前沿科技，數智經濟
以現在的審美看，當初那張耗時 14 秒生成的 512x512 像素的圖片顯然 " 過于初級 "。但這在手機行業的玩家眼中，卻代表著生成式 AI 可以走出云端服務器，在端側為用戶提供 AI 應用的可能。
高通對端側 AI 的早期布局，直接促成了一整個 AI 硬件時代。
兩年后的今天，高通對端側 AI 的理解變得更加清晰。高通 CEO 安蒙在 2025 驍龍峰會上首次拋出了 AI 發展的六大趨勢：
AI 將成為新的 UI，從智能手機為中心轉向智能體為中心，計算架構變革，模型混合化，邊緣數據增強，邁向感知網絡。
高通的預言，無疑是宣告著端側 AI 將重塑一切智能體驗。從手機到整個終端行業，從個人助理到工業領域變革，安蒙描繪了端側 AI 無處不在的智慧場景。
為了實現這一目標，高通帶來了最新一代的旗艦手機芯片和兩塊面向 PC 的芯片。通過對芯片 AI 能力、能效、CPU 性能的強調，高通已經為手機和 PC 準備好了 AI" 落地生根的土壤 "。
高通關于 AI 認知的進化，是與整個終端行業共榮的結果。
今年是高通成立的 40 年，也是高通進入中國市場的 30 年。高通從 3G 時代進入中國市場，到如今與中國 5G 通信、手機、汽車、AI 硬件等行業共同領先。高通從通信先驅，轉型成為了智能終端時代的領航者。
面向接下來的 AI 終端時代，高通這一次依然想要借助各個合作伙伴的力量。
在本次驍龍峰會上，高通先亮出了與中國生態伙伴的 "AI 加速計劃 "。該計劃將圍繞智能手機 AI 優化、智能體引入多終端、與模型開發者合作落地應用三個方向合作。
" 我們站在一個新的起點，AI 與連接正在重構終端、重塑體驗，開啟全新的智能時代。"
正如高通中國區董事長孟樸所言。生成式 AI 時代雖然才剛剛開始，但高通對 AI 終端的發展路徑規劃得已經十分清晰了。
端側 AI 的變革藏在高通六大 AI 愿景里
毫無疑問，AI 已經成了全球科技領域最主流的敘事。
支撐 AI 共識的，不只是英偉達高達 4 萬億美元的估值，還有今年 OpenAI、阿里、谷歌等一眾科技巨頭 AI Capex（資本支出）的 " 豪邁 "。
但再強的云端 AI 大模型，終究需要一個硬件終端作為用戶使用的載體。端側作為 AI 落地應用的另一極，安蒙提出了以高通視角觀察到 AI 發展的六大趨勢：
首先，AI 是新的 UI（用戶界面）。這代表著，AI 將替代此前智能終端以 UI 為核心的交互方式。用戶不需要再點擊特定圖標，AI 來圍繞用戶提供智能交互入口。
其次，AI 將從以智能手機為中心轉向到以 AI 智能體為中心。用戶 AI 的交互將脫離單一的硬件終端（手機），AI 智能體將連接各種設備（手表、耳機、眼鏡等），構建整個智能生態。AI 將成為用戶的 " 數字分身 "，跨設備協作，簡化日常生活。
第三，是計算架構變革。支撐 AI 的運作，終端硬件需要重構一套包括調制解調器、內存架構、低功耗 NPU 等的芯片平臺。以 AI 為有限的計算平臺，才有能力支持 AI 不間斷運行和學習。
第四，是模型的混合化發展。端側 AI 必須同時理解文字、圖片、語音、用戶習慣、專業知識等數據類型。這樣端側 AI 才能跟得上云端 AI 的發展，" 端云協同 " 才能發揮更大的優勢。
第五，要重視邊緣數據。模型持續迭代進化離不開新數據支撐，而端側（邊緣）是用戶交互并產生新數據最直接的入口。AI 要持續進化，就必須利用邊緣數據持續迭代。
第六，未來需要有感知的通信網絡。高通認為預計于 2028 年落地的 6G 網絡將具備 "AI 原生 " 能力。對比已經明顯提速的 5G，6G 網絡將完全以 AI 需求為中心設計。更大的帶寬、更高的通信速度，才能支持邊緣 AI（包括智能終端和傳感器）的數據傳輸。" 感知 " 部分，則是 6G 基站能使用 AI 自動生成環境地圖或跟蹤移動物體，從而實現網絡自主優化的效果。
高通的 AI 洞察看似布局廣泛且復雜，但核心要解決的問題只有一個——
在 AI 行業普遍認為 " 算力即能力 " 的背景下，高通認為 AI 不應該只是科技廠商的宏大敘事。要實現 AI" 人人可用 "，就必須要讓 AI 走入每一臺智能終端。
" 大模型將在云端不斷發展，與此同時，AI 走向邊緣、向邊緣智能落地已經成為大的趨勢。"
