在COMPUTEX 2026的开幕主题演讲上，高通公司总裁兼CEO安蒙给出了一个颇为大胆的判断：2026年，就是智能体之年。
今年的COMPUTEX主题定为“AI Together”，聚焦AI从概念验证迈向规模化商用的关键转折点。安蒙的这场演讲被视为本届展会上最具分量的行业信号，它不仅仅勾勒了高通在AI时代的战略蓝图，更直指一个核心趋势——AI产业的主线叙事，正从模型能力的军备竞赛转向大规模推理，并最终落脚在智能体的规模化落地。
一上来，安蒙就抛出一个关键判断：我们现在正站在一个全新纪元的大门前。AI不再是那个只能被动响应指令的辅助工具，它正在进化成能够自主感知、主动规划并执行任务的智能体，并且即将迎来前所未有的规模化普及。
回看过去几十年，手机一直是用户数字生活的绝对中心，所有应用、生态和可穿戴设备都围绕它展开。但在智能体时代，这个中心正在被消解。包括手机在内的一切硬件设备，都将蜕变为智能体的“触点”。智能体会跨设备、跨场景、全天候地跟随着你，主动理解你的意图，自主执行任务，并持续保留上下文。它不再是冷冰冰的工具，而是真正的数字伙伴。
这个转变所带来的产业冲击是深层次的。终端价值被重新定义：设备不再是人机交互的入口，而是智能体的执行末端，硬件设计逻辑也得从“方便人操作”彻底转向“支撑智能体自主运行”。交互范式同样被碘伏：从过去的“你发出指令、它做出响应”的被动模式，升级为“主动感知、自主规划、协同执行、完成任务”的主动服务。行业格局也将随之洗牌：未来终端生态厂商的竞争焦点，大概率会全面转向智能体适配能力和生态的构建能力。
现有设备，撑不起智能体AI
安蒙演讲中最具产业实操价值的部分，是清晰地指出了当前硬件面临的核心矛盾：现有设备，几乎完全无法承载智能体AI。所有终端的设计初衷，都是围绕着“人类主动操作”展开的。而智能体要求的是7×24小时不间断运行、跨系统无缝协同、持续感知上下文、自主决策，以及多任务编排。这些特性，对硬件提出了革命性的要求。
具体来说，有几个硬指标必须满足：
首先，算力架构必须重构。智能体需要高能效的CPU来负责任务编排，同时需要高算力密度的NPU或GPU来运行本地模型。过去那种“重GPU轻CPU”的思路，很快就行不通了。
第二，功耗和时延是硬约束。智能体全天候运行，功耗挑战变得指数级增长。能效比，而非峰值性能，将成为衡量芯片的第一指标。
第三，感知与上下文成为标配。传感器、多模态数据处理以及本地隐私计算能力，这些过去可能是高端机的卖点，现在将成为基础能力。
第四，分布式部署成为刚需。AI任务必须在终端、边缘和云端之间动态调度，单靠云端或单靠终端都无法满足智能体的复杂需求。
这意味着，从智能手机、PC、可穿戴设备到汽车和机器人，几乎所有终端品类都将迎来史上最大规模的硬件升级周期。对于芯片行业来说，谁能提供覆盖全场景、全功耗段、且具备超高能效的智能体专用解决方案，谁就能成为下一个AI阶段的主导者。
物理AI，打开的万亿空间
安蒙还将智能体的边界从个人计算延伸到了物理世界，提出了“物理AI”这条全新赛道，一下子打开了万亿级的产业空间。
· 汽车：从“软件定义”走向“AI定义”。座舱内的个性化智能与道路上的物理AI双系统深度融合，智能体能够跨设备无缝跟随。
· 机器人：采用三层计算架构——即时执行、任务落地、推理决策。高通为此推出了全栈参考设计，覆盖了从自主移动机器人、机械臂、人形机器人到无人机等全形态。
· 工业：行业的痛点并非需求不足，而是方案受限。视觉AI与智能传感器结合智能体，将在零售、仓储、能源和智慧城市等场景实现规模化落地。
这背后的行业意义在于：智能体正在从C端走向B端，从数字世界走向物理世界，AI正真正地成为实体经济的基础设施。而高通的打法，是试图把消费电子领域的高集成度、低成本优势，与汽车、工业领域的高可靠性、高精度能力结合起来，构建一个竞争对手难以复制的壁垒。
