对话高通孟樸：谈跨端Agent、双旗舰与“三个三分之一”

在夏威夷2026骁龙峰会间隙，高通公司中国区董事长孟樸在采访中聊起了一件看似不起眼、实则颠覆行业惯例的事：骁龙的发布节奏正在被中国市场重塑。

以往，高通习惯在10月、甚至跟随圣诞季发布骁龙旗舰芯片。但近几年，这个时间被提前到了9月下旬，今年更是为了迎合中秋和十一长假，再次往前赶，因为一众的中国OEM厂商，必须要在黄金周前，把新机端上货架。

但中国厂商影响高通的，远不止出货节奏，还有一整套关于成本与生存的现实考验。孟樸提到：一边，是最新的第六代骁龙8超级至尊版实现30B MoE模型上端侧，同时已经有客户在问何时支持100B；另一边，是上游元器件暴涨、硬件厂商在微薄利润中平衡生态的商业现实。

两者之间，构成了当下AI终端产业一组颇为现实的矛盾：模型越来越强，终端侧承载智能的能力也在快速提高，但一项新技术要进入消费者每天使用的手机、眼镜、PC和汽车，仍然要经过成本、产品形态和商业化的检验。

【一】跨端Agent，时间点在2027至2028年

如果说这两天骁龙峰会最重要的变化，是高通开始把智能体从手机延伸到眼镜、耳机、PC和汽车，那么孟樸在采访中给这一愿景加上了时间表。

他认为，无论AI本身，还是智能体在终端侧的应用，目前都处在这一轮技术周期相对早期的阶段。“高通持续强调端、边、云协同，原因就在于真正优秀的AI体验不应由某一类终端单独主导，而是以智能体为核心，在不同终端之间流转，最终服务于每一位用户。”

孟樸观察到，“中国厂商的推进速度非常快”，原本从事AR、VR眼镜的一批厂商开始转向AI眼镜，智能指环等可穿戴设备越来越丰富，手机厂商也在探索不同于传统智能手机的产品。在今年上海WAIC上，多家企业展示了AI手机。他认为，“相比过去一两年，这种变化正在明显加速，并且已经开始落地 。”

但从真正落地，到协同工作，中间仍有距离。“要真正实现各类智能体在不同终端之间协同，并持续服务个人用户，我认为可能要到2027年或2028年左右。”孟樸预计，一方面，端侧AI仍是新事物，尚处于探索阶段；另一方面，不同AI终端产品各有侧重，很少有企业能够覆盖所有的通用终端，跨厂商、跨设备的互联协同，仍需一段时间。

这种不确定性，在今年出现的三条AI手机路线中已经有所体现。

孟樸提到了荣耀的Robot Phone、努比亚的豆包手机，以及阶跃星辰的STEPX Neo。三款AI手机走的路线各不相同。荣耀代表传统手机厂商在现有智能手机基础上加入AI和新的交互能力；努比亚与豆包的合作代表硬件厂商和大模型公司共同打造产品；STEPX Neo则是大模型公司自己向硬件延伸。

孟樸没有急于判断哪一种模式能够胜出，他把问题拉回底层逻辑：

一方面，“手机是一个长期技术投入很高、竞争也很激烈的市场，但过了初始阶段，最终还是会回到基本面，仍要看产品是否符合消费者需求，能否满足AI各种技术的延伸 ，以及企业的生态链是否更完整且更有竞争力。”

另一方面，“未来有没有厂商能把手机、眼镜、指环、手表、智能网联车都连接起来，后续生态也会起很大作用，这是以前的技术革命没有带来的。”

“新技术通常先由愿意承担较高成本的早期用户采用，经过商业化验证后，才能进一步走向规模化。”孟樸强调，“一个产品一定要先商业化，商业化以后才会想到规模化，这两个顺序不能倒过来。”

对高通而言，问题由此变得具体：未来两三年，要让智能体跨设备工作，需要的不只是一颗性能更强的手机芯片，还需要模型、开发工具、不同终端和服务商一起完成适配。手机仍是重要入口，但它已经不再是高通规划“个人AI”唯一考虑的设备。

【二】30B模型上端侧，新变量才刚刚开始

在端侧模型方面，今年骁龙峰会展示了一项比较直观的进展：高通与阶跃星辰、无量火和江波龙合作，在第六代骁龙8超级至尊版参考设计上，部署了阶跃StepEdge-Omni 30B-MoE模型，并演示了无需调用云端的智能体办公工作流。

孟樸在采访中回顾，去年高通展示的端侧模型还主要处在7B、8B参数规模；再往前追溯三四年，早期文生图演示所用模型的规模大约只有3B；如今30B-MoE已经能够在移动平台上完成部署，而一些互联网企业和行业客户已经开始询问，高通什么时候可以让终端支持100B模型。对他来说，这种需求本身说明，端侧模型正在不断发展。

