鱼羊 发自 夏威夷
量子位 | 公众号 QbitAI
高通要引领安卓阵营，All in智能体了。
今年的骁龙峰会，不讲“下一代手机”，全篇尽是“智能体时代已至”。
刚刚呈上的一连串新品发布，句句不离智能体体验：
手机全新旗舰芯片，不仅开启2nm时代，更惹眼的是CPU、GPU、NPU全套升级思路完全围绕智能体展开。
PC端的骁龙X系列，干脆直接联手Gemini Intelligence，打造跨品牌的Googlebook。
还有新的第二代骁龙音频平台至尊版，在AI能力方面实现2倍提升，合作厂商基于骁龙平台的智能耳机、眼镜……纷纷现场亮相。
高通公司总裁兼CEO安蒙，更是旗帜鲜明做出论断：
移动行业，正在从“以App为中心”的时代，迈入“以智能体为中心”的时代。
现在，我们已处在智能体时代的开端。
AI is the new UI.
现在，不止于手机芯片，甚至不止于PC、可穿戴设备，围绕“智能体时代”这个全新的趋势和挑战，高通依然“激进”——
透过这一场骁龙峰会，智能体时代几乎所有个人终端的全新基础设施布局，已然浮出水面……
All in智能体
事实上，整体梳理一遍今年的高通新品发布，就会发现All in智能体的具体布局，都在产品细节里了。
旗舰双芯：为智能体时代而生
最重磅的，当然还是第六代骁龙8至尊版和第六代骁龙8超级至尊版这两颗移动新旗舰。
双旗舰均采用2nm制程工艺，第六代骁龙8超级至尊版定位高通“性能最强移动平台”，搭载“全球最快移动CPU”。至尊版则旨在把同一套2nm、Oryon CPU、Adreno GPU、Hexagon NPU架构下放到更广的高端旗舰。
关键是，从CPU、GPU到NPU，新一代旗舰移动平台的升级，都旨在“让智能更贴近处理器”。
具体来说，新一代Qualcomm Oryon CPU是首个最高主频达到5GHz的移动CPU。相比前代，其性能提升13%、能效提升37%、响应速度提升15%。
更值得关注的是，这颗CPU现在成为了智能体的总调度器：编排、工具调用和不同计算资源的调度……一整套工作流都跑在CPU上。
为此，高通给新Oryon CPU端上了全新缓存架构Oryon FlexCache。
它本质上是在重新处理缓存资源的分配方式：过去缓存容量和核心之间的关系相对固定，FlexCache则把缓存做成一个可以动态分配的缓存池。当某颗超级内核突然承担高负载任务时，它能够按需求使用“几乎整个缓存池”，同时仍维持低时延。
对于智能体而言，这也就意味着，在执行复杂任务进行频繁调度、突然拉高负载的情况下，响应速度仍能尽量得到保证。
GPU方面，新一代Adreno GPU性能提升44%，能效提升40%。
此次，高通在Adreno GPU内加入专门面向AI工作负载的Matrix Cores，让神经网络计算能够直接留在图形渲染管线内部完成，不用再把数据搬出去交给其他计算单元处理。
从智能体的角度来看，这意味着，手机上的AI任务不一定全靠NPU，而是CPU、GPU、NPU都能根据任务特征参与进来一起干活。
NPU方面，新一代Hexagon NPU重要的新组件是Element Accelerator。
相比于早期移动端的AI应用，智能体要面对的是长上下文、多轮推理、工具调用、多模型调度、持续运行等更为复杂的情境。
Element Accelerator专为Transformer工作负载设计，能与原有的向量计算单元、标量计算单元配合，专门加速大模型里的关键运算。
同时，新一代Hexagon NPU还将大容量共享内存（Large Shared Memory）进一步扩容达50%。这能将上下文和KV-cache数据保留在NPU内部，同样可以减少访问DDR的次数，降低内存读取和时延，并为其他工作负载释放宝贵的内存带宽。
也就是说，即使端侧模型要处理更长的上下文窗口、更复杂的推理、更多的工具调用以及并发任务，智能体体验也能及时响应。
可以说，过去的NPU是通用AI加速器，而现在，高通开始明确将其定位为面向智能体应用的重要基础。
值得关注的一点是，从CPU，到GPU，再到NPU，高通一条明显的技术思路是，给Agent解决“内存墙”问题。
无论是CPU侧的FlexCache，GPU侧的18MB Adreno HPM，还是NPU上大容量共享内存扩容50%，本质上都是一个思路：
数据在哪里计算，就尽量留在哪里。
在骁龙峰会现场，安蒙还提到，高通将把用于数据中心的高带宽计算技术（High-Bandwidth Compute，HBC）作为协处理器，拓展到智能手机平台等骁龙平台，为下一代AI智能手机带来更快的AI推理响应速度、更优秀的能效和更强大的性能。
