高通CEO：全球消费电子将迎来大升级华尔街日报

高通CEO阿蒙抛出重磅预判：2026年将成为“AI代理（Agent）之年”，现有手机、PC和汽车算力均无法满足需求，全球将迎来新一轮设备换机与芯片升级周期。阿蒙认为，未来手机将拥有“AI代理+App”双重人格，智能眼镜有望成长为下一个亿级甚至千亿级终端，而半导体产能紧张局面或在2027年下半年迎来缓解。

随着生成式AI的演进，智能设备正在经历从“应用程序主导”向“AI代理主导”的范式转变，这将引发全球算力基础设施与底层半导体架构的全面升级周期。

本周稍早前，高通CEO克里斯蒂亚诺·阿蒙（Cristiano Amon）在位于伦敦的CNBC新演播室接受了《The Tech Download》栏目的独家专访。在与资深科技记者Arjun Kharpal的对谈中，阿蒙详细阐述了AI时代下个人电子设备的演进图景。

针对市场高度关注的终端需求疲软与未来增长动力问题，阿蒙给出了一个极具爆发力的判断：2026年将成为“AI代理（Agent）之年”，现有手机、PC和汽车算力均无法满足需求，全球将迎来新一轮设备换机与芯片升级周期。

他认为，AI带来的不仅是功能的增加，而是整个计算平台的重构。目前的设备算力远不足以支撑即将到来的AI代理生态。

“我相信，我们今天拥有的所有设备都没有为这个未来做好准备。”阿蒙在访谈中直言，“你将不得不升级你的手机，不得不升级你的个人电脑，你的汽车也将得到升级。这是一种全新的计算形式和软件形式，它需要一种全新的硅芯片架构。”

为了适应这种升级，高通的整个产品路线图正处于全面升级的过程中。阿蒙透露，在端侧运行越来越复杂的模型，意味着专用于运行AI模型的硅片面积必须大幅增加。不仅GPU和神经网络处理器（NPU）变得至关重要，中央处理器（CPU）也正在迎来复兴。因为未来AI代理需要执行高度复杂的任务，如检查数据、调用模型、连接互联网，而“这些编排器都存在于CPU上”。据悉，高通将于6月24日公布其最新的数据中心CPU产品。

2026年将是“AI代理之年”，手机将拥有“双重人格”

市场一直在寻找能够真正刺激消费者换机的“杀手级应用”。阿蒙指出，传统的AI聊天机器人只是一个开端，真正的行业拐点在于“AI代理（Agentic AI）”的普及，这种智能体能够自主地代表用户执行任务。

“我非常确信，2026年将是‘AI代理之年’，我们现在正看到这种趋势开始形成规模。”阿蒙预测道。

对于智能手机的未来，阿蒙明确表示手机绝对不会消失，但我们使用手机的方式将发生根本性变化。他用了一个生动的比喻：“你的手机将拥有‘双重人格’（dual personas）。当你从口袋里拿出手机时，你仍然可以像以前一样打开App做事；但同时，手机也会拥有编排器和代理，它将代表你操作手机，自动调用你的应用程序。”

这种转变将彻底颠覆现有的App生态。阿蒙举了银行业务的例子：未来的用户不需要再打开银行App去适应开发者设计的界面，而是直接向AI代理下达指令。代理将拿着用户的凭证，自动完成查询、绘图和转账操作，并以用户最喜欢的颜色和形式将结果渲染在屏幕上。“App并没有死，但它们将演变成代理，变得更加强大、更加定制化，并被整合到一切事物中。”

智能眼镜将成下一个核心终端，AI巨头入局硬件争夺“数据端点”

在谈及未来设备的想象空间时，阿蒙对智能眼镜的商业前景给予了极高的确定性。

“100%（会成为最重要的设备之一）！数字自己会说话。”阿蒙给出了清晰的市场预期：“目前智能眼镜每年的出货量已经达到数千万台的量级。我们已经看到了清晰的视线，几年内，这个数字可能会达到数亿台，甚至可能变得和智能手机一样大。要知道，智能手机每年的销量大约是12亿部。”

阿蒙解释了眼镜形态的天然优势：人类本来就有戴眼镜的习惯，且眼镜离眼睛、耳朵和嘴巴最近，最适合配备摄像头和麦克风，让AI模型“看到你所看到的，听到你所听到的”，实现多模态的自然交互。除了眼镜，别针（Pins）、珠宝、吊坠等全新形态的设备也将百花齐放。

值得注意的是，阿蒙指出目前的消费电子玩家格局正在发生剧变。过去，手机厂商主导了从手表到耳机的垂直生态系统；但在AI时代，“代理”成为了数字生活的中心，这为非传统硬件公司创造了机会。OpenAI等纯AI软件巨头开始涉足硬件设计，其核心驱动力在于对未来数据的渴望。