这里的30B需要准确理解：它指MoE模型的总参数量，并不意味着每次生成内容时，300亿参数都要全部参与计算。MoE会根据任务激活部分专家模块，但未激活的模型权重仍然需要存储。为了让模型在手机上运行，这次合作不仅涉及芯片，还包括无量火的推理引擎与异构调度、江波龙的端侧存储方案、以及模型本身的适配。按照高通公布的信息，合作方案利用闪存加载模型权重、减少运行内存的持续占用，并通过CPU、GPU和NPU协同完成推理。

具体来看云端和端侧的发展，孟樸给出了相当中肯的判断：“很多投资和资源集中在云端，也是必要的，如果云端AI做不起来，也会影响端侧AI的发展。端侧模型怎样快速下沉到智能硬件、智能硬件在能力上怎么样匹配模型，这是一个相向而行的过程，两边的速度都会影响整个端侧模型的使用。”

对消费者来说，看到的是手机可以运行更大的模型；对产业链来说，这意味着模型、内存、存储和计算架构需要一起优化。模型能够跑起来，只是第一步；它还需要在有限的电池、内存和散热条件下持续运行，能够完成实际任务，并最终进入厂商量产的产品。

【三】高通中国团队扩张，研发和开放是本源

真正让高通团队感到压力陡增的，还有中国AI产业的发展。

“在我职业生涯中，这一轮AI技术革命，是中国产业界准备得最为充分的一次，无论资金还是人才，中国都较早地与全球发展保持同步，因此产业推进速度很快。”孟樸坦言。

过去，智能手机完成适配以后，可能9个月甚至12个月都不需要大幅调整；现在，大模型每三个月、甚至更短时间就会迭代一次。中国市场模型数量多、种类丰富、本地化特征也很强，新的模型版本出来后，开发团队还要持续处理与终端硬件、软件栈和应用体验的适配。“这对于高通全球和中国团队而言，都非常具有挑战性。”

“AI的发展将为端侧带来大量机遇，同时，压力主要来自技术发展和产业落地速度的加快。”孟樸强调，过去，我们所说的智能终端通常主要指智能手机；如今，高通已经与智能网联汽车、PC、各类工业终端以及可穿戴设备等领域的产业伙伴建立深度合作，共同推动产业发展。

具体到服务中国市场，高通去年在骁龙峰会北京分会场时发起的“AI加速计划”，就是试图把运营商、终端厂商和大模型企业放进同一套合作机制。更早在2024年，高通推出AI Hub，为开发者提供经过骁龙及其他高通平台优化的模型库，让模型获取、调用、集成和部署不必每次都从零开始。孟樸称，“AI Hub在中国的落地已基本完成第一步，接下来将推进规模化应用。”

这一节奏也在改变高通中国团队的规模。

孟樸给出了一组数字：2018年，高通在中国有3000多名员工；而现在，已经突破6000人，北京、深圳等地都增加了人员，并在多地建立研发中心，手机业务和非手机业务的人员都有增长。尤其是中国本土大模型的开发和适配，很难完全依赖其他地区团队完成，需要中国研发人员深度参与。

当被问到“是否会出于市场和技术方面的考虑，将部分中国研发工作与全球体系分开”时，孟樸明确表示，“我们目前没有将中国研发体系独立运作的计划。”他认为，高通过去四十年积累起来的研发体系和产业积累，不能因为某一部分工作，就与其他地区隔离，这样的做法既不现实，也不利于服务中国客户。

【四】中国厂商倒逼芯片节奏，成本又让高通首发“双旗舰”

中国市场对高通的影响，并不只发生在AI产业层面。

今年新一代骁龙的首批合作名单中，小米、vivo、红魔、OPPO、一加、iQOO、荣耀等中国品牌占据了很大比例。孟樸解释，这种紧密合作，是过去多年来逐渐形成的产品节奏。“早些年，高通可能在10月甚至更晚发布年度旗舰平台；近年来，中国OEM厂商希望赶在‘十一’假期前上市，这也反过来推动高通把旗舰平台提前到9月下旬发布，更好地配合中国厂商的产品发布节奏。”

不过，今年高通自己的旗舰产品策略变了。首次推出“双旗舰”第六代骁龙8至尊版与超级至尊版，两者都采用2纳米工艺，但定位不同：“超级至尊版”强调顶尖性能与技术能力，“至尊版”则希望在旗舰体验与产品成本、效率之间取得另一种平衡。

孟樸从商业角度解释了“双旗舰”的原因：随着技术的演进，芯片中要叠加的技术越来越多，成本也因此越来越高，如果只追求每一项指标的上限，最终未必能适配所有旗舰机型。因此，高通一方面需要一款产品展示当前技术所能达到的高度，包括游戏性能和AI能力；另一方面，也需要一款更加重视效率和成本的旗舰产品，帮助手机厂商覆盖不同定位的机型。