6G：智能体时代的数字骨架
在演讲中，安蒙也系统地强调了6G对智能体AI时代基础设施建设的关键意义。他将6G定义为第一个专为AI时代设计的无线网络。连接、分布式计算、感知这三大支柱，共同构成了智能体时代的底层基础设施。
6G的超高速上行能力，可以支撑智能眼镜、AR/VR设备实时回传高清视觉数据，让每个人都能成为“行走的摄像头”。同时，6G网络本身就是一个分布式的AI计算体系，算力可以下沉到基站、中心局，实现端边云的高效协同。而最具碘伏性的，是它的感知能力：无线信号就像海量的自动驾驶雷达，通过数据三角定位，可以构建区域、城市乃至国家级的数字孪生，为智能体提供全时空的实时上下文。可以说，6G不再只是一张更快的通信网络，它是智能体感知世界、协同运行的“数字骨架”，让智能体真正实现全场景、全天候的落地。
Token：AI时代的“新货币”
安蒙还提出了一个震撼行业的判断：Token是AI时代的新货币，而智能体，正是Token需求的核心来源。其自主化、高速化、多任务并行运行的方式，让Token的消耗量呈现指数级增长。
从数据来看，过去对话式AI完成单任务大约需要1万Token；到了推理式AI，这个数字增长到约10万；而智能体AI，单次任务消耗的Token则高达约100万。仅仅两代升级，就实现了百倍增长。数据显示，2026年全球每10秒的Token需求大约是31.7亿，到2030年这个数字将达到1.27万亿，增长40倍。Token的大规模消耗，直接定义了AI的技术架构和经济模型。而分布式AI，被认为是解决这个问题的关键路径。安蒙通过编码和网页生成两个实际案例证明，端边云协同的分布式智能体AI，最高可以节省60%的Token消耗，成本降低75%。这基本终结了行业内关于“云端与边缘二选一”的长期争论——二者并非替代关系，而是一个计算连续体的有机组成部分。
“One More Thing”: DragonFly落地
演讲最后的“One More Thing”环节，掀起了全场精彩处。高通正式发布了数据中心业务的全新品牌——DragonFly。这标志着这家移动芯片巨头，终于完成了对全场景算力的布局。至此，高通可以构建从毫瓦级的耳机、可穿戴设备，到手机、PC、汽车、机器人，再到千瓦级数据中心的全功耗段系统，真正覆盖计算连续体的每一个层级。
安蒙表示，高通在移动领域积累的能效优势和全场景整合能力，将顺利延伸至数据中心。目前，高通已与全球多家超大规模云厂商展开实际部署，更详细的路线图将在6月24日的投资者日公布。DragonFly的亮相，让高通从一个移动芯片提供商，升级为全域智能算力服务商，其多元化战略进入了一个全新阶段。
从行业视角来看，安蒙的这次演讲绝非一次单纯的企业战略发布，它更像是对全球科技产业未来走向的一次定调。智能体AI带来的不只是产品和技术层面的升级，更是计算范式、生态格局和商业逻辑的全方位重构。芯片行业从单一的算力比拼，转向了全栈能效、全域覆盖、全场景适配的综合竞争；终端厂商、云厂商和应用开发商，都必须快速适配智能体模式；通信、半导体、终端、AI、云计算——整个产业链，都将被卷入这一轮超级升级周期之中。
分析师普遍认为，高通正在从一家移动芯片供应商，向覆盖终端、边缘到数据中心的端到端系统级AI解决方案提供者转型。这一宏大叙事也获得了资本市场的积极反馈。目前全球有近60亿部智能手机、超过20亿台PC，以及数以十亿计的各类终端，它们都需要升级来支持智能体AI。这为高通带来了前所未有的市场机遇，而资本市场显然已经嗅到了这个机会。近期，摩根大通等多家华尔街投行已经密集上调了高通的目标价。
