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　　长达50分钟的专访。在本次采访中，Amon明确2026年为AI智能体元年，同时预判终端业态与6G技术变革趋势。在数据中心领域，他反对“唯GPU论”，预告高通将于六月底推出基于CPU与推理算力的高能效定制化方案。

　　采访中提及智能手机与AI终端发展，Amon分享到，智能手机不会被淘汰，但使用场景会固化。他拿中国字节的豆包手机举例补充道：“智能手机也将迎来变革。”对于新的AI终端产品，他称：“agent需要时刻伴随用户，这是传统可穿戴设备向个人AI设备转型的核心原因。”

　　同时，Amon透露，各大AI厂商都在布局个人AI设备相关产品，还有部分特殊形态的设备尚未对外发布，高通几乎和所有头部企业都有合作。

　　Amon认为：“未来还会出现各类穿戴式智能产品，智能首饰、胸针、吊坠等穿戴设备，均可连接agent并实现语音交互。”他称自己“十分看好智能眼镜”。到2027年-2028年时，大量日常事务的处理任务也会向这类穿戴设备迁移。

　　聊到这类终端产品出货量时，Amon说道：“目前这类设备出货量仅数千万台，未来五年内，完全有望突破数亿甚至十亿台规模。”

　　他对6G技术评价道：“6G或将成为无线通信史上最重要的技术变革之一。”对于数据中心建设的瓶颈，他称：“能源基础设施建设进度远远滞后于芯片技术迭代速度。”

　　他对于AI推理算力需求始终看好，数据处理量会持续攀升，将推动算力需求持续走高。

　　采访中他称，待到今年六月底，高通将在投资者日活动上，正式公布其数据中心业务的相关布局规划。同时他坦言，AI不会超越人类，其本质只是服务社会的强大技术工具。

　　1、AI发展拐点：2026年被定义为agent元年，未来所有事务的处理，要么依托本地AI运算，要么接入云端完成大量AI处理。

　　2、6G技术价值：无线通信技术每逢偶数代都会迎来跨越式变革。6G不止是高速无线互联，AI将深度融入通信网络。6G具备极致上行传输能力，可实现所见即所传，射频信号可作为physical AI数据源。

　　3、谈人机关系：个人数字生活核心从手机转变为agent，跨设备体验将成焦点。

　　4、谈机器人：机器人先从工业标准化场景落地，家用全能人形机器人尚需时间。机器人本质属于边缘AI场景，Amon将其划分为三级智能：System 0执行固定动作极致低延迟、System 1视觉识别执行指令、System 2本地自主推理决策+云端协同。

　　5、行业竞争新格局：个人AI设备市场呈碎片化、水平化发展，不再由操作系统和应用商店掌控话语权，核心竞争转为用户选择的智能体服务，同时安全与数据资产风险随之凸显。

　　6、数据中心布局逻辑：AI推理算力需求长期旺盛，行业短期有波动但高增长趋势不变。Amon反驳“GPU是数据中心的全能最优解决方案”固有认知，带领高通基于CPU与推理算力，打造高能效定制化解决方案，适配AI规模化落地需求。

　　7、AI被长期低估：类比2000年互联网泡沫，当时人们对互联网的想象远小于今天互联网的实际规模，AI同理。

　　问：你身处AI产业的核心领域。很多人其实没有意识到，高通几乎融入了人们日常使用的所有设备。能否介绍一下高通的整体规模？高通位列《财富》世界500强第117位，已有约50亿台设备搭载高通芯片。

　　高通是一家非常特别的公司。在骁龙芯片被大众熟知之前，我们常说，高通或许是知名度最低的行业巨头。公司创立之初，我们就致力于研发如今全民都在使用的底层基础技术。在无线通信领域，我们全程参与了每一代通信技术的发展。

　　回顾无线通信革命的发展历程，智能手机如今已是人们离不开的设备。依托移动产业的庞大体量，我们的技术开始渗透到众多不同领域。

　　如今，高通的业务早已不局限于智能手机，我们切入了个人电脑领域、可穿戴领域以及未来的个人AI设备领域。汽车业务已形成大规模布局，产品广泛应用于车载设备，同时业务延伸至工业领域、机器人领域以及数据中心领域，我们对此倍感欣喜。

