走過40年，AI時代的高通長什么樣？

文｜劉俊宏

編｜王一粟

2023年2月，高通在手機上用Stable Diffusion模型離線生成了一張小貓圖片。

以現在的審美看，當初那張耗時14秒生成的512x512像素的圖片顯然“過于初級”。但這在手機行業的玩家眼中，卻代表著生成式AI可以走出云端服務器，在端側為用戶提供AI應用的可能。

高通對端側AI的早期布局，直接促成了一整個AI硬件時代。

兩年后的今天，高通對端側AI的理解變得更加清晰。高通CEO安蒙在2025驍龍峰會上首次拋出了AI發展的六大趨勢：

AI將成為新的UI，從智能手機為中心轉向智能體為中心，計算架構變革，模型混合化，邊緣數據增強，邁向感知網絡。

高通的預言，無疑是宣告著端側AI將重塑一切智能體驗。從手機到整個終端行業，從個人助理到工業領域變革，安蒙描繪了端側AI無處不在的智慧場景。

為了實現這一目標，高通帶來了最新一代的旗艦手機芯片和兩塊面向PC的芯片。通過對芯片AI能力、能效、CPU性能的強調，高通已經為手機和PC準備好了AI“落地生根的土壤”。

高通關于AI認知的進化，是與整個終端行業共榮的結果。

今年是高通成立的40年，也是高通進入中國市場的30年。高通從3G時代進入中國市場，到如今與中國5G通信、手機、汽車、AI硬件等行業共同領先。高通從通信先驅，轉型成為了智能終端時代的領航者。

面向接下來的AI終端時代，高通這一次依然想要借助各個合作伙伴的力量。

在本次驍龍峰會上，高通先亮出了與中國生態伙伴的“AI加速計劃”。該計劃將圍繞智能手機AI優化、智能體引入多終端、與模型開發者合作落地應用三個方向合作。

“我們站在一個新的起點，AI與連接正在重構終端、重塑體驗，開啟全新的智能時代。”

正如高通中國區董事長孟樸所言。生成式AI時代雖然才剛剛開始，但高通對AI終端的發展路徑規劃得已經十分清晰了。

端側AI的變革，藏在高通六大AI愿景里

毫無疑問，AI已經成了全球科技領域最主流的敘事。

支撐AI共識的，不只是英偉達高達4萬億美元的估值，還有今年OpenAI、阿里、谷歌等一眾科技巨頭AI Capex（資本支出）的“豪邁”。

但再強的云端AI大模型，終究需要一個硬件終端作為用戶使用的載體。端側作為AI落地應用的另一極，安蒙提出了以高通視角觀察到AI發展的六大趨勢：

首先，AI是新的UI（用戶界面）。這代表著，AI將替代此前智能終端以UI為核心的交互方式。用戶不需要再點擊特定圖標，AI來圍繞用戶提供智能交互入口。

其次，AI將從以智能手機為中心轉向到以AI智能體為中心。用戶AI的交互將脫離單一的硬件終端（手機），AI智能體將連接各種設備（手表、耳機、眼鏡等），構建整個智能生態。AI將成為用戶的“數字分身”，跨設備協作，簡化日常生活。

第三，是計算架構變革。支撐AI的運作，終端硬件需要重構一套包括調制解調器、內存架構、低功耗NPU等的芯片平臺。以AI為有限的計算平臺，才有能力支持AI不間斷運行和學習。

第四，是模型的混合化發展。端側AI必須同時理解文字、圖片、語音、用戶習慣、專業知識等數據類型。這樣端側AI才能跟得上云端AI的發展，“端云協同”才能發揮更大的優勢。

第五，要重視邊緣數據。模型持續迭代進化離不開新數據支撐，而端側（邊緣）是用戶交互并產生新數據最直接的入口。AI要持續進化，就必須利用邊緣數據持續迭代。

第六，未來需要有感知的通信網絡。高通認為預計于2028年落地的6G網絡將具備“AI原生”能力。對比已經明顯提速的5G，6G網絡將完全以AI需求為中心設計。更大的帶寬、更高的通信速度，才能支持邊緣AI（包括智能終端和傳感器）的數據傳輸。“感知”部分，則是6G基站能使用AI自動生成環境地圖或跟蹤移動物體，從而實現網絡自主優化的效果。

