高通孟樸：智能体AI将带来半导体产业系统级重构

9月9日，高通公司中国区董事长 孟樸出席2026国际集成电路创新博览会，并在会议上发表了以“共赴智能体AI浪潮 打造半导体增长新引擎”为主题的演讲。他分享了对智能体AI发展趋势的观察，以及它将如何影响终端、计算和连接，并为半导体产业带来的发展机遇。

以下为演讲全文

各位嘉宾、业界同仁，大家上午好！很高兴与各位齐聚本届“国际集成电路创新博览会”。

今天，我从高通公司的角度，与大家分享对智能体AI发展趋势的一些观察，以及它将如何影响终端、计算和连接，并为半导体产业带来的发展机遇。

2026年是智能体之年。AI正在从对话式AI、推理式AI进一步走向智能体AI，不仅能够回答问题，更能理解用户意图、规划任务、调用工具，并采取行动。

在这个过程中，移动终端和边缘设备，正在成为智能体落地的重要载体。AI 也正在从数字世界，进一步进入家庭、工作、汽车和工厂等更多现实场景。

与此同时，终端与智能体的关系也在发生变化。数字体验正在从“以应用为中心”，逐步转向“以用户和智能体为中心”。手机、PC、可穿戴设备、汽车等不同终端，都有能力成为智能体感知世界、获取信息和执行任务的端点。体验的重心在迁移，端侧将是智能落地的重要根基。

智能体也在重塑工作流程。过去，完成一项任务往往需要用户在多个应用和界面间反复操作。现在，用户只需提出目标，智能体就能理解任务、规划步骤、调用工具，并推进执行。

这意味着，同一台终端，需要同时支持人的实时交互和智能体的持续运行。举个例子，用户休假一周后面对大量积压邮件，智能体可以帮助用户在几分钟内梳理出最紧急的事项。

终端每天都在获取大量信息——看到什么、听到什么、用户在哪里、正在做什么。过去，这些信息往往由不同的传感器独立处理；而在智能体时代，通过多模态和多传感器融合，终端可以把这些信息联系起来，从感知环境进一步走向理解情境和用户意图。

因此，新一代终端既要有强大的计算能力，也要具备始终在线、极低功耗的感知和处理能力。

同时，大量情境数据产生于端侧。比如，车载智能体在涉及乘客身份等敏感信息时，需要避免不当输出。这也是端侧 AI 的重要价值：既能降低时延、提升能效，也能够让更多个人数据留在终端，更好地平衡智能体验与隐私保护。

在这些终端中，智能手机仍将是个人AI最重要的计算中心和体验入口。因为它离用户最近、使用频率最高，并具备强大计算、连接和感知能力。IDC数据显示，今年出货的近11亿部手机中，超过66%将是AI手机，其中40%将具备智能体AI相关能力。本月即将开售的首款AI智能体手机努比亚NaviX Ultra，以及阶跃星辰STEPX Neo都是很好的例子。

当终端开始真正“看见”和“听见”，新的个人AI终端也在快速发展。智能眼镜尤其值得关注，它贴近人的眼睛、耳朵和嘴巴，可以更自然地感知环境、理解场景并提供服务。比如，搭载骁龙AR1平台的千问AI眼镜S1，已经能够实现实时翻译、近眼导航、会议纪要，以及打车、订餐、支付等智能体任务。

智能体 AI 带来的另一个重要变化，是计算需求正在快速增长。一个很直观的衡量维度就是词元。对话式AI一次任务大约消耗1万个词元；推理式AI约10万个；到了智能体AI，随着自主规划、执行和多步骤工具调用，单次任务消耗的词元可能超过100万个。从对话式AI到智能体AI，单个任务的词元需求可能增长两个数量级。根据第三方与高通内部的综合估算，从2026年到2030年，全球年度词元需求预计将增长40倍。

词元正成为智能时代的算力货币，词元经济也将重新定义半导体产业的增长曲线。网络传输的仍然是比特，但比特背后承载的，将越来越多是词元和智能；同时，AI算力需求的重心，也正在从大规模训练，进一步扩展到大规模推理和持续计算。

如此规模的词元需求，如果仅靠云端，很难以最优的成本、时延和能效来承载。以网页创建任务为例，分布式智能体架构通过智能路由，把适合本地处理的任务交给终端和边缘，复杂任务交给云端。在获得相同预期结果的情况下，成本可节约3.4倍，词元消耗减少20%。

这正是高通长期倡导的混合AI：根据任务复杂度、时延、能耗、数据和隐私需求，动态决定任务在何处运行。

随着 AI 需求持续增长，推理也正在迈向分布式架构。从终端设备，到5千瓦以下的边缘服务器，到2兆瓦以下的本地部署，再到数十兆瓦的区域数据中心，和数百兆瓦的云数据中心，不同规模的节点将形成相互协同的计算体系。

