计算连续体：从毫瓦级到千瓦级算力，高通构筑全域智能新生态

高通希望通过“计算连续体”战略，计算级到级算成为AI时代的连续力高重要基础设施提供者。

【PChome 2026年6月2日消息】在COMPUTEX 2026上，体从通构“AI Together”成为贯穿整个展会的毫瓦核心主题。相比过去几年围绕大模型参数规模和训练能力的千瓦竞争，今年产业讨论的筑全焦点正在发生变化：AI如何真正进入现实世界、实现规模化落地。域智

高通公司总裁兼CEO安蒙在开幕主题演讲中给出了自己的答案——2026年是“智能体之年”。在他看来，计算级到级算AI正在从响应指令的连续力高工具，进化为能够自主感知、体从通构规划并执行任务的毫瓦智能体。随着这一转变发生，千瓦计算架构、筑全终端形态、域智网络基础设施乃至商业模式都将被重新定义。而高通希望通过“计算连续体”战略，成为这一时代的重要基础设施提供者。

·范式转移：从设备中心到智能体中心

过去十余年，智能手机始终是数字生态的中心。应用、操作系统、可穿戴设备以及各种数字服务，几乎都围绕手机构建。

但安蒙认为，这一逻辑正在被打破。“在智能体时代，用户数字体验的核心不再是手机，而是智能体本身。包括手机、PC、智能眼镜、汽车在内的各类设备，都将转变为智能体连接用户的端点。”

这意味着，未来用户不再频繁切换应用和设备，而是由智能体跨设备、跨场景持续跟随用户，主动理解意图、调用资源并完成任务。

交互模式也将从传统的“指令—响应”，演变为“感知—规划—协同—完成”的主动服务模式。

这一变化的影响远超交互体验本身。操作系统、应用生态乃至终端价值定义都将随之改变，设备不再只是人与数字世界的入口，而成为智能体执行任务的载体。

·硬件重构：智能体驱动终端全面升级

安蒙在演讲中指出，今天的大多数终端设备并非为智能体设计。现有设备主要围绕用户主动操作构建，而智能体具备全天候运行、持续上下文、多任务编排、自主决策以及跨系统协同能力，对硬件提出了全新要求。

首先是算力架构重构。

未来设备需要高能效CPU承担任务编排与规划工作，同时依赖高计算密度NPU和GPU运行本地AI模型。传统单纯追求峰值性能的思路正在让位于能效优先。

其次是功耗与时延挑战。

对于移动终端而言，用户使用设备已对续航提出较高要求，而智能体同时运行后，能耗压力将进一步提升。因此，每瓦性能正在成为核心竞争力。

第三是感知与上下文能力的重要性提升。

传感器、多模态数据处理以及本地隐私计算能力，将从产品卖点演变为基础配置。只有持续获取环境与用户上下文，智能体才能真正实现主动服务。

在安蒙看来，智能手机、PC、可穿戴设备、汽车和机器人等几乎所有终端品类，都将迎来AI时代以来最大规模的一轮升级周期。

而高通希望凭借统一技术架构覆盖这一波升级需求。

·物理AI：智能体走出屏幕进入汽车与工厂

相比数字世界，安蒙认为更大的机会来自物理AI。汽车、机器人和工业系统正在成为智能体的新载体。

在汽车领域，高通提出“AI定义汽车”的发展方向。

未来汽车将同时拥有两层智能体系：一层负责座舱个性化体验，让智能体在手机、PC与汽车之间无缝延续；另一层则负责道路环境中的物理AI，通过摄像头、雷达、地图等感知系统完成规划与执行。

机器人则呈现出更复杂的计算需求。

安蒙将机器人架构划分为三个层级：即时执行层、动作执行层，以及逻辑推理层。不同层级承担不同任务，需要形成分层式、分布式计算体系。

围绕这一方向，高通正在打造覆盖自主移动机器人（AMR）、工业机械臂、四足机器人、人形机器人和无人机等形态的统一平台，并提供从硬件到软件再到AI运维体系的参考设计。

