【天極網筆記本頻道】聊起AI，這兩年無論是業內還是消費者，多少有點審美疲勞了。我們需要一個契機來刷新一下認知錨點——最近正在進行COMPUTEX?2026(臺北國際電腦展)無疑是一個很好的機會。

今年的COMPUTEX主題簡單明了——“AI?Together”，匯集1500家企業，聚焦AI運算、機器人以及次世代科技三大領域，旨在全面呈現AI從研發到應用落地的完整圖景。

前兩天，高通在展前召開了一場全球媒體預溝通會。這場會議釋放了一個非常明確且實在的信號：算力不再只是掛在云端“拿錢辦事”的奢侈品，它馬上就要成為水、成為電，成為你日常不可或缺又唾手可得的基礎設施，在你手邊的各種設備里運行。

而在6月1日，高通CEO安蒙(Cristiano?Amon)在COMPUTEX正式登臺做主題演講。沒有太多花里胡哨的包裝，高通的邏輯非常接地氣：從幾十塊錢的智能穿戴到幾千塊的PC，再到工業機器人，全線打通——這是高通正在構建的「計算連續體」，讓智能無處不在。

高通致力于推動產業核心敘事從模型訓練、大規模推理正式轉向智能體的規模化落地，用戶體驗的核心也已經轉向智能體AI。從預溝通會和安蒙的Keynote里，高通在PC端和開發者側落下的兩步狠棋令人印象深刻。

成本漩渦：為什么AI必須在正確的地方運轉

在聊具體產品前，我們得先搞清楚高通在今年COMPUTEX的核心主題：“智能體之年(Year?of?Agents)”。

正如我在COMPUTEX前瞻文章中提到的，過去幾年，我們對AI的認知大多停留在“一問一答”的階段，這叫推理。但智能體不一樣，它會主動規劃、推理甚至代替你執行任務。比如，你不需要告訴AI“幫我總結這周的工作內容然后寫封郵件發送給老板”，你只需要說“幫我完成下周的周報”，智能體就會自己去翻日歷、查數據、寫周報、發郵件。未來的設備不再只是交互入口，而是智能體的執行終端，交互范式將被徹底顛覆。

聽起來很美好對吧？但這里面蘊藏著行業規模擴張所帶來的成本漩渦。

安蒙在演講中提出了一個震撼行業的判斷：Token是?AI?時代的新貨幣，智能體在工作時會成倍，甚至指數級地產生Token消耗。安蒙給出了具體數據：從對話式AI單任務約1萬Tokens，到智能體AI約100萬Tokens，兩代升級便實現了百倍增長;預計到2030年，全球Token總需求將達到千萬億級甚至更多。

如果用戶現在的每一個請求、AI的每一次自我進化都要傳回云端服務器去計算，那畫面太美不敢看。不僅網絡延遲會讓你抓狂，更重要的是，沒有任何一家科技巨頭或用戶能承擔得起這種天文數字般的算力成本。

所以，高通給出的解法是“計算連續體(Compute?Continuum)”。

在這個統一體里，算力不再只集中在數據中心那些2000W的電老虎上。它被分配到了小到2mW的超低功耗智能手表、耳機、智能眼鏡，大到汽車座艙，以及我們每天面對的PC上。核心原則就一個：把正確的計算負載放在正確的地方。安蒙通過實例證明，這種端邊云協同的分布式智能體AI可最高節省60%的Token消耗，使成本大幅降低75%，這也打破了行業長期有關“云端與邊緣二選一”的爭論。

這需要一個極度強大的分布式系統，而為了把這些散落的節點連起來，高通已經開始為6G鋪路——在高通的藍圖里，6G融合了連接、分布式計算以及感知能力，被設計為AI原生系統，成為智能體感知世界、協同運行的“數字骨架”。

但在此之前，高通必須先解決一個最現實的問題：如何讓每一個人手里，都有一臺跑得動AI的設備？

于是，高通在COMPUTEX的第一手棋落子了。

驍龍C：300美元的“降維打擊”

高通在5月28日發布了全新的驍龍C平臺。

如果你對高通目前的PC芯片線有所了解，應該知道高通依靠驍龍X2?Elite、X?Elite完善了高端與主流?PC的芯片產品矩陣。這一次驍龍C的定位非常野：它直接瞄準了300美元(約合人民幣2000元出頭)左右的入門級市場。