阿蒙一针见血地指出了其中的商业逻辑：“当人类戴着智能眼镜四处走动时，产生的数据量是巨大的，呈指数级大于我们过去用来训练模型的数据。那些AI公司需要赢得这些代理的‘终端节点（end points）’，因为获取这些定制化的消费者数据对于训练未来的模型至关重要。”

半导体并非单纯周期波动，2027年下半年或迎产能拐点

随着算力需求的爆炸式增长，从高带宽内存到晶圆代工，整个半导体供应链正面临严重的产能瓶颈。

当被问及如何应对内存短缺等挑战时，阿蒙打趣道：“首先，如果你有内存，我会从你那里买下来。”

针对市场关于半导体行业是否只是处于传统周期性波动的争议，阿蒙给出了否定的看法。他强调，这并非简单的行业周期，而是底层的结构性变革。“我觉得这次有点不同。世界上整个计算基础设施都已经升级了。AI基本上是一种运行软件的不同方式，你需要不同且更强大的计算机。代币（Tokens）是AI世界的新货币，现有的计算基础设施根本没有能力处理，必须经历一个升级过程。”

对于产能瓶颈何时能够缓解，阿蒙给出了相对乐观的时间表。相比于市场上“2028年才能解决”的悲观论调，阿蒙表示：“我相对更乐观一些。我认为在2027年的某个时候，或者至少是2027年下半年，我们应该会看到更多产能释放。”

他认为，更高效利用内存的全新芯片架构，将为高通这样擅长低功耗和高效率设计的公司创造巨大的市场机遇。

以下为访问全文，由AI协助翻译

Kharpal：

欢迎来到 The Tech Download。

我是Arjun Kharpal，CNBC的高级科技记者，我们将以一个超级有趣的嘉宾开场，Cristiano Amon，他是高通的首席执行官。

如果你不了解高通，简单介绍一下。他们是世界上最大的半导体公司之一。他们设计所谓的“系统级芯片”，我们会深入探讨，SoC，你可能听说过这个词，在骁龙品牌下。

这些芯片用于智能手机，它们上面有大量不同组件，它们为世界上大量智能手机提供动力，它们也为其他类型的设备提供动力，比如笔记本电脑。因此，这位首席执行官对消费电子以及这个行业在AI时代的发展方向有着很好的洞察。所以，我们将讨论所有的事情，即将推出的设备的热潮，他还告诉了我们一些尚未公布的设备。

他将谈论AI如何改变我们与核心设备——智能手机的关系。他还将谈论AI对高通需要开始考虑如何设计未来设备芯片的方式意味着什么。

在这次对话以及未来其他节目中，你会经常听到的一个词是“Agentic AI”。

这里的想法是，我们最初从这种聊天机器人开始，一种输入方式，我们问问题，它给我们回应，但实际上这些AI公司正试图更进一步。他们希望这些AI聊天机器人有效地充当助手，就像代表我们行事的代理，有时自主地代表我们执行任务。

然后你会听到高通CEO谈到的其他一些使AI设备成为可能的创新。其中之一是MCP，或模型上下文协议。

这实际上是一个开源系统，用于AI助手连接和与其他数据以及其他应用通信。这很重要，你想一下，如果你希望你的代理能够去另一个应用上为你执行任务。

然后你会听到的最后一项创新是所谓的云端与边缘处理。

所以，很多时候当我们使用这些AI聊天机器人时，实际上，你的数据被发送到云端，在那里处理，然后返回到你的设备，你实际上得到你的答案。

但许多设备制造商正在思考如何将那些AI模型和AI处理过程实际运行在设备本身上。

这可能意味着速度更快、更安全，这也是高通在其芯片上正在努力的方向。

我很高兴为大家带来与高通CEO Cristiano Amon的对话。欢迎来到 The Tech Download。

Cristiano，非常感谢你加入 The Tech Download。

非常高兴来到这里，期待这次对话，Arjun。

Kharpal：

Cristiano，你看，今天我们讨论AI设备，未来我们将如何与个人电子设备互动，因为AI正在这些设备中大量普及。

但我想首先对我们的观众重要的是，当我们谈论AI设备、AI智能手机、AI笔记本电脑时，那到底是什么意思？

看，这是一个很好的讨论话题，尤其是因为我们现在已经到了AI转型旅程的节点，我们有了清晰认识，你知道，那些设备将是什么，以及你将做什么。

但我会这样回答你的问题：你仍然会有你的手机，你的手机不会消失，但你的手机会变得更好，你的手机会有代理来为你操作手机，然后还会有新的设备类别，我们会穿戴它们。

我会回答你的问题，我想说这些东西到底意味着什么？我们一直在谈论所谓的个人AI设备。当大型语言模型和大型视觉模型像我们一样理解世界，像我们一样理解我们如何交流时，我们很自然地会与那些靠近我们感官的设备互动，更靠近我们的眼睛，靠近我们的嘴，靠近我们的耳朵。