　　我们拥有规模庞大的半导体业务。公司多数员工都是从移动业务起家，而如今我们的技术已适配众多其他行业，这正是我们当下的核心发展方向。

　　问：我们可以把高通视作日常各类科技产品的核心大脑，无论是出行的汽车、使用的手机、办公的电脑，背后都有高通技术嵌入。

　　《财富》刚刚推出新一期杂志，封面主题为：AI临界点。我们正处在新一轮AI发展浪潮中，目前尚未完全引爆大众消费市场，大众仍在疑惑AI是什么、如何使用、意义何在。但从技术能力来看，AI正处在直线飞速上升的阶段。你是否认同这一判断？过去几个月究竟发生了什么，催生了这一局面？

　　Cristiano Amon：我完全认同。我们早已为此刻做好准备。我们看待行业的视角和其他一些企业有所不同。我们为大众打造了大量日常使用的终端设备，而AI将从根本上改变人们对计算的认知方式。

　　在我们看来，未来所有事务的处理，要么依托本地AI运算，要么接入云端完成大量AI处理。计算产业正迎来一次全新转型，人们将不再局限于操作系统和应用程序本身。

　　而催生这一临界点的关键，在于2026年，我们一直将今年定义为agent元年。如今agent已经能够依托AI完成各式各样的事务，我可以从多个维度展开说明。

　　回顾AI的发展，它始于ChatGPT的问世，人们可以通过聊天机器人提问交互。随后AI迎来跨越式发展，进化为可以编程的高阶工具语言。除此之外，AI还有更多维度的价值。

　　其中一点我们从一开始就始终强调：依托大语言模型与多模态视觉大模型，AI能够以人类的视角认知世界，并用自然语言与人类沟通交互，这构建出了全新的人机交互界面。

　　当所有能力整合到agent中，用户只需下达需求指令，就将彻底改变人与设备的交互方式，AI也由此迎来规模化发展契机。

　　大众才刚刚开始意识到，如今各类场景都有对应的agent。agent可以操控电脑为你处理事务，也可以接入云端完成各类任务。无论是消费端还是企业端，日常各类场景都将迎来AI规模化落地。

　　我们对此十分期待，这将催生新一轮智能终端设备的发展周期，这些设备具备智能属性，能够实现人与agent的互联互通。

　　问：你在高通已深耕30年，属于回归式高管，曾任职于高通、中途离开、之后再度回归，并一路晋升至最高管理层。你在世界移动通信大会上关于从2G迭代至6G、构建个人生态体系的发言令我印象深刻。能否为我们梳理整个通信技术的迭代历程，以及6G对普通人意味着什么？

　　Cristiano Amon：无线通信技术每逢偶数代都会迎来跨越式变革，2G、4G皆是如此，作为偶数代的6G同样注定意义重大。除此之外，6G或将成为无线通信史上最重要的技术变革之一，其价值远超传统无线互联的范畴，AI也将深度融入通信网络，重塑整个行业生态。

　　我在世界移动通信大会上曾刻意抛出一个观点：回顾电信行业的起源，最初只有拨号音，人们只能拨打电话联络他人。而如今电信行业早已今非昔比，拥有超高容量的数据网络，可实现高清视频流媒体、数据传输、点播服务等各类功能，业务范畴早已突破语音通线G带来的变革，也将复刻这一发展轨迹。

　　当下agent与全新AI终端的发展，催生了个人AI设备这一品类，智能眼镜就是典型代表。这类产品的设计逻辑很好理解：AI能够听懂我们说的话，能够感知我们的所见所闻，智能眼镜紧贴人体感官，靠近眼睛、耳朵和嘴部，我们转动头部它们即可捕捉视野画面，这些信息将为agent处理用户需求提供关键场景依据。

　　6G的核心特性之一，就是打造高性能、超高速率的上行网络，能够将人眼所见的一切画面实时传输至云端。每个人都将成为移动摄像头，而“所见即所传”正是6G的核心能力。对于普通消费者而言，6G通信技术最直观的价值，就是

