高通CEO安蒙：AI走向規?；?，離不開邊緣AI、物理世界和更高效的計算

當地時間1月20日，在2026達沃斯世界經濟論壇期間的一場分享中，高通公司總裁兼CEO安蒙圍繞人工智能的未來走向，談到了個人AI設備、邊緣計算、機器人以及數據中心等話題。他表示，人工智能正逐步從云端走向邊緣設備和物理世界，其長期潛力或被低估，但AI的發展過程不會一蹴而就。

安蒙提到，隨著AI技術成熟、智能體變得更加專業化，它們開始能夠理解人們“說了什么、寫了什么、看到了什么”。這使得AI不再局限于數據中心，而是開始進入人們隨身攜帶、佩戴和日常使用的設備之中。手機和PC之外，眼鏡等新形態設備已經出現，并開始具備一定規?；A。

在談到個人AI設備時，安蒙表示，智能眼鏡這一品類的出貨量已經超過千萬臺。當不同類型的個人AI設備疊加在一起，其整體規模在未來幾年可能進一步擴大。他認為，這一市場尚未飽和，新的增長節奏可能出現在2026年到2027年之間。與此同時，在企業和工業領域，邊緣設備上的AI也在發生不同層級的變化。

為什么AI需要走向邊緣？安蒙給出的判斷標準是是否需要即時響應。他表示，凡是需要立刻發生反應的場景，例如支付、識別或實時翻譯，如果依賴云端，就會失去實際意義。當用戶希望數據和上下文信息留在本地時，計算也必須在設備端完成?；谶@些原因，一些原本放在云端處理的能力，正在向邊緣側遷移。

安蒙還提到，從更宏觀的角度看，計算的發展歷史從未讓人失望，軟件最終總會找到最有效率的計算方式。在他看來，當新的計算能力在設備端出現并形成規模后，相關應用也會隨之展開。隨著AI進一步專業化，安蒙認為，未來不會是“云或端”的二選一，而是走向混合形態：快速響應在端側完成，更復雜的推理與云端協同。這一變化，甚至可能在2026年就開始顯現。

在物理AI場景中，安蒙將機器人與汽車行業的發展路徑進行了類比。他回顧了高通進入汽車領域的經歷，并指出，在汽車中不可能放置高功耗服務器，因此必須依賴更加高效的計算方式。在他看來，這一邏輯同樣適用于機器人領域。

安蒙表示，如果希望將機器人續航從2小時提升到6或8小時，或者將成本從2萬美元降低到5000美元，就需要在有限條件下解決攝像頭、傳感器和連接能力的整合問題。他認為，物理AI在機器人領域具備廣闊的發展空間，而訓練本身相對明確，需要針對具體任務對機器人進行訓練。這在他看來是一個邊界清晰的問題，并且具備現實的商業價值。

安蒙還談到了數據中心的發展。他表示，目前關于AI數據中心建設規模的預測，與能源消耗相關的預測并不完全匹配，這將促使行業尋找新的解決方案，并推動數據中心架構的進一步演進。

對于外界討論的“AI泡沫”，安蒙將當前的AI類比為2000年前后的互聯網，指出今天的互聯網規模遠超當年的預期，但并不是在短時間內一次性完成的。在他看來，AI的發展同樣需要時間，其未來的展開節奏仍存在不確定性。