夏威夷当地时间9月24日，为期三天的2026骁龙峰会正式落下帷幕。

今年雷科技再次来到夏威夷茂宜岛，在现场参与了这场高通一年一度的科技盛会。今年骁龙峰会发布了不少新东西：第六代骁龙8超级至尊版、第二代骁龙音频平台至尊版，以及围绕AI眼镜、PC和端侧大模型等一系列新技术。

（图片来源：雷科技摄制）

以前我们在意的无非是今年的CPU性能提升了多少，打游戏帧率是不是更稳定了，发热情况是不是更好了。但今年高通显然把更多的篇幅放到了AI上，甚至把今年骁龙峰会的主线直接定成了「Agentic Age」，手机、PC、耳机和汽车都被放进了这条主线里。

5GHz来了，还解好了模型厂商出的AI题

手机依旧是骁龙峰会的绝对主角，但方向有了些变化。

（图片来源：雷科技摄制）

今年高通一口气带来了第六代骁龙8超级至尊版和第六代骁龙8至尊版两款旗舰移动平台，小米、vivo、OPPO、一加、荣耀、iQOO、红魔、摩托罗拉等品牌也都已经表示会搭载该芯片。

其中定位最高的第六代骁龙8超级至尊版在CPU、GPU和NPU上都有了不小的提升，例如CPU方面峰值频率干到了5GHz。但说实话，现在的旗舰手机真的还缺性能吗？至少从小雷过去几年体验的旗舰机来看，即便是上一代、上上代旗舰SoC，都能应付绝大多数日常应用和游戏。CPU性能提升10%还是20%，对普通用户来说感知不强。

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所以相比起5GHz，小雷更关注的是这颗芯片在AI层面的改动：Oryon CPU加入了FlexCache可扩展缓存架构，Adreno GPU新增针对AI负载设计的Matrix Cores和Adreno Neural Fusion，Hexagon NPU则针对Transformer工作负载加入Element Accelerator，大容量共享内存也增加了50%。

过去手机AI大多停留在图片消除、文字总结、视频分析上，这些基本都是一次性的「小任务」。但未来的智能体需要一直理解上下文、规划任务、调用应用，有时候还要同时处理语音、视觉和文本。到了这个阶段，只给NPU加算力已经不太够用了。

所以今年高通在峰会上干的第一件大事，是把一个拥有300亿参数的大模型塞进手机里。

根据官方介绍，高通联合阶跃、无量火和江波龙，把StepEdge-Omni 30B-MoE模型部署到了第六代骁龙8超级至尊版上。小雷一开始在看到这个信息时也很好奇，一台手机的运存就那么点大，怎么可能塞进去一个这么大的模型？

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高通的方法是换一个思路，它没有硬塞一个传统Dense模型，而是选择了MoE。简单来说，它不会在每次推理时都激活全部300亿参数，只会根据当前任务调用对应的专家模块，计算量和内存带宽压力自然会小不少。其中无量火通过Ember推理引擎协调CPU、GPU和NPU，江波龙则从存储入手，让部分模型数据可以放在UFS里，需要的时候再快速调出来。

最后这套方案把30B-MoE的运行内存需求相比行业常规方案降低超过50%，预填充吞吐超过330 Token/s，解码吞吐超过28 Token/s。在会后的现场演示中，它已经可以从理解邮件开始，自己规划行程、同步日历、推荐航班酒店，最后再草拟一封邮件，全程都在本地完成。 

（图片来源：雷科技摄制）

以前的手机发布会上，运存很少会成为重点，基本都是一笔带过，但在今年的骁龙峰会上，它真正被搬到台面上讨论。原因同样简单，现在为了在手机里「养」一个足够大的AI，连UFS怎么参与模型运行都开始成为问题。模型规模继续增长，KV Cache越来越大，Agent又需要长期读取上下文，手机的内存和存储显然不可能继续像过去那样各干各的。

而且遇到这个问题的不只是高通。

最近Intel在谈Agent PC时，也开始重新讨论CPU、GPU和NPU到底应该怎么分工。过去AI PC最喜欢宣传NPU算力，能不能跑本地模型几乎成了判断一台电脑算不算「Agent PC」的标准。

（图片来源：雷科技摄制）

但Agent真正运行起来的情况要复杂得多：拆任务、调用应用、读文件、跑代码、处理权限、访问网页，这些东西并不是把一个大模型扔给NPU就能解决。Intel给出的解法是让CPU更多处理Agent的规划、调度和系统任务，GPU接手计算量更大的并行负载，NPU则继续发挥低功耗优势，处理需要长时间运行的AI任务。

雷科技最近在分析Agent PC时也提到，AI从本地模型走向Agent之后，PC的负载结构正在跟着改变。手机和PC原本是两套差别很大的计算平台，现在遇到的问题却越来越相似。

所以在小雷看来，性能其实不是今年骁龙峰会最大亮点。

以前是芯片厂商先把芯片性能提上去，然后软件再考虑拿这些提升来做什么。但现在的情况不一样了：模型越来越大，手机需要重新考虑内存和存储的关系；Agent需要一直在线，功耗得进一步降低；AI任务越来越复杂，CPU、GPU和NPU原来的分工策略也得重新调整。

说得简单一点，模型开始给芯片厂商出题了。

强化1-bit，加速眼镜、耳机们AI化

因为物理限制，眼镜、耳机等面临的算力挑战更大。一副眼镜多十几克可能就没有用户愿意戴它出门，耳机更不可能给你塞一套手机级别的内存和散热。

但偏偏从AI的角度来说，这两类设备又特别有发展前景：眼镜和用户看到的是同一个世界，耳机则可以一直听到周围发生什么，它们比一台放在口袋里的手机更了解用户当下的环境。

