文｜刘俊宏

编｜王一粟

2023年2月，高通在手机上用Stable Diffusion模型离线生成了一张小猫图片。

以现在的审美看，当初那张耗时14秒生成的512x512像素的图片显然“过于初级”。但这在手机行业的玩家眼中，却代表着生成式AI可以走出云端服务器，在端侧为用户提供AI应用的可能。

高通对端侧AI的早期布局，直接促成了一整个AI硬件时代。

两年后的今天，高通对端侧AI的理解变得更加清晰。高通CEO安蒙在2025骁龙峰会上首次抛出了AI发展的六大趋势：

AI将成为新的UI，从智能手机为中心转向智能体为中心，计算架构变革，模型混合化，边缘数据增强，迈向感知网络。

高通的预言，无疑是宣告着端侧AI将重塑一切智能体验。从手机到整个终端行业，从个人助理到工业领域变革，安蒙描绘了端侧AI无处不在的智慧场景。

为了实现这一目标，高通带来了最新一代的旗舰手机芯片和两块面向PC的芯片。通过对芯片AI能力、能效、CPU性能的强调，高通已经为手机和PC准备好了AI“落地生根的土壤”。

高通关于AI认知的进化，是与整个终端行业共荣的结果。

今年是高通成立的40年，也是高通进入中国市场的30年。高通从3G时代进入中国市场，到如今与中国5G通信、手机、汽车、AI硬件等行业共同领先。高通从通信先驱，转型成为了智能终端时代的领航者。

面向接下来的AI终端时代，高通这一次依然想要借助各个合作伙伴的力量。

在本次骁龙峰会上，高通先亮出了与中国生态伙伴的“AI加速计划”。该计划将围绕智能手机AI优化、智能体引入多终端、与模型开发者合作落地应用三个方向合作。

“我们站在一个新的起点，AI与连接正在重构终端、重塑体验，开启全新的智能时代。”

正如高通中国区董事长孟樸所言。生成式AI时代虽然才刚刚开始，但高通对AI终端的发展路径规划得已经十分清晰了。

01 端侧AI的变革，藏在高通六大AI愿景里

毫无疑问，AI已经成了全球科技领域最主流的叙事。

支撑AI共识的，不只是英伟达高达4万亿美元的估值，还有今年OpenAI、阿里、谷歌等一众科技巨头AI Capex（资本支出）的“豪迈”。

但再强的云端AI大模型，终究需要一个硬件终端作为用户使用的载体。端侧作为AI落地应用的另一极，安蒙提出了以高通视角观察到AI发展的六大趋势：

首先，AI是新的UI（用户界面）。这代表着，AI将替代此前智能终端以UI为核心的交互方式。用户不需要再点击特定图标，AI来围绕用户提供智能交互入口。

其次，AI将从以智能手机为中心转向到以AI智能体为中心。用户AI的交互将脱离单一的硬件终端（手机），AI智能体将连接各种设备（手表、耳机、眼镜等），构建整个智能生态。AI将成为用户的“数字分身”，跨设备协作，简化日常生活。

第三，是计算架构变革。支撑AI的运作，终端硬件需要重构一套包括调制解调器、内存架构、低功耗NPU等的芯片平台。以AI为有限的计算平台，才有能力支持AI不间断运行和学习。

第四，是模型的混合化发展。端侧AI必须同时理解文字、图片、语音、用户习惯、专业知识等数据类型。这样端侧AI才能跟得上云端AI的发展，“端云协同”才能发挥更大的优势。

第五，要重视边缘数据。模型持续迭代进化离不开新数据支撑，而端侧（边缘）是用户交互并产生新数据最直接的入口。AI要持续进化，就必须利用边缘数据持续迭代。

第六，未来需要有感知的通信网络。高通认为预计于2028年落地的6G网络将具备“AI原生”能力。对比已经明显提速的5G，6G网络将完全以AI需求为中心设计。更大的带宽、更高的通信速度，才能支持边缘AI（包括智能终端和传感器）的数据传输。“感知”部分，则是6G基站能使用AI自动生成环境地图或跟踪移动物体，从而实现网络自主优化的效果。