　　极致高速的上行传输能力。回顾5G的发展，5G实现了手机、电脑端的高清视频下行流媒体传输。而6G将实现上行信息实时回传，为agent和AI模型提供关键场景数据支撑，这是通信层面的价值。6G更深层的意义在于，

　　就是从通信基站发射至手机的无线电射频信号，是空中数据传输的载体。所有这类电磁信号，都可以被视作physical AI的数据源，依托AI对网络中的海量传感数据进行解析研判。举个例子，在我们的汽车业务中，辅助驾驶与自动驾驶系统搭载了大量传感器。车载摄像头、雷达会发射信号并接收回波，从而测绘出车辆周边的全部环境。在一些高阶驾驶系统演示中，屏幕上可以清晰显示雷达探测到的所有车辆。

　　当所有人接入6G网络，收发的射频信号经AI运算处理后，就相当于实现了全域雷达探测。6G能够在社区、城市、州乃至全国范围内，构建起真实世界的数字孪生体系，价值极具想象空间。放到当下语境中，这项能力的应用十分清晰：可实现无人机侦测，追踪所有移动目标，依托全域雷达能力管控未来低空经济。同时可实时测绘道路拥堵状况，区分畅通、缓行、拥堵状态。借助6G，能够精准定位道路上的每一辆汽车、公交车、自行车与行人，完整还原道路交通全貌。

　　AI对周边环境进行物体识别与数据优化，构建完整世界的数字孪生，能为它的持续演进与计算体系升级提供海量核心数据。6G注定是一场颠覆性技术变革，我本人对此满怀期待。

　　对于高通这类企业而言，6G完美契合我们现有业务布局与多元化战略，我们能够打造从终端设备、通信网络到数据中心的全链路技术解决方案。

　　你的总结十分到位。我们可以回顾人与终端设备的交互历程：电脑是大众接触的首款个人计算类设备，人们最初在电脑上处理各类事务。智能手机问世后，人们并没有舍弃使用电脑，电脑的实用性依旧极强，但部分工作负载开始从电脑转移至手机，因为智能手机能够随身携带、随时使用。

　　以电商为例，电商兴起初期，人们主要通过电脑网购，如今全球绝大多数用户都习惯用手机完成网购。

　　各大AI厂商都在布局相关产品，还有部分特殊形态的设备尚未对外发布，我们几乎和所有头部企业都有合作。

　　全部都有合作。未来还会出现各类穿戴式智能产品，智能眼镜是最容易理解的产品形态，除此之外还有智能首饰、胸针、吊坠等穿戴设备，均可连接agent并实现语音交互。AI能够读懂文字、解析阅读内容、捕捉视野画面，对应的应用场景将更具个性化，也更注重场景关联性，交互逻辑与传统手机截然不同。如果手机就能完成所有操作，这类新品类便没有存在的意义。

　　举个例子，佩戴智能眼镜行走时，你看中一件商品，只需开口询问：我很喜欢这件商品，想入手，亚马逊售价多少？智能眼镜会即时播报价格。

　　你再询问：帮我模拟试戴效果，设备便会实时渲染成像。这是一种零门槛、低摩擦的全新交互体验。工作负载也会像从电脑转移到手机那样，逐步向这类新型终端迁移。

　　我们常举一个体现场景感知价值的案例：人们在路上行走时，agent会主动提示：我发现你此刻有十分钟空闲时间，是否可以对话？你的日程存在会议冲突，我为你整理了备选方案。

　　跨设备联动也会成为常态，当你设置的日程弹出会议提醒时，agent会告知你：该会议与你的预约就诊时间冲突，是否需要我代为联系医院改期？随后设备会自动致电医院，以你的名义协商调整预约时间，确认下周可预约时段。这类全新应用场景落地后，凭借极简的交互体验，用户会逐步习惯通过各类新型智能设备完成日常事务。这也正是我们所提出的个人生态体系。

　　行业正迎来重大转型：过去我们处在智能手机中心时代，智能手机是个人数字生活的核心枢纽，所有设备都围绕手机运转。穿戴设备仅作为手机功能的延伸，很多人会选择和手机同品牌的穿戴设备，正是出于数据与功能联动的考量。

