6月2日，台北电脑展COMPUTEX 2026正式拉开帷幕。高通公司总裁兼CEO安蒙在前一日的开幕主题演讲中强调，智能体正成为AI词元（token）需求的核心来源，推动AI规模化落地，并将定义AI架构与经济模式。未来智能体将取代手机，成为用户数字体验的新中心。而高通具备覆盖端边云的系统级计算解决方案构建能力，从最小型的可穿戴智能体终端，到高性能数据中心，高通的产品组合已覆盖计算连续体的各个层级。
安蒙还在主题演讲结束前公布了高通全新数据中心业务品牌——高通飞龙（Dragonfly），这标志着高通首次以自有品牌系统性地进入数据中心芯片市场，使其产品组合从功耗不足两毫瓦的可穿戴设备，一路延伸到千瓦级的数据中心。高通将在本月底的投资者日上带来更多关于高通飞龙的信息。
智能体成为数字体验的新中心
“2026年是智能体之年。”安蒙在演讲中反复强调这一判断。在他看来，AI正从简单响应指令的辅助工具，进化为能够自主采取行动的系统。而这个转变的核心，在于用户数字生活重心的迁移。
过去十五年，手机是用户数字生活的绝对中心，一切交互都围绕手机展开：操作系统、应用程序、可穿戴设备，都是手机生态的延伸。但在安蒙描绘的未来图景中，智能体将成为新的中心，手机、PC、眼镜、汽车等所有设备，都将降格为智能体的“端点”。
“智能体不受限于任何设备或单一生态系统。所有能够将用户与智能体连接起来的一切，都将成为AI的端点。”安蒙说道。
这是一个具有深远产业影响的论断。如果智能体真的成为用户数字体验的中心，那么整个移动产业的竞争焦点将从操作系统和硬件规格，转向智能体能力与跨设备协同能力。三星、苹果、小米这些手机厂商，将不再仅仅比拼摄像头参数和屏幕刷新率，而是需要在智能体生态上展开竞争。
更关键的是，安蒙指出，今天的设备并非为智能体体验而设计。现有的硬件架构围绕“用户发起操作”构建：你点亮屏幕、打开应用、输入指令，设备响应。但智能体的工作模式截然不同——它们全天候运行，持续延续情境信息，能够自主规划多步骤任务，并且可以在无需持续人类干预的情况下执行。
“如果光是你自己操作手机，让它的续航撑一整天都已经很有挑战了，那么当你和AI智能体同时操作它时又会怎样？”安蒙抛出的这个问题，直指移动设备架构升级的工程核心：功耗与时延的平衡。
“双重角色”设备与新架构需求
演讲中，安蒙分享了一个值得玩味的观察：当OpenClaw这类AI规划器问世时，大量消费者开始购买Mac Mini等设备，专门用来运行智能体处理任务，通过发消息与电脑交互。但这并非主流用户的行为模式——“如果你只有一部手机，你不可能另外再买一台电脑、接上电池、塞进包里带着走。”
这正是安蒙预言的“双重角色”设备的逻辑起点。未来的手机、PC将同时承担两种功能：由用户操作设备（传统模式），以及由智能体自主操作设备（新模式）。一台设备，两套运行逻辑，这要求硬件架构进行根本性变革。
安蒙给出的技术路线图包含几个关键要素：一个“非常强大且高能效的CPU”来负责任务的编排规划；极高能效、高计算密度的NPU和GPU来支持本地模型运行；以及传感器数据的持续获取，因为“没有情境信息，智能体就无法为你提供实用、主动的服务”。这实际上勾勒出了下一代终端芯片的架构方向——CPU、GPU、NPU三者的协同将被重新定义，传感器中枢的重要性将大幅提升。对于已经在骁龙平台上集成这些组件的高通而言，这是一个强化现有优势的机会。
从60亿部手机到5亿辆汽车：设备规模的想象空间
安蒙在演讲中提供了一组数字：全球约有60亿部手机、20亿台个人AI终端（可穿戴设备的演进形态）、20亿台个人电脑、5亿辆智能网联汽车。在智能体时代，这些设备都将成为潜在的AI端点。
这组数据的高明之处在于，它不只是在谈手机和PC这两个高通已经占据优势的战场。安蒙将汽车和新型可穿戴设备纳入同一框架，实际上是在为高通的车载业务和新兴品类铺设叙事基础。
在汽车领域，安蒙提出了“两个智能层”的概念。座舱内，智能体为用户提供无缝延续的个性化体验——这与手机、PC上的智能体是同一个逻辑。但在车外，车辆还需要“物理AI”通过摄像头、雷达、传感器和地图进行感知、规划、执行，完成导航任务。两个智能层需要作为一体化系统协同运行。
“软件定义汽车的转型正在进一步升级，向AI定义汽车演进。”安蒙的这句话，可以视为高通对未来汽车计算平台的新定位——不再仅仅是提供座舱芯片和自动驾驶平台，而是提供覆盖座舱智能与物理AI的统一计算架构。
