叠的局面。除英伟达外，谷歌自研TPU也在争取训练和推理负载——而谷歌在终端上又是高通的重要合作伙伴。

当竞争同时发生在多个市场，高通还必须回答一个实际问题：这些新能力，客户负担得起是前提，但如何真正高效地应用起来？

孟樸提到：“随着技术的进步，芯片中需要叠加的技术越来越多，成本也会因此越来越高。”在他看来，一款产品展示当前技术能够达到的上限，另一款则更注重效率，以应对高成本、支持终端厂商。技术能力向前推进，能否被客户采用仍要过成本这一关。

至少，让智能体稳定地在移动设备上运行，还面临多重挑战。“不能做错任务，不能过度占用内存，还不能增加续航负担，起码不能比手动操作还慢。”一位半导体行业人士总结。

现在，芯片行业正在进入多线混战。高通需要守土开疆，还必须成为耦合大模型厂商、AI应用之间的长期协作者。 对高通来说，下一轮胜负不只取决于它能把多大的模型装进终端，更取决于能否让不断变化的模型，及时变成用户愿意反复使用的产品。

九游(中国)自2016年成立以来，始终专注为中国用户提供安全稳定的一站式体育与娱乐平台。平台整合全球主流赛事直播与即时比分，操作简便。

九游体育官网近期完成平台安全升级，采用多层加密技术保障用户数据与资金安全。新版界面支持网页端与移动端无缝切换，操作更流畅。

九游体育官网采用全天候安全监控与多层加密技术，保障用户账户与资金安全，客服团队7×16小时在线响应。

九游娱乐板块提供多元线上互动内容，满足不同用户的休闲需求。平台界面简洁直观，支持网页端与移动端无缝切换，无需安装额外软件。

用户通过九游体育官网可一键观看全球主流体育赛事直播，获取实时数据与即时比分。平台稳定安全，操作简便，是体育和娱乐爱好者的理想选择。九游(中国)致力于为用户提供沉浸式的一站式服务体验。