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在2026东北亚（沈阳）人才交流大会暨人工智能赋能产业发展大会上，高通公司中国区董事长孟樸发表演讲，提出人工智能正从云端向边缘与终端扩展，形成云端与边缘协同的格局。他认为，终端在实时响应、可靠性和个性化体验上具备优势，AI任务正加速向手机、PC、汽车、机器人及工业设备等终端迁移；智能体AI的兴起进一步强化这一趋势，用户交互将从以应用为中心转向以智能体为中心。高通CEO安蒙此前透露，已有AI企业要求其在2028年推出支持100B参数模型本地运行的手机平台，并看好智能体驱动智能手机新一轮“超级周期”。

要点透视

  • 孟樸于2026年10月在沈阳举行的东北亚人才交流大会暨人工智能赋能产业发展大会上发表主题演讲，阐述高通对AI落地产业的判断。
  • 孟樸提出未来AI将更多走向云端与边缘协同：云端负责复杂、资源密集型任务，终端侧重实时响应、可靠性和个性化体验。
  • AI任务正扩展至手机、PC、汽车、机器人、工业设备等终端和边缘设备，终端侧AI的作用持续增强。
  • 孟樸认为智能体AI将使用户从学习操作设备转向由AI理解意图、主动调用应用和服务完成任务，计算体验从以应用为中心转向以智能体为中心。
  • 高通总裁兼CEO安蒙此前表示，已有人工智能企业要求高通在2028年推出支持100B参数模型本地运行的智能手机移动平台。
  • 安蒙判断AI智能体将推动下一轮智能手机“超级周期”，吸收因价格飙升而迟滞的换机需求，并将智能眼镜列为最看好的可穿戴AI设备。
  • 安蒙还表示，高通在低功耗领域的技术积累是其面向数据中心业务的重要资产。
  • 上述演讲时间为10月18日报道所涉大会期间，具体演讲日期以主办方信息为准，尚待确认。

文章拆解

孟樸此次发言的核心，是把AI的落地路径从单一的云端叙事拉回到“云边协同”。这一判断有其现实基础：大模型训练和复杂推理依赖云端算力，但实时响应、隐私保护和个性化体验要求计算向终端下沉。手机、PC、汽车、机器人和工业设备天然具备感知与交互入口属性，因而成为边缘AI的主要承载对象。对高通而言，这一趋势直接对应其芯片平台的演进方向——在有限功耗下提升端侧推理能力。

智能体被视为加速这一趋势的关键变量。孟樸描述的交互变化是：用户不再逐项学习应用操作，而是由AI理解意图和场景，主动调度多个应用与服务。这意味着终端竞争的重心可能从硬件参数和单一应用生态，转向智能体调度能力与跨设备协同体验。若这一模式成熟，操作系统、应用分发和芯片设计的价值分配都可能被重新定义。

安蒙披露的100B参数模型端侧运行需求，为上述判断提供了量化参照。目前端侧模型规模与云端仍有明显差距，2028年的时间点说明产业界预期端侧算力和内存带宽将显著提升。若百亿级以上模型能在手机本地运行，多智能体协同和离线可用性会明显改善，也可能成为换机的新驱动力。不过，该需求来自客户侧，能否按期落地取决于制程、功耗和成本控制，尚待确认。

从行业影响看，端侧AI升温将利好低功耗芯片、内存、散热和传感器等环节，同时给云服务商带来推理负载分流的变量。对用户而言，短期体验提升可能集中在响应速度和隐私保护，而非功能数量激增。潜在风险在于：端侧模型的实际可用性、智能体跨应用调用的权限与安全边界、以及换机需求能否被真实激活，均需市场验证。智能眼镜被安蒙看好，但其规模化仍受重量、续航和生态成熟度制约。

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