　　（这类传统穿戴设备）本质只是传输传感数据，这是过去的模式。如今在agent的交互模式下，个人数字生活的核心不再是手机，而是agent。agent可在手机、电脑等多终端同步运行，跨设备体验将成为行业热议的焦点。这也是高通的优势所在：我们的芯片产品覆盖范围极广，从毫瓦级的耳机芯片，到2000瓦级的数据中心处理器，我们实现了

　　全功率段布局。（个人计算与消费电子）行业变革大势之下，agent必须具备场景感知能力，才能为用户主动提供服务。这一点也可以和6G关联起来：当前AI模型的训练数据，主要来源于互联网上的书籍、社交动态等现有信息。展望未来，如果每个人都化身携带摄像感知能力的移动终端，所产生的海量数据将远超当下模型训练数据规模。

　　未来（智能硬件）不会只有单一品类，而是多元并存。agent需要时刻伴随用户，这也是传统可穿戴设备向个人AI设备转型的核心原因。这类产品会主打佩戴舒适度，融合时尚设计与科技属性，AI穿戴产品将成为新的趋势。

　　转型其实已经悄然开启。我很难做出百分百精准预测，预估正确率大概只有五成，但我坚持认为今年是agent元年，各类穿戴式设备形态正不断涌现。到2027至2028年，大量工作负载会逐步向新型终端转移。智能手机不会被淘汰，但使用场景会固化：人们仍会解锁、拿起手机处理专属手机事务。但抬手将智能设备对准物品识别，又或者直接进行语音交互这类自然操作，手机并不适配。而新型智能设备能让部分日常操作变得更直观便捷。

　　智能眼镜，看到餐厅账单与二维码，用户只需语音下达指令：完成账单支付，结束后提醒我即可，设备就能自动完成操作。我认为2027到2028年，大量日常事务的处理任务会向这类穿戴设备迁移。

　　相关设备已经开始投放市场，2027至2028年将迎来规模化普及。目前这类设备出货量仅数千万台，未来五年内，完全有望突破数亿甚至十亿台规模。

　　这一切都取决于agent的成熟度，当agent能够流畅为用户处理各类事务，大众就会自然养成使用习惯，多设备共存将成为常态，也会催生全新的行业格局。

　　我确实十分看好智能眼镜。我自己也佩戴眼镜，人类对眼镜的接受度天然更高，它的形态也最贴合使用逻辑。当人们转动头部时，内置摄像头可实时同步人眼视野；当设备贴近耳畔与嘴边，能够原生适配语音交互；面对纸质文件时，摄像头还能即时识别并解析内容。因此我认为，智能眼镜是个人AI设备的核心形态。

　　有一点尤为关键：电脑、手机都属于标准化消费电子产品，拥有成熟的行业品牌体系。而智能穿戴产品紧贴人体感官，主打极简智能交互，兼具时尚属性，是科技与时尚的融合产物。

　　部分智能眼镜厂商虽能凭借技术实力推高自身估值，但消费者在选购时，仍会把这类产品当作时尚配饰来看待。你很难想象消费电子厂商只推出一款六种配色的眼镜，就让消费者统一佩戴，用户一定会自主选择心仪的品牌款式。

　　未来会有更多日常穿戴用品实现智能化，也会涌现一批全新行业参与者。有一点可以确定：每一代无线通信技术迭代，以移动产业为例，行业格局和市场玩家都会重新洗牌，这一幕也将在此次变革中重现。

　　个人AI设备行业更偏向水平化发展，市场集中度会更低，行业碎片化特征会更加明显。每个人的穿搭风格、眼镜款式各不相同，市场会容纳大量企业参与竞争，核心竞争焦点将是行业控制权。过去行业的核心壁垒是操作系统与应用商店，未来则转变为用户选择的agent。不会出现一款agent垄断市场的局面，而是百花齐放，用户可自主选用心仪的agent服务。