在今年，这种产品分层还有一个难以回避的背景：存储涨价。

“目前，包括DRAM和NAND在内的整个存储芯片市场都在涨价，部分存储产品一年内上涨了四到五倍，这确实非常罕见。高通自身是无晶圆厂商，而我们上游的供应商也在涨价。”孟樸提到，受影响的不只是手机，而是更广泛的消费电子。他预计，“至少到2027年底，价格未必还会大幅上涨，但也不会迅速回落，较高价位可能持续一段时间。”

存储涨价，同时也在影响高中低端手机，尤其是低端入门级手机。

孟樸用一笔简化的成本账来说明：假设一款100美元价位手机，原先主要物料成本约40美元，其中内存、SoC、屏幕和其他部分各占约10美元；如果另外三部分变化不大，而内存一项从10美元涨到40至50美元，整机成本就可能由40美元升至70至80美元。

相比之下，入门级手机本来可用于吸收成本上涨的空间就有限，当其中一个元件价格大幅提高，厂商很难完全通过内部消化保持原来的售价；而旗舰手机虽然也会受到影响，但更容易通过配置和定价调整应对。

孟樸由此观察到，“今年手机市场整体出货量下降、但营收却仍有增长，主要是因为高端机型占比提升；同时受存储涨价影响，高端机型价格也在上行，进而带动营收增长趋势。”

对于高通而言，孟樸认为成本压力具体来自两个层面。

第一层是自身业务模式带来的供应链成本传导。高通采用Fabless模式，不自建晶圆厂，因此需要与上游供应商保持紧密协作，今年两款新骁龙旗舰进入2纳米，也带来单位成本有所上升。

第二层，部分外部变量是不可控的，例如上述存储价格上涨，以及PCB、铜线等其他原材料价格同样上升。孟樸认为，高通可以凭借较大的采购与出货规模，与供应商共同推进新工艺的商业化，但外部价格并不是高通能够单独决定的变量。

高通的应对方式，并不是采购议价，而是“和产业链伙伴协同，从产品定义、应用场景、系统设计等方面共同优化，以更好地适应周期变化。”孟樸进一步强调：“高通的核心能力之一，是推动新技术商业化，包括先进制程芯片。在历次制程迭代中，高通通常是最早实现商业化落地的企业之一。同时，高通芯片采购规模较大，每一代产品都能较快实现规模化。通过率先商业化与快速规模化，我们能够与供应商在产业链中持续合作，共同推动产业进步。”

他将此概括为某种“以时间换空间”。“我自己是学技术出身，我坚定地相信，当成本上涨过快、过高时，往往也会倒逼技术和产品创新，推动行业寻找替代方案。以能源行业为例，如果传统能源价格长期处于低位，非常规能源技术的商业化动力就会不足。因此我认为，在充分竞争的市场环境中，价格信号和产业协同会推动资源重新配置，逐步缓解供需失衡。从长远来看，我依然保持信心。”

反观中国OEM厂商，这一轮变化带来的考验也很具体：既要让AI体验形成差异化，又要处理不断提高的存储与先进制程成本。高通的双旗舰，正是技术上限与量产产品之间的一次分层尝试。

【五】手机之外，中国已贡献高通约一半的汽车业务

如果说旗舰手机解释了中国市场如何影响高通今天的产品节奏，汽车则更接近高通未来几年的增长问题。

今年6月的“高通投资者日”上，高通将2029财年QCT非手机业务营收目标提高到400亿美元。其中汽车业务目标为100亿美元，物联网超过140亿美元，数据中心超过150亿美元；手机业务届时预计约占QCT营收的三分之一。

孟樸在采访中给出了中国业务的位置。

他称，“过去以手机业务为主时，中国市场通常贡献高通整体约40%至50%的营收，具体比例会随年份变化。现在，高通中国还贡献了公司大约一半的汽车业务营收。”他希望未来数据中心业务发展起来后，中国市场同样能够参与其中，使中国业务在高通整体营收中的占比维持在原有水平。

这组数字的重要性在于，它说明高通在中国的合作关系已不只依靠手机厂商。汽车正在成为另一个具有相当规模的业务支点。

孟樸回忆，20年前高通最早从“车载连接”进入汽车市场，也就是大家讲的T-BOX；过去五六年，智能座舱又成为高通的重要增长领域；近几年，高通的驾驶辅助方案上车速度加快。他也坦言，高通并不是最早进入驾驶辅助的企业，但公司希望借助平台与产业链合作，把已经具备商业化条件的技术进一步规模化。“高通的优势是，我们进入行业一定能够帮它迅速规模化，并且在规模化后取得比较好的市场位置。”