与此同时，工业场景也迎来新的增长空间。

在零售、仓储、能源、办公楼宇以及智慧城市等领域，AI视觉与智能体结合后，正在推动从感知、理解到决策和执行的自动化闭环。

包括智能头盔、防护眼镜、智能工牌在内的新型终端，也有望成为企业级智能体的重要载体。

·6G将成为智能体的数字骨架

当然，仅靠终端升级还不足以支撑智能体时代。安蒙指出，下一代无线通信技术6G将承担更关键的角色。

高通将6G定义为首个专为AI时代打造的无线通信技术，其核心由连接、分布式计算和感知三大能力构成。

连接层面，6G将提供超高速上行能力，为智能眼镜等“见你所见”类应用提供支撑。

计算层面，AI能力将下沉至无线基站、中心机房和数据中心，实现真正意义上的端边云协同。

而最具颠覆性的则是感知能力。

高通提出利用无线信号构建物理世界数字孪生。通过海量连接产生的数据，可以实时感知道路、建筑、车辆甚至行人的动态变化。

未来，一个城市乃至一个国家级别的数字孪生系统，都可能成为现实。

这些实时信息将进一步反馈给终端侧智能体，为其提供更丰富、更精准的上下文环境。

因此，6G不只是更快的通信网络，而是智能体感知和理解世界的基础设施。

·Token经济重塑AI商业逻辑

安蒙还提出了一个重要观点：Token正在成为AI时代的新货币。

随着智能体普及，Token需求将呈现指数级增长。按照高通给出的数据，对话式AI单次任务约消耗1万个Token；推理式AI约需10万个Token；而智能体AI单次任务已达到100万个Token规模，并仍在持续增长。

从整体市场看，全球每10秒Token需求量预计将从2026年的317亿增长至2030年的1.27万亿，增幅达到40倍。

面对如此庞大的Token消耗，仅依赖云端显然难以持续。

安蒙认为，分布式AI是唯一可行路径。

在编程场景中，通过智能规划器实现端边云协同调度，可节省约140万个Token，并降低60%的成本。在网页生成场景中，同样能够减少30%的Token消耗，并实现4倍成本优化。

这些案例说明，未来AI架构的核心不再是“云端还是边缘”的选择题，而是如何让任务运行在最适合的位置。

而这正是“计算连续体”理念的核心。

·DragonFly补齐从毫瓦到千瓦的最后一块拼图

演讲最后，高通正式发布数据中心业务全新品牌——DragonFly（高通飞龙）。这对高通AI战略具有里程碑意义。

随着DragonFly的推出，高通产品体系已经覆盖从可穿戴设备、手机、PC、汽车、机器人到数据中心的完整计算链条。高通计算平台已经覆盖从功耗低于毫瓦的耳机，到手机、PC、汽车、机器人，再到数据中心级产品，实现从毫瓦级到千瓦级的全功耗段布局。

高通希望将长期积累的高能效设计能力和跨平台系统整合能力延伸至数据中心市场，并已与全球超大规模云服务商展开合作部署。更多产品路线图将在6月24日投资者日进一步公布。

从产业角度看，这意味着高通正在从移动芯片厂商向覆盖终端、边缘与数据中心的全域智能算力平台提供商转型。

结语：计算连续体重新划定起跑线

如果说过去几年AI产业的关键词是大模型，那么从COMPUTEX 2026释放出的信号来看，毫无疑问的是：智能体正在成为下一阶段的核心叙事。

智能体不再是实验室中的概念，而开始进入手机、PC、汽车、机器人和工业系统，并推动整个产业链进入新的升级周期。计算架构、网络基础设施、商业模式乃至生态格局，都正在围绕智能体重构。

而高通试图通过“计算连续体”战略，将自身从边缘计算领导者扩展为覆盖毫瓦级到千瓦级算力的全域平台提供者。

随着智能体规模化落地加速，一个真正无处不在的AI时代，正在从愿景走向现实。而Snapdragon Inside终将变成Dragon in Everywhere！

(责任编辑：知识)