　　OpenClaw这类agent应用，一经推出便风靡全网，能够完成各类复杂事务，但也伴随不少网络安全隐患，甚至出现用户数字资产被盗等问题。举这个例子是想说明，这类变化并不局限于个人AI设备，

　　智能手机也将迎来变革。在上一次财报电话会议中，我们提到过一个很少被业内留意的动向：

　　中国字节跳动推出了一款搭载类似OpenClaw agent的智能手机（即豆包手机）。用户可以语音或文字下达指令，手机会自动调取、切换各类应用，代用户处理事务。这意味着行业的核心控制权正在转移。行业竞争不再围绕操作系统和应用商店展开，而是聚焦用户选择的agent或智能助手。市场会出现多款agent产品，既能在现有设备上为用户服务，也能适配全新终端品类，全天候协助用户处理日常事务。

　　这就是行业的发展走向，也是AI实现规模化落地的路径，也印证了我们最初的判断：AI行业已经来到发展临界点。

　　这对我们而言是至关重要的核心议题，也是我就任CEO后的第一优先战略。高通的技术能够适配众多行业，我们有能力在各个赛道建立领先地位。难点在于如何同步布局多条赛道，很多企业尝试拓展新业务、培育核心能力，最终都以失败告终。

　　而我们的优势，在于手握公司独有的核心资源。我本身是工程师出身，对高通有着深厚感情，公司拥有顶尖的技术人才储备，这是我们战略落地的坚实基础。

　　我们意识到，高通拥有业内稀缺的完整技术组合。大众对高通的印象大多局限于移动业务，但我们掌握无线通信领域全栈技术。

　　我们不仅拥有蜂窝通信技术，Wi-Fi、蓝牙、定位技术均位居全球第一；我们同时具备全品类计算研发能力，自研CPU、GPU、神经网络处理器（NPU）、图像信号处理器（ISP）。我以此架构重组公司体系，依托现有技术路线进行规模化拓展，适配各行各业的需求与标准。

　　举例来说，我们用于屏幕渲染的GPU技术，拓展至汽车领域后，需要适配车内多屏同时显示的需求，我们随之升级这类技术能力，同时在所有业务中筑牢安全体系。我们打造了强大的工程研发体系，将核心技术规模化落地至各个新兴行业。

　　我们设立独立业务单元，专注为各行业打造领先技术平台，并组建大量专属软件研发团队。最难得的是，我们在运营支出基本持平的前提下，实现了业务版图扩张：从单一移动业务，同步布局个人AI、PC、机器人、工业、汽车乃至数据中心赛道。

　　高通历来拥有自我革新的企业文化。回顾移动通信行业每一轮技术迭代，无数企业被行业淘汰，而高通始终屹立不倒。这种勇于突破、探索创新、持续学习的企业文化，让我们能够搭建完善组织架构，同步推进多条战略落地。

　　我们长期坚持业务多元化布局，稳步壮大非移动业务规模。今年上半年的投资者日活动上，我们会正式公布数据中心业务的详细规划，对此我们充满期待。我十分看好高通的发展潜力，我们是全球少数能够同时研发毫瓦级超低功耗芯片与2000瓦级数据中心高端处理器的半导体企业。这也是我坚持推进多元化战略、带领公司持续增长的核心动力。

　　我们的目标是2029年实现移动业务与非移动业务营收五五分成。目前规划到2029年，纯非移动业务营收将达到220亿美元，这还未包含数据中心等新增战略赛道的业务规模。对于你提到的战略押注，我们不仅需要坚定投入，还要顶住外界的质疑。

　　当初我们宣布进军汽车领域时，业内普遍质疑高通没有汽车行业积淀。此前我们拟收购恩智浦（荷兰汽车半导体供应商）最终未果，外界更是断言我们不可能在汽车行业取得成功。而如今，高通已是全球车载高端芯片最大供应商。

　　布局PC赛道亦是如此，业内普遍认为没有x86架构就无法入局PC市场，我们并不认同，始终坚持相关（PC）战略落地。行业格局终将重构，移动与PC的技术融合已是大势所趋。苹果推出基于移动端芯片的Mac Neo产品，也印证了我们长期以来的判断。