正如中國工程院外籍院士、清華大學講席教授、清華大學智能產業研究院（AIR）院長張亞勤的總結。越來越多的科技巨頭，正在響應高通的呼吁。
例如在驍龍峰會現場，谷歌平臺與設備高級副總裁 Rick Osterloh 提到，谷歌也在逐步引入混合架構，將 AI 落地到端側設備上運行。為了更好地實現 PC 端的 AI 表現，目前谷歌和高通正在共同打造一個全新的技術框架。
隨著 AI 軟硬件的成熟，AI 終端未來將誕生兩個新的藍海市場。
孟樸預測稱，AI 終端還會誕生兩個不亞于手機規模的 AI 硬件市場。" 一個是機器人，另一個是各種可穿戴的智能眼鏡（包括 AR、VR 和 AI 眼鏡）。眼鏡可能會人手一個，而機器人則會進入家庭、工廠等各種環境。它們的需求量都有可能達到手機的量級。" 孟樸說。
為了滿足不同領域用戶的需求，高通近幾年已經建立了新的產品矩陣。從面向消費級，提供高性能 AI 處理和通信連接的 " 驍龍 "；到了工業領域，有更適應嚴苛環境的 " 躍龍 "。
面向千行百業，高通已經準備好端側 AI 的底層能力了。
AI 芯片，目標是 "AI 平權 "
要想看清高通對端側 AI 的認知，還得回到高通最 " 本行 " 的 SoC 層面。
本屆大會上，高通連發三款芯片——旗艦手機 SoC 芯片第五代驍龍 8 至尊版（驍龍 8 Elite Gen5）和驍龍 X2 Elite Extreme、驍龍 X2 Elite 兩款面向 PC 的 SoC。
整體看來，第五代驍龍 8 至尊版是一次常規升級。由于高通在上一代驍龍 8 至尊版上放棄 ARM 公版方案，改采用自研 Oryon CPU 的兩個 " 超大核 " 加上六個 " 性能核 " 的架構。所以，本次高通的升級思路基本以鞏固設計路線和提升參數為主，尤其是 CPU 性能的躍升。
體現在參數層面，本次 SoC 的 CPU 性能提升 20%，具有同類產品中的最快速度。GPU 的緩存從去年的 12MB 增加至 18MB，實現圖形性能提升 23%，大型手游終于有希望在手機上跑滿 1080P 分辨率了。
本次關于 AI 能力的升級中，最重要的是高通現在支持終端 AI 持續學習。該能力可以支撐性化智能體 AI 助手進行跨應用定制操作的同時，還能讓智能體理解用戶需求。為了匹配 AI 能力，第五代驍龍 8 至尊版的 NPU 性能提升了 37%，現在能每秒輸出 220 個 Token，足以支撐 AI 智能體實現較為復雜的任務。
高通高級副總裁兼手機業務總經理 Chris Patrick 對 AI 能力的提升評價說，" 該平臺賦能的個性化 AI 智能體能夠看你所看、聽你所聽，實時與用戶同步思考。"
另一邊，驍龍 X2 Elite Extreme 和驍龍 X2 Elite 是分別面向不同性能需求的 AI PC 芯片。
大致上說，目前市面上存在 X86 和 ARM 兩種指令集的 PC SoC。其中，X86 目前適應的范圍比較廣。ARM 則更強調實際工作體驗，選擇性能和功耗的平衡路徑。
但這一次，高通表示性能、AI 處理和電池續航全都要。
驍龍 X2 Elite Extreme 這邊，根據測試數據顯示，SoC 的 CPU 性能領先競品高達 75%。GPU 架構相比前代平臺每瓦特性能和能效提升 2.3 倍。在 AI 的支持上，NPU 支持 80TOPS 的 AI 處理能力，是目前面向筆記本電腦全球最快的 NPU。
驍龍 X2 Elite 這邊，高通也給了 80TOPS 的 NPU。對比前代平臺，驍龍 X2 Elite 實現同功耗下性能提升 31%，達到相同性能所需的功耗降低 43%。這種性能提升，稱得上是 " 多快好省 "。
從高通發布的面向兩個平臺的芯片中看到，常規的 CPU 性能并不是高通唯一考慮的重點。如何讓 AI 在終端上真正 " 跑 " 起來，才是高通設計芯片最重要的目標。
" 當用戶網上購物時，只需要對手機中的購物 App 說‘我想用我的借記卡購買，我的錢夠嗎？’。購物 App 會自行聯動到銀行 App。完成財務狀況評估情況并付款。"
正如安蒙在 2024 年驍龍峰會的暢想，高通正在用新的芯片平臺讓終端變得越來越智能。