机器人领域同样进入了安蒙的论述框架。他将机器人的计算需求分为三层——即时执行、动作与情境交互、逻辑推理——并指出这需要分层式计算系统和分布式智能设计。高通正在构建覆盖自主移动机器人、工业机械臂、四足机器人、人形机器人、无人机等多形态产品的综合性平台。安蒙透露，后续将分享与Figure AI的合作进展。
6G：为AI时代设计的首个通信标准
如果智能体AI真的成为数字体验的中心，那么连接能力的重要性将进一步提升。安蒙在演讲中花了相当篇幅阐述6G的愿景，将其定义为“首个专为AI时代打造的无线通信技术”。
6G包含三大核心支柱：连接、分布式计算、感知能力。其中后两者是无线通信领域从未具备的全新能力。
在连接层面，安蒙描绘了一个有趣的场景：当你佩戴智能眼镜时，它们需要“看到你所看到的”，这就要求6G网络支持非常快速的上行链路。“6G将让每个人都成为这个世界中‘行走的摄像头’”，因为你所看到的一切都可以作为高清视频发送给系统或上传至云端。
更值得关注的是感知能力的引入。安蒙解释说，6G网络将利用射频信号作为物理AI的输入，每一个无线连接都像是一个雷达。通过对数以亿计的连接数据进行三角定位，可以创建社区、城市甚至国家的数字孪生。在这个数字孪生上，可以实现无人机探测、低空经济管理、道路上的车辆与行人识别等应用。
这与智能体AI的关联在于：这些实时情境信息，将成为所有终端设备上运行的智能体的感知输入。“AI是一种全新的计算形态，它将成为让计算无处不在的运行方式。”
词元经济：AI时代的全新货币
进入演讲的最后部分，安蒙试图阐释一个更底层的问题：云端与边缘将如何协同工作。他给出的分析框架围绕“词元（token）经济学”展开。
安蒙用一组数据展示了词元消耗的爆发式增长。第一阶段是对话式AI，单次交互约消耗1万个词元。第二阶段是推理式AI，每项任务约需10万个词元。第三阶段是智能体AI，单任务词元用量达到100万且在持续增长。短短两代演进，词元消耗实现约100倍的量级增长。
从另一个维度看：2026年全球每10秒的词元需求约为317亿；到2030年，这一数值将达到1.27万亿，增幅高达40倍。
“词元就是AI时代的全新货币。”安蒙断言。而在这个新经济模式中，智能体将成为词元需求的核心来源。因为智能体自主运行，与软件交互的速度远超人类，并且可以同时跨多个服务执行操作。在所有工作流中，词元将以机器速度生成，而非人类速度。
这引出了一个关键的产业问题：在如此庞大的词元需求面前，云端与边缘应该如何分工？
安蒙的答案是：这从来就不是一个“非此即彼”的问题。他用一个类比来解释——在座每个人手机里可能都有超过200个应用，但没有人会去逐一判断每个应用的哪部分在手机运行、哪部分在云端运行。“这么做其实并没有太大意义。”AI的工作方式也是一样，智能体将自动在最高效的地方处理工作负载，充分利用所有可用的计算资源。
为了证明这一观点，安蒙展示了两个案例。在编程场景中，通过智能规划器对工作负载进行分布式调度，可节省约140万词元，在获得相同结果的前提下减少成本60%。在网页生成场景中，同样采用智能分布式架构，词元用量减少30%、成本降低4倍。
这些数据传递的信号很明确：混合AI架构不仅可行，而且在经济性上具有显著优势。对于手握端侧芯片优势的高通而言，这无疑是一个有利的叙事。
高通飞龙（Dragonfly）：补齐最后一块拼图
演讲尾声，安蒙终于揭晓了贯穿全场的悬念。高通正式推出数据中心产品全新品牌——高通飞龙（Dragonfly）。一段宣传视频显示，高通已与超大规模云服务商及全球合作伙伴展开合作，共同推进实际部署工作。
安蒙没有透露更多技术细节，但他强调了一个重要的叙事角度：凭借高通飞龙，高通的产品组合已覆盖计算连续体的各个层级——从最小的可穿戴设备，到高性能数据中心。更多路线图信息将在6月24日的投资者日上公布。
这一品牌命名的选择耐人寻味。Dragonfly（蜻蜓）在自然界中以高速、敏捷和空中悬停能力著称，或许暗示着高通数据中心芯片在能效比和灵活部署方面的定位。考虑到安蒙在演讲中反复强调“能效在数据中心同样至关重要”的观点，高通很可能将移动芯片领域的能效优势作为进入数据中心市场的差异化武器。
结语：
安蒙在COMPUTEX 2026上的这场演讲，本质上是一次高通战略定位的重新宣告：不再只是“手机芯片公司”，而是“AI计算连续体的架构者”。从毫瓦级可穿戴到千瓦级数据中心，高通试图用一套完整的端云叙事，将自己嵌入AI经济模式的每一个关键节点。数据中心新品牌高通飞龙的亮相，补齐了这块拼图的最后一环。6月24日的投资者日，将是检验这个宏大故事含金量的下一个窗口。
编辑：芯智讯-浪客剑