高通的AI洞察看似布局广泛且复杂，但核心要解决的问题只有一个——

在AI行业普遍认为“算力即能力”的背景下，高通认为AI不应该只是科技厂商的宏大叙事。要实现AI“人人可用”，就必须要让AI走入每一台智能终端。

“大模型将在云端不断发展，与此同时，AI走向边缘、向边缘智能落地已经成为大的趋势。”

正如中国工程院外籍院士、清华大学讲席教授、清华大学智能产业研究院（AIR）院长张亚勤的总结。越来越多的科技巨头，正在响应高通的呼吁。

例如在骁龙峰会现场，谷歌平台与设备高级副总裁Rick Osterloh提到，谷歌也在逐步引入混合架构，将AI落地到端侧设备上运行。为了更好地实现PC端的AI表现，目前谷歌和高通正在共同打造一个全新的技术框架。

随着AI软硬件的成熟，AI终端未来将诞生两个新的蓝海市场。

孟樸预测称，AI终端还会诞生两个不亚于手机规模的AI硬件市场。“一个是机器人，另一个是各种可穿戴的智能眼镜（包括AR、VR和AI眼镜）。眼镜可能会人手一个，而机器人则会进入家庭、工厂等各种环境。它们的需求量都有可能达到手机的量级。”孟樸说。

为了满足不同领域用户的需求，高通近几年已经建立了新的产品矩阵。从面向消费级，提供高性能AI处理和通信连接的“骁龙”；到了工业领域，有更适应严苛环境的“跃龙”。

面向千行百业，高通已经准备好端侧AI的底层能力了。

02 AI芯片，目标是“AI平权”

要想看清高通对端侧AI的认知，还得回到高通最“本行”的SoC层面。

本届大会上，高通连发三款芯片——旗舰手机SoC芯片第五代骁龙8至尊版（骁龙8 Elite Gen5）和骁龙X2 Elite Extreme、骁龙X2 Elite两款面向PC的SoC。

整体看来，第五代骁龙8至尊版是一次常规升级。由于高通在上一代骁龙8至尊版上放弃ARM公版方案，改采用自研Oryon CPU的两个“超大核”加上六个“性能核”的架构。所以，本次高通的升级思路基本以巩固设计路线和提升参数为主，尤其是CPU性能的跃升。

体现在参数层面，本次SoC的CPU性能提升20%，具有同类产品中的最快速度。GPU的缓存从去年的12MB增加至18MB，实现图形性能提升23%，大型手游终于有希望在手机上跑满1080P分辨率了。

本次关于AI能力的升级中，最重要的是高通现在支持终端AI持续学习。该能力可以支撑性化智能体AI助手进行跨应用定制操作的同时，还能让智能体理解用户需求。为了匹配AI能力，第五代骁龙8至尊版的NPU性能提升了37%，现在能每秒输出220个Token，足以支撑AI智能体实现较为复杂的任务。

高通高级副总裁兼手机业务总经理Chris Patrick对AI能力的提升评价说，“该平台赋能的个性化AI智能体能够看你所看、听你所听，实时与用户同步思考。”

另一边，骁龙X2 Elite Extreme和骁龙X2 Elite是分别面向不同性能需求的AI PC芯片。

大致上说，目前市面上存在X86和ARM两种指令集的PC SoC。其中，X86目前适应的范围比较广。ARM则更强调实际工作体验，选择性能和功耗的平衡路径。

但这一次，高通表示性能、AI处理和电池续航全都要。

骁龙X2 Elite Extreme这边，根据测试数据显示，SoC的CPU性能领先竞品高达75%。GPU架构相比前代平台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处理能力，是目前面向笔记本电脑全球最快的NPU。

骁龙X2 Elite这边，高通也给了80TOPS的NPU。对比前代平台，骁龙X2 Elite实现同功耗下性能提升31%，达到相同性能所需的功耗降低43%。这种性能提升，称得上是“多快好省”。

从高通发布的面向两个平台的芯片中看到，常规的CPU性能并不是高通唯一考虑的重点。如何让AI在终端上真正“跑”起来，才是高通设计芯片最重要的目标。

“当用户网上购物时，只需要对手机中的购物App说‘我想用我的借记卡购买，我的钱够吗？’。购物App会自行联动到银行App。完成财务状况评估情况并付款。”