对智能驾驶的进展，孟樸没有跳过技术落地阶段。他指出，目前行业仍以L2+为主，迈向L3、L4的路线图已经逐步清晰，但后续关键在于执行。另一方面，AI进入汽车，也不仅仅意味着驾驶辅助能力提升；智能座舱与AI结合，将是未来几年另一个值得关注的方向。

为说明中国汽车市场的发布密度，他提到，2026年9月中国将有数十款新车发布，仅9月22日一天就有9款，其中7款采用高通解决方案。

当被问到未来三到五年最看重中国市场哪些增长方向时，孟樸仍然首先选择汽车。原因是“全球汽车产业都在经历智能化变化，驾驶辅助、智能座舱和AI应用持续提高对芯片、软件及异构计算的要求，汽车业务还有向更多产品和车型拓展的空间。”

但高通的业务边界正在继续向外移动。孟樸回顾，公司早些年提出“5G+AI赋能千行百业”，就是意识到智能终端不再只有手机。汽车、工业终端、物联网设备、可穿戴产品、以及边缘侧和云端推理，都可能成为高通技术进入的新市场。“我们在投资者日上讲，公司到2029年的营收目标，预计智能手机业务、汽车加上物联网业务、数据中心业务，将各占三分之一。”

在这一战略里，中国市场的价值也发生了变化。它既是旗舰手机的重要出货与合作市场，也是汽车、机器人和本土模型应用的开发现场。孟樸说，高通在中国面向普通消费者的品牌曝光可能并不算高，但公司持续举办具身机器人、物联网等开发者活动，试图把自身技术带进更多垂直行业。

【六】2030年是中国AI产业另一个节点

把话题拉回整个中国科技产业，孟樸给出了三个他认为中国厂商在AI时代仍然具备的基础条件。

第一，是完整的智能手机产业链与供应链，能够支撑快速迭代和技术创新；第二，是经过过去约15年激烈竞争后留下来的终端厂商，积累了较强的产品、研发和运营能力；第三，是中国市场拥有丰富、贴近本土用户使用习惯的应用场景。这些条件并不自动等于某条AI产品路线会成功，但为厂商继续试验新形态提供了基础。

孟樸把判断进一步放在6G时代。他认为，当6G与AI叠加，终端形态、市场格局会再次发生变化。“过去从2G、3G、4G走到5G，每一轮技术更替，都会带来产业格局的变化，原有的领先者争取延续优势，新的参与者也更努力寻找突破 。我们也许可以把2030年当作一个时间点，到那个时候再回头看看今天全球的这些厂商，谁会做得更好、整个格局又发生了哪些变化。”

相较这些更远的变化，孟樸谈到高通未来一年面临的机遇和挑战时，答案反而非常朴素。

他说，“高通长期习惯提前研究未来十年可能遇到的技术瓶颈，做到未雨绸缪。我们的风险投资业务取得较好表现，也与这种前瞻判断有关。”过去两年，当行业大量投入集中在云端数据中心、GPU采购和基础模型训练时，高通持续押注端侧AI，是因为它认为只有AI真正进入终端和日常使用，产业价值才能形成闭环。

“AI是新的UI”，是高通公司总裁兼首席执行官安蒙（Cristiano Amon）约两年前提出的判断。孟樸认为，随着Agent开始接管更多交互与任务，这个方向正逐步成为行业共识。

“因此，我们机遇与风险并存，关键在于能否真正落实、执行到位。”孟樸如是说。

【七】双边未来将形成优势互补格局

谈及中美两国AI发展，孟樸认为，“中国和美国是当前大模型、智能体和具身机器人领域两个非常重要的市场。”高通已连续两届CES带中国机器人企业参展，也与中国具身机器人企业广泛合作；部分搭载豆包等中国模型的客户产品，也会出现在高通和客户的联合展示中。

他不认为这是一场单向技术输出。“美国技术创新可以为中国和全球产业提供参考，中国技术创新同样可以为美国和全球产业提供借鉴。很难说哪一方会单方面影响另一方，未来更可能形成优势互补格局。”

高通深处其中定位也很明确，持续研发和开放合作是根基。“对高通技术公司而言，技术领先始终是立身之本；仅靠商业模式层面的包装，难以形成长期、可持续的竞争力，只有在技术上持续保持领先，并开放合作与产业伙伴协同，才能在全球共推技术进步。”孟樸强调。

合作之余，当被问及“关于联发科、紫光展锐等竞争对手的价格压力，以及高通平台化销售与其他厂商策略的区别”时，孟樸强调，“商业逻辑万变不离其宗。不同的产品组合和销售方式，体现不同的商业策略与执行方式，但最终都不会偏离商业本质。”

诚然，晶圆代工的制造成本相对刚性，自主研发的投入成本也相对固定，无论采用怎样的产品组合和销售策略，其底层商业逻辑是一致的。