　　我们将发力工业与机器人业务。这份底气，源自我们对自身技术实力、平台研发能力的自信，以及在市场竞争中取胜的信念。

　　AI将重塑所有计算形态，数据处理量会持续攀升。我始终看好AI算力需求，尤其是推理算力——模型完成训练后，投入实际落地应用的推理环节，算力需求将持续走高。很多人担忧行业会出现泡沫，我用一个类比来解释，或许不算完全贴切，但这是比较直观的参照：回望2000年互联网泡沫时期，当时人们对互联网的未来想象十分有限。时隔26年再回头看，互联网的实际发展规模，远超当年所有人的预判。变革不会一蹴而就，但最终都会落地。

　　长远来看，AI的价值依旧被市场低估，算力需求与数据规模会持续增长，且增长不仅局限于云端。畅想未来，各类终端设备与agent协同发展，会进一步拉动算力需求攀升。

　　行业可以争论增长曲线的斜率是否会放缓，当下所有企业都全力抢占市场、角逐行业龙头，最终赢家数量目前无法预判。未来几年行业增速或许会出现阶段性波动，但整体高增长的大趋势不会改变，

　　短期算力需求依旧旺盛。同时行业也面临现实挑战：算力需求飞速增长，但能源基础设施建设进度远远滞后于芯片技术迭代速度。

　　这其实是全球性现象。挑战背后同样蕴藏机遇，我用手机产业举例，来类比我们布局数据中心的逻辑。智能手机是难度极高的工程产品：从功能机到智能机，算力性能大幅提升，功能愈发丰富，却依旧要适配口袋便携尺寸；设备不能过热，电池技术多年未有颠覆性突破，续航必须满足全天使用，这是硬性要求。

　　我们需要在极小空间内实现超高算力密度，无法配备液冷散热，供电功率也受到严格限制，不能外接电源。因此行业催生了拆分式计算架构，为不同任务定制专用算力模块。

　　举个大家熟悉的例子，早年iTunes和iPod时代，电脑端的MP3解码由CPU完成，功耗过高；手机端为控制能耗，必须搭载专用加速器负责MP3解码。手机拍照也是同理，配备专用图像加速器负责JPEG编码。

　　数据中心的发展逻辑与之高度相似：既要满足算力需求，又要适配能源供给条件，必须研发全新架构来提升能效。

　　这也是我们入局的核心逻辑，数据中心行业需要高能效的全新架构。当下业内普遍固守固有认知，认为GPU是数据中心的全能最优解决方案。

　　谈到英伟达与Groq时，行业开始意识到，不同场景需要适配不同专用架构，这正是高通的研发方向。我们基于CPU与推理算力，打造高能效定制化解决方案，适配AI规模化落地需求。

　　未来企业竞争的核心将是总体拥有成本（TCO），计算与内存也将迎来全新架构变革。我对此十分乐观，我们将在六月底正式对外公布完整方案，这也将成为高通下一阶段核心使命。我个人投入了大量精力布局这项业务，十分看好高通在数据中心领域的发展空间。

　　正如我们本次对话所体现的，我习惯借鉴过往行业发展规律，推演未来趋势。我可以将机器人行业与汽车行业做类比。我们之所以能在

　　汽车领域取得成功，核心原因是车载场景无法搭载大型服务器，必须依托边缘高性能计算，同时严格控制能耗，这也正是我们切入机器人赛道的天然优势。

　　机器人本质属于边缘AI场景，和自动驾驶汽车的逻辑一致。再类比自动驾驶出租车的发展路径：我们为汽车提供座舱芯片、高级驾驶辅助系统与自动驾驶处理器，同时搭建辅助驾驶软件栈。所有人都憧憬全自动无人驾驶出租车落地，但整车算法从0训练至95%难度尚可，而从95%提升至99.999%，达到无需方向盘的完全安全标准，需要漫长的路测里程与海量训练数据。

　　但辅助驾驶的落地空间极为广阔，每一辆汽车都可以搭载辅助驾驶功能，由人类随时接管操控。

　　机器人行业亦是同理，会先从工业场景起步，聚焦单一标准化任务。可以针对某项专属任务优化机器人性能，通过视频训练、远程操控示教等方式，让机器人精准完成作业，之后再迭代学习新任务。