那么好，在我們的認知中，300美元的Windows電腦是個什么體驗？

了解PC行業的朋友們心里都有數。這個入門級別的價格段無外乎質感極差塑料機身、松垮的散熱風扇、打開幾個PPT就開始卡頓的處理器，拔了電源之后雙雙拉胯的性能和續航。在這個檔位，用戶往往是被迫在性能和續航之間做出權衡，主要受眾是預算有限的學生、小微企業用戶或者工廠的一線員工，他們值得一款更好的入門級PC產品。

驍龍C平臺的發布意味著，即使是用戶花兩千塊錢買的一臺給孩子上網課的電腦，或者放在前臺查資料的辦公機，也能擁有全天候的電池續航、沒有風扇的靜音設計以及高效的系統響應。

更關鍵的是，驍龍C同樣內置了NPU。把NPU塞進入門級芯片絕不只是為了讓PPT好看一點，這是一個生態層面的“陽謀”。

高通熟稔“旗艦技術下放”這一戰略。從第二代驍龍4s、第三代驍龍7+到驍龍X?Plus?8核平臺，高通的商業實踐覆蓋手機、PC。眼下，驍龍C把ARM架構在高端機設備上的特性進一步下放，又怎么不算是一種“科技平權”呢。

軟件開發者是很現實的。AI?PC正式上市已經有幾年時間，不客氣地講，除了價格以外，很難說讓消費者對“AI”有感知很強的地方。如果NPU只存在于大幾千上萬元的筆記本里，開發者根本沒有動力去開發專門的AI本地應用，因為用戶基數太小了。只有當市場上連兩千塊的入門產品都標配了端側AI算力時，本地AI應用的生態才會真正迎來大爆發——這就是AI基礎設施的力量。

在溝通會上，高通透露了首批合作伙伴：宏碁(Acer)、惠普(HP)和聯想(Lenovo)，這些都是在走量市場上極其出色的大廠。很快在接下來的幾個月內，這批設備就會在各大電商平臺上鋪開。

華碩Ascent?QN10：從筆記本到桌面的野心

如果說驍龍C是高通為了擴大市場底盤打出的一張“平民牌”，那另一個產品發布則彰顯著高通想要拓展PC形態的野心。

本屆COMPUTEX上，華碩也推出了首款搭載驍龍X2?Elite的迷你臺式機——Ascent?QN10。

在過去兩年里，高通的驍龍計算平臺在Windows筆記本領域算是站穩了腳跟。但只要沒進入臺式機或迷你主機市場，ARM架構在PC界的版圖就是殘缺的。

迷你臺式機(Mini?PC)是一個非常特殊且硬核的市場，它的受眾通常是開發者、專業創作者以及企業用戶。這些用戶對性能和體積的要求更加極致，而且由于設備通常是插電使用的，不存在續航焦慮，因此芯片的絕對性能釋放和散熱設計就有了更高的優先級。

華碩QN10直接上了高通的18核驍龍X2?Elite?Extreme平臺。

這不僅是一次形態上的突破，更是高通完善桌面級ARM硬件布局的關鍵一步。對于大量的Windows開發者來說，他們苦于尋找一臺性能強勁、功耗極低且原生支持ARM架構和強大AI算力的桌面開發機，QN10正好填補了這個生態位。

預溝通會上，高通發言人在問答環節里表達了這種自信：“競爭是好事，我們喜歡競爭。以驍龍X為例，在產品發布大概一兩年后，面對蘋果的新競爭產品依然很有競爭力;驍龍X2?Elite系列也憑借自身產品實力從容參與市場角逐。”他補充說，驍龍C幫助高通下探到更低的入門級價位段，這進一步增強了高通全方位的實力。

從移動端卷到輕薄本，現在又卷到了桌面端，高通的路線圖已經非常清晰了：他們不是只想做一塊好用的筆記本芯片，而是想要用一套統一的底層架構把消費者的生產力設備徹底包圓。