具体发布留待明年3月的MWC（世界移动通信大会）揭晓。
最好的AI是个人AI
如果说旗舰双芯反映的是高通的技术思路，全新发布的第二代骁龙音频平台至尊版、骁龙X系列在智能体AI PC方面的生态拓展等，则更具象化了何为“个人AI”——
个人AI不专属于某一台设备，而是以智能体为核心，可以在不同的终端入口自由流转。
具体来说，第二代骁龙音频平台至尊版的定位不再是“AI加持的旗舰音频SoC”，而是集优质音频、语音技术、终端侧AI、连接能力于一体，专为个人AI打造的音频平台。
与前代平台相比，第二代骁龙音频平台至尊版实现了音频可穿戴设备终端侧AI能力的显著提升。
其AI算力最高可达128GOPS，较之前代最高提升2倍，支持多种智能体验同时运行。与此同时，功耗降低40%，尺寸缩小30%，还集成了低功率Wi-Fi 6E，支持设备直连云端AI，让可穿戴设备能脱离手机使用。
在这些能力的支持下，甚至耳机也可以多模态了。
高通就和耳机厂商Cleer合作，展示了基于第二代骁龙音频平台至尊版的概念产品，让耳机搭载感知环境的摄像头，同时获得声音+视觉+环境上下文，再交给AI做理解。
PC方面，骁龙生态进一步围绕智能体拓展。在骁龙峰会上，高通和谷歌就宣布携手，将骁龙X Elite平台引入专为Gemini Intelligence打造的Googlebook笔记本电脑。
就是说，Googlebook把Gemini做进了系统层，而骁龙X系列芯片，就是其端侧AI算力底座。
另外，骁龙X2系列还宣布即将支持Linux，以为智能体时代的开发者和用户带来更多选择。
可以说，这一次骁龙峰会，高通在芯片里塞进的每一项新能力，几乎都是在为智能体加码。
一切连点成线，正在构筑出终端智能体时代的初步图景。
高通转型：智能体AI全栈解决方案公司
移动互联网时代，智能手机的体验围绕App来展开。
而现在，随着模型能力的飞速进步，当智能体开始在Coding领域展现出AGI的潜力，手机的智能体时代，也迎来了启幕时刻。
站在普通消费者的角度，甚至可以说，智能体向终端的迁移，才是智能体时代真正的开始。
高通CEO安蒙认为，智能体真正有价值的标准，是“比你自己动手更简单”。
比如去看演唱会，需要查日程、买票、做计划。表面上是一个简单任务，如果人来手动做这件事，可能需要调动日历、买票软件、天气……多个App、云服务和模型来完成。
而现在，你只需要跟智能体说“我要去看演唱会”，它已经能做到全自动一站式完成这些工作。
这样的背景之下，高通的叙事逻辑实际上也有了明确的转变。
不再是传统的CPU → GPU → NPU → 跑分，而是一条更AI、更Agent的路线：
芯片 → 端侧Agent → 多设备协同 → 个人AI。
不止于硬件，在铺开智能体生态不可缺少的软件侧，高通也已迅速出手。
7月底，高通已完成对AI Infra创企Modular的收购。
Modular在做的是AI时代的统一计算软件层：同一套模型/代码，不用针对NVIDIA GPU、AMD GPU、CPU、NPU乃至不同ASIC重新写一遍，就能部署到不同硬件上。
现在，Modular的完整软件平台将部署到高通的全系列产品中。
也就是说，高通补上了冲刺智能体时代非常关键的一块拼图：一套能够打通手机、PC、边缘和云端不同算力的统一AI计算层。
说到这里，智能终端的新趋势已经明朗：智能体正在削弱设备的边界，让AI可以从应用驱动，真正转向意图驱动。
ChatGPT引领的模力时代启幕之初，高通就已经判断，混合AI是AI的未来。而现在，落地的路径有了更为明确的方向：
从“芯片如何支持设备”，到“以Agent为核心，让AI更贴近人的意图”，甚至更进一步，让这种意图驱动的AI能力，跨设备流转。
这一次，高通再次凭借其终端优势和一贯的技术前瞻性，快速转身。
从手机、PC，到可穿戴设备，再到汽车、边缘物联网和云端数据中心，构筑智能体AI全栈解决方案的能力，正在成为高通在新时代中新的生态护城河。
真正的智能体时代，或许手机不再只是手机，PC不再只是PC。
它们开始成为同一个个人智能系统的不同节点。
这或许才是今年骁龙峰会真正值得关注的变化——
如安蒙所说，设备仍然存在，但边界正在变得越来越不重要。
过去，我们要先找到一台设备，再找到一个App，最后完成自己的目的。现在，Agent正在把这个顺序倒过来：
计算，开始围绕意图而展开。
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