　　家用全能人形机器人还需要很长时间才能普及，因为每个家庭的环境与需求都各不相同。工业机器人的市场空间十分庞大，例如商超夜间货架补货这类简单场景，都能实现规模化落地。

　　目前我们的客户反响热烈，对高通芯片需求旺盛。我们沿用汽车行业的成功模式布局机器人赛道，前景十分广阔。随着技术不断迭代成熟，未来也会诞生《杰森一家》里的通用家用机器人。

　　physical AI技术为这一切提供了支撑，高通十分看好这条赛道，机器人和汽车一样，核心依赖本地边缘AI运算。

　　部分任务会依托云端，但机器人必须实时处理本地事务，是边缘AI的典型应用。机器人还具备不同智能等级，我们将其划分为System 0、System 1和System 2。System 0：机器人执行抓取等固定动作，要求极致响应速度与超低延迟。

　　这条赛道机遇巨大，尤其是工业专属场景的机器人应用，未来还会涌现各种尺寸、各类形态的机器人产品。

　　只要技术具备实用价值、能够为生活提供便利，用户最终都会接纳。隐私保护虽是长期热议话题，但回望数十年发展，越来越多消费者主动入驻各类互联网平台。只要产品实用、能降低生活繁琐流程，就会赢得大众认可。同时agent也会简化当下科技产品繁杂冗余的使用体验。第二点更为关键：

　　行业会进一步划分数据托管主体，区分值得信任与不值得信任的企业。当人人都化身移动感知终端，数据采集能力远超当下，6G之所以常和主权AI等议题关联，正是因为其具备关键基础设施属性，既能全域追踪移动目标，又汇聚了海量个人场景数据，支撑agent运转。未来行业格局会迎来全新变化，但本质仍是过往十年趋势的延续，只是迭代速度更快。云端存储的个人数据会持续增加，消费者的隐私认知也愈发成熟，相关数据监管法规也会不断完善。

　　这也决定了个人AI设备时代的行业赢家归属。AI行业的核心落脚点，永远是用户信任与数据安全。面对搭载大模型与agent的全新设备，消费者最终只会做出选择：愿意让苹果还是Meta保管自己的数据，这是大众必须权衡的取舍。

　　消费端的讨论更为复杂，我们以企业端为例便能清晰看出趋势。企业AI已广泛应用于代码开发，开源模型与各类服务商百花齐放。回顾企业对待邮件系统的逻辑就能预判未来：企业会自主筛选值得信赖的云端服务商，承接内部邮件与核心数据业务。

　　未来企业端也会涌现类似OpenClaw的专属agent服务，企业会自主选择信任的合作方托管数据。手机、电脑端的智能助手会逐步普及，之后全面渗透车载场景，覆盖生活方方面面。

　　我们始终致力于研发高效算力技术，以科技赋能普通人，智能手机就是最好的佐证。任何新技术都存在被滥用的可能，也会伴随些许弊端，但从整体来看，智能手机实现了全民互联，让人人都能便捷获取信息。在很多国家，民众正是通过智能手机首次接入互联网、完成数字化启蒙。AI同样具备赋能大众的潜力。

　　我并不认同AI会超越人类，或许正因我们研发的芯片服务于人类，我始终坚持这个观点。我分享一下个人经历：我1992年从工程专业毕业步入职场，那时候办公室还在使用传真机，每天收发大量传真文稿，手动录入内容再回复。后来电子邮件出现，紧接着互联网普及，带来了翻天覆地的改变。

　　当年没有互联网、没有电子邮件，而当这些技术到来之后，彻底重塑了我们的工作方式。这些工具，从根本上颠覆了原有业态。

　　软件开发行业也是同理，程序员从使用C语言这类高级语言编程，到如今可以直接借助AI辅助写代码。在我看来，

　　AI是极具价值的强大工具，即便存在被误用的风险，但其带来的变革规模，很可能堪比当年互联网的问世。人类当年安然度过了互联网变革，这一次也同样可以。所以我对科技的未来，始终偏向乐观。