也正因如此，高通今年在AR1和AR1+上加入对多模态1-bit模型的支持。简单来说，1-bit就是用更低的精度来表示模型权重，把原本需要8-bit、16-bit存储的数据大幅压缩，从而减少模型对内存和带宽的占用。

（图片来源：雷科技摄制）

现在AI眼镜其实不缺功能创意，实时翻译、识物、导航、拍照问答，大家能想到的功能基本都有人做过。但真正麻烦的是怎么在不明显增加重量和功耗的情况下，把这些功能留在眼镜上。一副正常人愿意每天戴出门的眼镜，不可能装16GB内存，也不可能挂一块5000mAh电池，而在1-bit的加持下，同样的内存和功耗条件下，眼镜也有机会运行更大的模型。

耳机这边甚至更激进。第二代骁龙音频平台至尊版继续提高AI能力、降低功耗和平台尺寸，而且高通在会议上讨论的产品形态也已经从传统TWS和头戴式耳机，扩展到了音频眼镜甚至带摄像头的耳机。

第一次听说「摄像头耳机」时，小雷的反应也是这东西是不是有点为了AI而AI，在耳朵旁边放一颗摄像头，角度奇怪不说，隐私问题也很容易引起争议。按照高通的设想，这颗摄像头主要用于获取用户周围的视觉信息，再配合麦克风和AI，让耳机能够同时理解声音和画面，并把处理后的信息直接反馈给用户。

大家都知道AI需要视觉、声音和更多上下文，却还不知道什么产品形态最适合承载这些能力，于是摄像头、麦克风和各种传感器开始被塞进原本没有它们的设备里。

（图片来源：雷科技摄制）

二十年前的手机也经历过类似的过程，厂商们一股脑地把摄像头、GPS、指纹、陀螺仪、NFC一个个全塞进去，很多功能在当时看来也确实算不上刚需，但正是这些尝试才塑造了今天的智能手机。

Intel最近提到的「密度定律」，也能解释当下这些AI设备的局面：云端模型还会继续做大，但这些大模型获得的能力，会通过稀疏化等方式不断被压进更小的模型，再进入PC和各种边缘设备。雷科技之前也发表过观点，真正进入端侧后，AI遭遇的瓶颈不只是算力，还有内存、I/O、功耗以及系统调度，而这些正是高通的发力点。

AI时代，骁龙强化手机外的存在

以往我们提到高通骁龙，大多数人的第一反应还是手机SoC，当然高通现在依旧是手机市场中最重要的玩家之一，但骁龙已经进入Windows PC、汽车、XR设备、智能眼镜和耳机领域。

在今年峰会上，高通还展示了搭载Snapdragon X2系列的Agent PC，展示的重点也从性能够不够转向了本地Agent能不能搜索照片、处理内容、调用不同工具完成工作。

（图片来源：雷科技摄制）

之前市场在评价高通做PC芯片时，都是拿它去跟Intel和AMD做比较，希望它能在PC市场立稳脚跟。但当Agent成为PC的新方向时，高通在手机上积累了十几年的经验反而有了新的用武之地：低功耗计算、Always-on、异构调度、NPU、统一的SoC设计，以及对摄像头、麦克风和连接能力的整合。

另一边，Intel、英伟达这类传统PC玩家也在调整自己的方向。以前大家都在自己各自擅长领域发光发热，但当AI开始进入不同硬件领域后，大家能做的事情一下子多了不少。高通可以把手机上积累的低功耗和连接能力带到PC，Intel也开始重新思考在Agent时代CPU还能发挥哪些作用，英伟达则是从GPU一路往CPU和完整计算平台延伸。

而且这一轮AI和当年的移动互联网有些不一样。智能手机崛起之后，大家很快就知道新的增长点是什么，整个产业也开始围着手机建立起新的产品和生态。但现在AI已经火了几年，我们依然很难说哪一种设备会成为它未来最重要的载体。手机目前显然最成熟，PC胜在内存更大、散热上限高；眼镜拥有第一视角，汽车又有更丰富的传感器和更大的空间。

至少目前来看，AI似乎很难只属于某一种设备。

这对芯片厂商来说是个机会。过去厂商做手机芯片，最终归宿只有手机；如今换一种组合方式，就可能出现在眼镜、PC甚至汽车里。当然，这不意味着给任何硬件塞一颗AI芯片，它就能成为所谓的「下一代终端」。

（图片来源：雷科技摄制）

但一款产品能不能做出来，和用户愿不愿意接受，完全是两回事。AI眼镜同样如此，模型可以越来越小，芯片可以越来越省电，但如果续航、重量、价格和实用性没有达到一个平衡点，普通用户还是很难每天戴着它出门。现阶段芯片解决的，是让这些产品有被「做出来」的可能。

智能手机刚出现的时候，谁也没有想到未来的手机会发展成今天这样。最早的智能手机能做的事情其实很有限，随着移动SoC性能不断提升，GPU、ISP、基带、NPU以及各种传感器的进化，手机厂商才有了更多发挥空间。拍照、游戏、导航、实时翻译，这些今天已经习以为常的功能，背后都少不了芯片能力的持续升级。

高通恰好完整经历了智能手机的这轮变化。过去二十多年，骁龙伴随着智能手机一路成长，也让高通积累了一套很成熟的移动计算能力。现在AI给了这些能力新的去处，今年骁龙峰会上出现的手机、PC、眼镜、耳机和汽车，就是最直观的体现。

（图片来源：雷科技摄制）

这也是今年骁龙峰会给小雷最深的感受。过去我们说，芯片是上层硬件创新之魂，从这一届高通骁龙峰会来看，高通现在做的，就是尽可能把AI需要的底层能力提前准备好。

智能手机时代，高通抓住了属于骁龙的机会。在AI时代，它显然还想再来一次。