正如安蒙在2024年骁龙峰会的畅想，高通正在用新的芯片平台让终端变得越来越智能。

在手机领域，高通的AI持续学习就与荣耀CEO李健提出的“AI自进化”不谋而合。当AI有了持续进化能力之后，手机不断落地的AI智能体才能不完全依赖云端升级，真正成为用户生活的“伙伴”。

除此之外高通正在推动生态伙伴共同推动终端互联，从而实现AI跨终端流转。这或许意味着，用户在户外可以直接用AI眼镜拍照，而掏出手机时，AI处理过的图片和文案已经在等待用户发送到朋友圈了。

从芯片平台布局中看到，高通的AI终端叙事已经全部揭晓。

“当前AI处于早期发展阶段，各种大模型很多，终端也很多，做适配比较耗时。高通不做评判，不去决定客户用哪个大模型，而是把适配工作做好，让终端厂家、模型公司、平台公司都能在一个公开透明的市场里各展所长。”孟樸称。

让每一个消费者都能用上AI，高通想与智能终端厂商共同实现“AI平权”。

03 高通的40年，变与不变

几个技术周期，高通一直都在寻找共识的路上。

回忆高通进入中国市场的30年，孟樸在大会现场感慨颇多。

1995年刚进入中国时，高通还是一个手持CDMA（码分多址），被全球主流通信公司当作“异类”的技术供应商。30年后，高通与中国通信行业实现了5G时代的“共同领先”。

在与中国伙伴的合作中，高通的身份不仅经历了从技术输出者到创新合作伙伴的转变。最终，高通在约合作伙伴共同建设的生态中，促成了骁龙峰会的“高朋满座”。

在手机领域，最新一代“骁龙”处理器已经成为手机年度旗舰主打的硬件配置。搭载了第五代骁龙8至尊版的小米17系列，开售5分钟就刷新了2025年国产手机“全价位段”新机系列首销全天销量、销额纪录。

在汽车领域，我们也见证了选用高通骁龙数字底盘方案的庞大“朋友圈”。“2023年起连续三年在中国举办汽车技术与合作峰会，吸引5000多位伙伴，展示500多项技术产品。”孟樸介绍称。

在AI终端时代，高通一直在团结一切可以团结的朋友，共同面对AI终端“新物种”带来的挑战。

例如在具身智能上，宇树科技创始人、CEO兼CTO王兴兴认为机器人搭载端侧AI还有许多问题有待解决。在算力层面，王兴兴认为机器人需要类似手机的高能效AI芯片，“通用机器人终端是没有办法部署大规模算力的，因为机器人的空间、电池、散热都十分有限”。在通信层面上，机器人也需要像智能汽车一样降低线缆数量，也需要更高质量的通信技术加持。行业有需求，高通才会有机会。

虽然芯片和通信技术都是高通擅长的领域，但高通深知，更进一步推动端侧AI规模化落地，还需要更大规模的合作。

今年9月，高通参与了AI机器人初创公司Figure的C轮融资。同月，高通又与Google扩展合作，双方将Google Gemini模型落地到高通骁龙数字底盘解决方案，支持汽车厂商构建多模态、边云混合的AI智能体。在中国市场，高通本次还与中国生态伙伴发布了“AI加速计划”，打通AI大模型-通信网络-终端之间的所有障碍。

“未来的体验一定是无缝的、跨设备的、始终在线的。”

诚如孟樸所言，或许高通的端侧AI梦想看起来还“太过宏伟”。但通过公司营收层面看到，高通对AI终端时代充满了信心。

根据高通FY25Q3财报显示，本季度公司汽车业务营收为9.84 亿美元，受骁龙数字座舱出货增长的带动，营收同比增长21.3%；本季度公司IoT业务营收为16.8 亿美元，主要受 Snapdragon AR1 芯片（AI 智能眼镜领域领先）的带动，营收同比增长23.7%。

这部分营收增长，虽然对于高通单季度百亿营收来说，只能算是“九牛一毛”。但对于硬件终端行业来说，20%的增速已然能够说明太多。

截至目前，高通研发投入累计已超过1000亿美元。这40年间不间断的投入不仅推动了通信技术的进步，更是高通对终端算力、AI、XR、汽车、PC、物联网等未来终端领域持续的“豪赌”。

当AI已经成为智能终端行业的共识之后，高通作为终端侧AI创新的引领者，又在带头建设新的合作生态了。

人人都识英伟达，但如果你不理解高通，就错过了AI的半壁江山。