躍龍IQ10?RRD：給初創公司“拎包入住”的可能

如果說PC是我們在數字世界接入AI的入口，那具身智能就是大模型在物理世界的實體。安蒙在演講中將此定義為“物理AI”的全新賽道。

對于很多初創機器人公司和開發者來說，搞算法他們在行，但要把多傳感器感知、大語言模型推理、電控全部塞進一臺機器里，同時還要解決供電、通信延遲和散熱，簡直是一場硬件噩夢。很多機器人公司大半的研發時間，都浪費在了把各種底層硬件像拼圖一樣湊起來的枯燥工作上。

高通這次拿出的躍龍IQ?10機器人參考設計(RRD)，就是沖著終結這種“裝修毛坯房”的苦差事來的。作為一家上游企業，高通直接給行業公司遞上了一個插拔即用的“黑盒”。作為一個生產就緒(production-ready)平臺，開發者拿到這個緊湊的盒子后，直接通電就能開始寫機器人的核心業務代碼，不用再去倒騰集成組裝，幫助硬件更快地從原型走向可部署的系統。

躍龍IQ?10機器人參考設計同樣內置了18核的Qualcomm?Oryon?CPU，端側AI算力直接給到了700?TOPS，通過擴展甚至能飆到2000TOPS。這意味著什么？以前機器人公司往往需要搞“雙芯片”甚至多芯片方案——一塊管運動控制，一塊管AI視覺;現在高通把它集成為一個單設備解決方案，足以支撐目前最前沿的人形機器人或自主移動機器人(AMR)，在不依賴云端的情況下，本地流暢運行極其吃算力的視覺-語言-動作模型(VLA)。

更讓我覺得這套方案懂行的一點，是它極度務實的“部署優先(deployment?first)”邏輯。這款設備是可以直接拿來下場干活的，高通給到的配置極為良心：RRD原生支持多達12路高速GMSL2攝像頭，自帶EtherCAT、CAN-FD等一堆保證低延遲互操作的工業級確定性接口。為了確保龐大機器人在工廠里和人類協同工作時不失控，高通甚至在底層物理隔離出了一個專用的“安全島”。把最臟最累的硬件集成活兒干了，讓機器人公司騰出手來專心去卷場景和算法，這無疑是高通把AI算力引向實體工業的最強助力。

從造芯片到造生態

縱觀預溝通會和安蒙的演講，我最直觀的感受是——高通的身份正在發生微妙的轉變。

過去我們提到高通，第一反應是“手機芯片”“驍龍”“選驍龍，痛快贏”。但隨著今年COMPUTEX的進行，高通向外界展示了一個極度復雜的跨界控場能力。

在演講最后的“One?More?Thing”環節，安蒙正式發布了高通數據中心業務全新品牌高通飛龍(Dragonfly)系列。這標志著這家移動芯片巨頭終于補齊了從毫瓦級(耳機、可穿戴設備)到百瓦級(PC、汽車、機器人)，再到千瓦級數據中心全領域算力布局的最后一塊拼圖。

無論是能下探到300美元入門市場的驍龍C，還是突破形態邊界的華碩迷你臺式機，抑或是降低了工業生態門檻的躍龍IQ10?RRD，高通都在傳遞一個極其明確的論斷：在AI時代，硬件的割裂是最大的阻礙。

誰能提供一套從幾毫瓦到幾千瓦都能無縫銜接的算力底座，誰就能在“智能體之年”拿到真正的規則制定權和話語權。而分析師普遍認為，高通正全面轉型為端到端系統級AI解決方案提供商。

當所有軟件公司都在為大模型的云端算力賬單而發愁時，高通從硬件底層遞過來一把梯子。它告訴你，不要把所有的雞蛋都放在云端。讓便宜的設備負責簡單的推理，讓中端的設備負責多模態的感知，讓高端的設備處理復雜的規劃，最后再通過低延遲的網絡把它們串聯起來。

這絕對是最符合商業規律，也最有可能在兩三年內大規模普及的AI落地路徑。

回看本屆COMPUTEX“AI?Together”的主題，高通已經給出了自己的答案。技術不應該高高在上，也不應該是少部分人才有權嘗鮮的“奢侈品”。在高通生態的加持下，即便是最入門級的設備依然能讓你接入AI，從本地、邊緣到云端，算力歸你支配和調用。直到這時，你或許不會去關心它里面裝的到底是哪款芯片，也不會去想這臺機器和云端進行了怎樣的交互。

你只會覺得，AI時代本該如此。

而這，或許正是高通在今年夏天最想達成的目的。

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