高通的AI洞察看似布局廣泛且復雜，但核心要解決的問題只有一個——

在AI行業普遍認為“算力即能力”的背景下，高通認為AI不應該只是科技廠商的宏大敘事。要實現AI“人人可用”，就必須要讓AI走入每一臺智能終端。

“大模型將在云端不斷發展，與此同時，AI走向邊緣、向邊緣智能落地已經成為大的趨勢。”

正如中國工程院外籍院士、清華大學講席教授、清華大學智能產業研究院（AIR）院長張亞勤的總結。越來越多的科技巨頭，正在響應高通的呼吁。

例如在驍龍峰會現場，谷歌平臺與設備高級副總裁Rick Osterloh提到，谷歌也在逐步引入混合架構，將AI落地到端側設備上運行。為了更好地實現PC端的AI表現，目前谷歌和高通正在共同打造一個全新的技術框架。

隨著AI軟硬件的成熟，AI終端未來將誕生兩個新的藍海市場。

孟樸預測稱，AI終端還會誕生兩個不亞于手機規模的AI硬件市場。“一個是機器人，另一個是各種可穿戴的智能眼鏡（包括AR、VR和AI眼鏡）。眼鏡可能會人手一個，而機器人則會進入家庭、工廠等各種環境。它們的需求量都有可能達到手機的量級。”孟樸說。

為了滿足不同領域用戶的需求，高通近幾年已經建立了新的產品矩陣。從面向消費級，提供高性能AI處理和通信連接的“驍龍”；到了工業領域，有更適應嚴苛環境的“躍龍”。

面向千行百業，高通已經準備好端側AI的底層能力了。

AI芯片，目標是“AI平權”

要想看清高通對端側AI的認知，還得回到高通最“本行”的SoC層面。

本屆大會上，高通連發三款芯片——旗艦手機SoC芯片第五代驍龍8至尊版（驍龍8 Elite Gen5）和驍龍X2 Elite Extreme、驍龍X2 Elite兩款面向PC的SoC。

整體看來，第五代驍龍8至尊版是一次常規升級。由于高通在上一代驍龍8至尊版上放棄ARM公版方案，改采用自研Oryon CPU的兩個“超大核”加上六個“性能核”的架構。所以，本次高通的升級思路基本以鞏固設計路線和提升參數為主，尤其是CPU性能的躍升。

體現在參數層面，本次SoC的CPU性能提升20%，具有同類產品中的最快速度。GPU的緩存從去年的12MB增加至18MB，實現圖形性能提升23%，大型手游終于有希望在手機上跑滿1080P分辨率了。

本次關于AI能力的升級中，最重要的是高通現在支持終端AI持續學習。該能力可以支撐性化智能體AI助手進行跨應用定制操作的同時，還能讓智能體理解用戶需求。為了匹配AI能力，第五代驍龍8至尊版的NPU性能提升了37%，現在能每秒輸出220個Token，足以支撐AI智能體實現較為復雜的任務。

高通高級副總裁兼手機業務總經理Chris Patrick對AI能力的提升評價說，“該平臺賦能的個性化AI智能體能夠看你所看、聽你所聽，實時與用戶同步思考。”

另一邊，驍龍X2 Elite Extreme和驍龍X2 Elite是分別面向不同性能需求的AI PC芯片。

大致上說，目前市面上存在X86和ARM兩種指令集的PC SoC。其中，X86目前適應的范圍比較廣。ARM則更強調實際工作體驗，選擇性能和功耗的平衡路徑。

但這一次，高通表示性能、AI處理和電池續航全都要。

驍龍X2 Elite Extreme這邊，根據測試數據顯示，SoC的CPU性能領先競品高達75%。GPU架構相比前代平臺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處理能力，是目前面向筆記本電腦全球最快的NPU。

驍龍X2 Elite這邊，高通也給了80TOPS的NPU。對比前代平臺，驍龍X2 Elite實現同功耗下性能提升31%，達到相同性能所需的功耗降低43%。這種性能提升，稱得上是“多快好省”。

從高通發布的面向兩個平臺的芯片中看到，常規的CPU性能并不是高通唯一考慮的重點。如何讓AI在終端上真正“跑”起來，才是高通設計芯片最重要的目標。

“當用戶網上購物時，只需要對手機中的購物App說‘我想用我的借記卡購買，我的錢夠嗎？’。購物App會自行聯動到銀行App。完成財務狀況評估情況并付款。”