然后会有一些我们将穿戴的东西。眼镜非常自然，但还会有首饰、挂坠、别针，因为交互界面类型与以前在PC和智能手机上的非常不同。那将是一个新的设备类别。它们将是我们移动体验的一部分。

Kharpal：

你提到了关于大型语言模型的有趣之处，这指向了是什么改变了，使得当今设备变得更加个性化？

好的，这涉及多项技术，我来为你分解。我认为第一点是，那些大型语言模型变得相当好，而且它们也变得非常专门化。

不仅是语言模型，还有视觉模型。你开始听到像“多模态”这样的词，意味着模型将接受不同的输入，将接受音频、语言、视觉。

你开始听到关于更小模型、专家混合模型的说法，它们针对某些功能非常专门化。你开始听到模型蒸馏，即有一个大模型被训练，然后你得到一个更小的模型，你开始听到这些模型连接到不同应用。

你听到像MCP协议这样的技术，即模型可以连接到互联网和其他应用、其他云服务。然后这个技术组合的最后一部分，我相信你听说过OpenClaw。

那些被称为编排器的技术，即代理为你操作你的电脑、你的设备，查看你的数据，查看模型，并为你完成任务。

当你把所有这些放在一起，就创造了条件，让我们开始改变我们的移动体验，你开始以我们将与代理互动的方式与移动设备互动。非常不同。

没有键盘，你不需要触摸，你只需要看和说，我认为这开始创造先决条件，让我们看到由AI带来的这场移动革命。

Kharpal：

所以，Cristiano，让我们解决其中一些问题。你谈到了模型，因为我们一直在大量讨论大型语言模型。这些巨大的、庞大的模型经过训练，然后支撑着那么多人使用的聊天机器人。

但也有讨论说这些模型中的更多变得越小，以便在设备上运行，而不是在云端。这是你在高通工作的一个重要部分。目前模型的开发在支撑你一直在谈论的某些代理式AI体验的未来方面有多重要？

看，这真的很重要，这些模型将继续被开发。但我认为我们现在正在达到行业的一个成熟点，开始理解这些模型和计算机将如何协同工作。

我要稍微挑衅一下，因为我记得大约一年前，也许两年前，一年前有很多讨论，关于这个模型是在云端运行还是在边缘运行。我能否在边缘设备上运行与云端完全相同的模型？但我认为那是错误的讨论。

举个例子，Arjun，如果我问你手机上有多少应用，你可能会告诉我大概超过200个，整理在文件夹里，如果我让你一个一个看，哪个应用的部分在云端运行，哪个部分在设备上运行，那可能是无用的练习。我知道它们都在两者上运行，因为如果你把手机调成飞行模式，它就变得不太有用了。

所以，我认为同样的事情正在AI上发生。

AI只是计算的一种新形式，模型现在以这样的方式发展，它们有特定的模型在边缘运行，有特定的模型在云端运行，它们将协同工作成为一个整体，实际上现在有个行业术语叫“计算连续体”，它将像一个集成系统，我给你一个例子，我的意思是什么？

如果我将要与未来的个人AI设备互动，比方说一副智能眼镜，我要像现在和你互动那样互动。我需要即时响应。我可能走在街上，我说“这个人是谁？”模型会说“那是CNBC的Arjun。你认识他。你可能想打个招呼。”我不能等。我不能刚问完问题，继续走，然后等着令牌过来。同样，如果我读菜单，我说这写的是什么？你想要即时响应。如果我扫描二维码，请帮我付这个。所以，发生的是计算自然地在哪些在边缘进行、哪些在云端进行之间分解，它们将集成。一个不能没有另一个运作，我认为这将在某种程度上定义我们如何看待AI时代的消费电子和设备未来。我要告诉你，这与汽车、机器人发生的情况没什么不同，实际上，那些是边缘AI的好例子，它们实际上在机器人中运行，在汽车中运行。

所以，让我们深入这个术语AI设备，它到底意味着什么。嗯，我们显然有智能手机，但在过去几年里，当然，所有这些不同类型的聊天机器人呈爆炸式增长。我们在想OpenAI的ChatGPT，Anthropic的Claude，Google的Gemini，所有这些现在都在。它们变得复杂得多。现在设备制造商在想，我们如何将所有这些AI整合到所有这些不同类型的电子产品中？最终，这对我们将如何使用设备意味着什么？