在手機領域，高通的 AI 持續學習就與榮耀 CEO 李健提出的 "AI 自進化 " 不謀而合。當 AI 有了持續進化能力之后，手機不斷落地的 AI 智能體才能不完全依賴云端升級，真正成為用戶生活的 " 伙伴 "。
除此之外高通正在推動生態伙伴共同推動終端互聯，從而實現 AI 跨終端流轉。這或許意味著，用戶在戶外可以直接用 AI 眼鏡拍照，而掏出手機時，AI 處理過的圖片和文案已經在等待用戶發送到朋友圈了。
從芯片平臺布局中看到，高通的 AI 終端敘事已經全部揭曉。
" 當前 AI 處于早期發展階段，各種大模型很多，終端也很多，做適配比較耗時。高通不做評判，不去決定客戶用哪個大模型，而是把適配工作做好，讓終端廠家、模型公司、平臺公司都能在一個公開透明的市場里各展所長。" 孟樸稱。
讓每一個消費者都能用上 AI，高通想與智能終端廠商共同實現 "AI 平權 "。
高通的 40 年，變與不變
幾個技術周期，高通一直都在尋找共識的路上。
回憶高通進入中國市場的 30 年，孟樸在大會現場感慨頗多。
1995 年剛進入中國時，高通還是一個手持 CDMA（碼分多址），被全球主流通信公司當作 " 異類 " 的技術供應商。30 年后，高通與中國通信行業實現了 5G 時代的 " 共同領先 "。
在與中國伙伴的合作中，高通的身份不僅經歷了從技術輸出者到創新合作伙伴的轉變。最終，高通在約合作伙伴共同建設的生態中，促成了驍龍峰會的 " 高朋滿座 "。
在手機領域，最新一代 " 驍龍 " 處理器已經成為手機年度旗艦主打的硬件配置。搭載了第五代驍龍 8 至尊版的小米 17 系列，開售 5 分鐘就刷新了 2025 年國產手機 " 全價位段 " 新機系列首銷全天銷量、銷額紀錄。
在汽車領域，我們也見證了選用高通驍龍數字底盤方案的龐大 " 朋友圈 "。"2023 年起連續三年在中國舉辦汽車技術與合作峰會，吸引 5000 多位伙伴，展示 500 多項技術產品。" 孟樸介紹稱。
在 AI 終端時代，高通一直在團結一切可以團結的朋友，共同面對 AI 終端 " 新物種 " 帶來的挑戰。
例如在具身智能上，宇樹科技創始人、CEO 兼 CTO 王興興認為機器人搭載端側 AI 還有許多問題有待解決。在算力層面，王興興認為機器人需要類似手機的高能效 AI 芯片，" 通用機器人終端是沒有辦法部署大規模算力的，因為機器人的空間、電池、散熱都十分有限 "。在通信層面上，機器人也需要像智能汽車一樣降低線纜數量，也需要更高質量的通信技術加持。行業有需求，高通才會有機會。
雖然芯片和通信技術都是高通擅長的領域，但高通深知，更進一步推動端側 AI 規模化落地，還需要更大規模的合作。
今年 9 月，高通參與了 AI 機器人初創公司 Figure 的 C 輪融資。同月，高通又與 Google 擴展合作，雙方將 Google Gemini 模型落地到高通驍龍數字底盤解決方案，支持汽車廠商構建多模態、邊云混合的 AI 智能體。在中國市場，高通本次還與中國生態伙伴發布了 "AI 加速計劃 "，打通 AI 大模型 - 通信網絡 - 終端之間的所有障礙。
" 未來的體驗一定是無縫的、跨設備的、始終在線的。"
誠如孟樸所言，或許高通的端側 AI 夢想看起來還 " 太過宏偉 "。但通過公司營收層面看到，高通對 AI 終端時代充滿了信心。
根據高通 FY25Q3 財報顯示，本季度公司汽車業務營收為 9.84 億美元，受驍龍數字座艙出貨增長的帶動，營收同比增長 21.3%；本季度公司 IoT 業務營收為 16.8 億美元，主要受 Snapdragon AR1 芯片（AI 智能眼鏡領域領先）的帶動，營收同比增長 23.7%。
這部分營收增長，雖然對于高通單季度百億營收來說，只能算是 " 九牛一毛 "。但對于硬件終端行業來說，20% 的增速已然能夠說明太多。
截至目前，高通研發投入累計已超過 1000 億美元。這 40 年間不間斷的投入不僅推動了通信技術的進步，更是高通對終端算力、AI、XR、汽車、PC、物聯網等未來終端領域持續的 " 豪賭 "。
當 AI 已經成為智能終端行業的共識之后，高通作為終端側 AI 創新的引領者，又在帶頭建設新的合作生態了。
人人都識英偉達，但如果你不理解高通，就錯過了 AI 的半壁江山。
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