正如安蒙在2024年驍龍峰會的暢想，高通正在用新的芯片平臺讓終端變得越來越智能。

在手機領域，高通的AI持續學習就與榮耀CEO李健提出的“AI自進化”不謀而合。當AI有了持續進化能力之后，手機不斷落地的AI智能體才能不完全依賴云端升級，真正成為用戶生活的“伙伴”。

除此之外高通正在推動生態伙伴共同推動終端互聯，從而實現AI跨終端流轉。這或許意味著，用戶在戶外可以直接用AI眼鏡拍照，而掏出手機時，AI處理過的圖片和文案已經在等待用戶發送到朋友圈了。

從芯片平臺布局中看到，高通的AI終端敘事已經全部揭曉。

“當前AI處于早期發展階段，各種大模型很多，終端也很多，做適配比較耗時。高通不做評判，不去決定客戶用哪個大模型，而是把適配工作做好，讓終端廠家、模型公司、平臺公司都能在一個公開透明的市場里各展所長。”孟樸稱。

讓每一個消費者都能用上AI，高通想與智能終端廠商共同實現“AI平權”。

高通的40年，變與不變

幾個技術周期，高通一直都在尋找共識的路上。

回憶高通進入中國市場的30年，孟樸在大會現場感慨頗多。

1995年剛進入中國時，高通還是一個手持CDMA（碼分多址），被全球主流通信公司當作“異類”的技術供應商。30年后，高通與中國通信行業實現了5G時代的“共同領先”。

在與中國伙伴的合作中，高通的身份不僅經歷了從技術輸出者到創新合作伙伴的轉變。最終，高通在約合作伙伴共同建設的生態中，促成了驍龍峰會的“高朋滿座”。

在手機領域，最新一代“驍龍”處理器已經成為手機年度旗艦主打的硬件配置。搭載了第五代驍龍8至尊版的小米17系列，開售5分鐘就刷新了2025年國產手機“全價位段”新機系列首銷全天銷量、銷額紀錄。

在汽車領域，我們也見證了選用高通驍龍數字底盤方案的龐大“朋友圈”。“2023年起連續三年在中國舉辦汽車技術與合作峰會，吸引5000多位伙伴，展示500多項技術產品。”孟樸介紹稱。

在AI終端時代，高通一直在團結一切可以團結的朋友，共同面對AI終端“新物種”帶來的挑戰。

例如在具身智能上，宇樹科技創始人、CEO兼CTO王興興認為機器人搭載端側AI還有許多問題有待解決。在算力層面，王興興認為機器人需要類似手機的高能效AI芯片，“通用機器人終端是沒有辦法部署大規模算力的，因為機器人的空間、電池、散熱都十分有限”。在通信層面上，機器人也需要像智能汽車一樣降低線纜數量，也需要更高質量的通信技術加持。行業有需求，高通才會有機會。

雖然芯片和通信技術都是高通擅長的領域，但高通深知，更進一步推動端側AI規模化落地，還需要更大規模的合作。

今年9月，高通參與了AI機器人初創公司Figure的C輪融資。同月，高通又與Google擴展合作，雙方將Google Gemini模型落地到高通驍龍數字底盤解決方案，支持汽車廠商構建多模態、邊云混合的AI智能體。在中國市場，高通本次還與中國生態伙伴發布了“AI加速計劃”，打通AI大模型-通信網絡-終端之間的所有障礙。

“未來的體驗一定是無縫的、跨設備的、始終在線的。”

誠如孟樸所言，或許高通的端側AI夢想看起來還“太過宏偉”。但通過公司營收層面看到，高通對AI終端時代充滿了信心。

根據高通FY25Q3財報顯示，本季度公司汽車業務營收為9.84 億美元，受驍龍數字座艙出貨增長的帶動，營收同比增長21.3%；本季度公司IoT業務營收為16.8 億美元，主要受 Snapdragon AR1 芯片（AI 智能眼鏡領域領先）的帶動，營收同比增長23.7%。

這部分營收增長，雖然對于高通單季度百億營收來說，只能算是“九牛一毛”。但對于硬件終端行業來說，20%的增速已然能夠說明太多。

截至目前，高通研發投入累計已超過1000億美元。這40年間不間斷的投入不僅推動了通信技術的進步，更是高通對終端算力、AI、XR、汽車、PC、物聯網等未來終端領域持續的“豪賭”。

當AI已經成為智能終端行業的共識之后，高通作為終端側AI創新的引領者，又在帶頭建設新的合作生態了。

人人都識英偉達，但如果你不理解高通，就錯過了AI的半壁江山。