AI 带给半导体产业的机会，也将沿着整个计算连续体展开。

要让分布式智能真正协同起来，离不开网络的支撑。行业正在围绕连接、计算、感知三大基石，构建面向AI时代的6G。一个非常重要的变化是， AI 从6G设计之初就被融入系统架构，连接、计算和感知也将进一步融合。

在连接方面，6G将通过全新频段、更大带宽和超大规模MIMO，进一步提升网络容量和上行能力，支持更多多模态数据的实时传输。在计算方面，6G网络将更多参与 AI 计算和智能协同，高能效计算也将进一步从云端延伸到网络边缘。在感知方面，6G将利用大带宽实现射频感知，并与摄像头等多种模态融合，构建物理世界的数字孪生，为低空监测、网联汽车、移动机器人等场景创造全新价值。

移动通信最初承载语音，后来承载数据，面向 AI 时代，网络还将进一步支撑智能在云、边缘和终端之间的高效流动。随着3GPP正式确立6G首个标准版本Release 21的时间表，高通计划在2028年展示6G预商用终端，并有望于2029年实现6G商用。

对半导体行业而言，智能体AI带来的不是一次简单升级，而是系统级重构。

在架构方面，智能体需要持续运行、持续处理传感器数据，并在 CPU、NPU、传感器、连接等不同模块之间实现系统级协同。

CPU要支持任务规划和工作流编排；NPU要支持高性能、低功耗的持续推理；传感中枢要持续处理多模态数据；面向6G与智能体AI的连接系统，则要支持云、边缘与端侧模型高效实时协同。关键不再是单一处理器更强，而是整个系统协同得更好。

面对这样的系统级变革，需要广泛而深入的技术布局。高通的能力覆盖新一代终端架构的多个关键领域：

在连接方面，包括蜂窝通信、Wi-Fi与蓝牙、射频前端；在计算和AI方面，包括CPU、NPU、GPU、ISP、DSP，以及软件和开发者生态。更重要的是，这些能力通过系统级设计协同起来，从最终用户体验出发，在性能、功耗、连接、感知和终端形态等约束之间实现整体优化。

支撑这一切的，是高通超过 20 万项全球专利及专利申请，以及累计超过 1,100 亿美元的研发投入。

我们更愿意把这些能力，看作一个可以与产业共享的技术底座——通过平台和生态合作，帮助更多合作伙伴，把智能和连接带入更广阔的应用场景。

这样一个技术底座，面向的是一个不断扩展的终端市场。如今，全球大约有60亿部手机、20亿台个人AI终端、20亿台PC以及5亿辆智能网联汽车。此外，预计到2035年，全球将分布着超过100万台机器人和超过500亿的工业物联网连接数。

这也意味着，AI 带来的半导体需求正在从少数计算节点，扩展到越来越广泛的终端和产业场景，并持续打开半导体产业的增长空间。Omdia近期将2026年全球半导体市场营收同比增长预测，大幅上调至94.1%。

要覆盖如此广泛的终端和场景，需要跨越整个计算连续体的系统级能力。今天，高通正在把长期积累的高性能、低功耗计算、AI 和连接能力，扩展到整个计算连续体。我们的产品组合，覆盖从毫瓦级到千瓦级的功率范围：从智能耳机、智能手表、智能眼镜，到智能手机和AI PC，再到汽车的智能座舱与驾驶辅助平台，乃至机器人和工业终端，一直延伸到数据中心机架。

从骁龙、高通跃龙，再到高通飞龙，高通不同品牌下的产品组合，共享我们长期积累的技术基础和软件能力。

技术底座之上，还需要生态。回顾无线通信和移动计算的发展历程，高通一直通过基础研发、平台能力和生态合作，与产业伙伴共同推动前沿技术实现规模化落地。

智能体 AI 涉及模型、芯片、终端、操作系统、网络、云服务和应用等多个环节。它本质上是一场系统级创新，也必然需要整个产业共同参与。

高通一直相信，开放的技术平台和广泛的生态合作，是推动创新规模化的关键。我们愿与产业伙伴携手，共同推动智能体AI规模化落地，让智能真正走进千行百业、千家万户。

借助本次大会提供的平台，我也想在这里做一个预告。

北京时间9月23日至25日，骁龙峰会即将召开，我们将带来下一代骁龙旗舰移动平台——一个真正为智能体时代打造的平台，它将搭载全球最快的移动CPU，在智能体AI实际场景中，带来快速响应的用户体验。此外，我们还会在GPU中推出全新的Neural Fusion技术，支持AI与图形处理更紧密的结合。

我们还将在峰会上带来更多重要发布，欢迎各位持续关注。

从终端到边缘，从连接到计算，从数字世界到物理世界，我们正在看到：一个更加广阔的智能计算时代，正在加速到来。

对半导体产业而言，这不仅意味着更大的计算需求，更意味着一轮新的架构创新、终端创新和生态创新。

高通期待与产业伙伴一道，共赴这一场智能体AI推动的增长新浪潮。

谢谢大家！