终端市场的下一个增长点，高通押在了“个人AI”上

全球智能终端市场正经历出货量整体下滑与AI渗透率持续攀升的“错位”现象。市场研究机构IDC受高通委托制作的一份产业白皮书指出，今年上半年，全球智能手机出货量同比下滑13.9%，但同期具备AI能力的智能手机比例已达到66.4%，相对增幅达21.8%。PC和平板市场也呈现相似趋势：PC出货量同比下降11.7%，平板出货量下降8.6%，但两者的AI渗透率同样在走高。

这份名为《从AI设备到个人AI——智能体驱动的终端进化与产业重构》的白皮书，试图解释这一反差背后的产业逻辑。白皮书认为，终端市场的评价标准正在发生转变，过去依靠硬件参数（如屏幕刷新率、摄像头像素、跑分）驱动销量的模式已难以持续，同时硬件成本上涨与用户换机周期拉长也在加剧市场压力。IDC数据显示，在这一轮周期中，AI是唯一还能带来增长的亮点。

白皮书进一步提出，要解决AI功能价值与用户付费意愿之间的错位，需要推动产业范式从“设备内置AI功能”转向“个人AI”。所谓“个人AI”，是指以智能体为核心运行载体、以用户为中心展开运行的个人智能系统。在这一范式下，手机、PC、眼镜等不同终端将共用同一份对用户的理解，智能体需要“跟着人走”，记住用户的偏好并感知其环境。

然而，实现这一范式面临三重瓶颈。白皮书指出，从对话式AI到推理式AI再到智能体AI，单次任务消耗的Token量增长了约100倍且仍在持续增长。如果全部依赖云端处理，将导致推理成本指数级上升、网络延迟影响实时决策体验，以及持续采集用户环境数据带来的隐私风险。

针对这些瓶颈，白皮书建议的解法是从“云端集中”走向“端边云分布式”计算体系，即打破端侧、边缘、云端各自的物理边界，形成算力可无缝流转、负载可动态调度的统一计算体系。系统根据任务的时延要求、隐私等级与计算复杂度，自动将计算负载分配到最优节点：高频轻量任务在端侧处理，中等复杂度任务由边缘节点承接，高复杂度推理任务按需调用云端算力。

白皮书为“个人AI”定义了五个特征：个性化服务、全时感知与自然交互、连续服务、可进化、安全可信。高通的技术方案围绕这五个特征展开。在个性化服务方面，高通在端侧构建个人知识图谱，确保数据不出设备即可记录用户偏好与习惯。全时感知方面，高通的传感器中枢可脱离主系统独立运行，功耗降至数十甚至个位数毫安级别，支持设备全天候待机并捕捉用户语音、手势及环境信息。连续服务方面，高通使手机、PC、眼镜之间共享同一份用户理解，将AI打造成终端、边缘、云之间协同存在的分布式系统。可进化方面，端侧的个人知识图谱可依靠本地算力持续迭代。安全可信方面，高通将隐私保护做成硬件级能力，并通过端云分布式计算将用户个人数据处理留在端侧，缩小云端风险敞口。

高通产品技术专家朱元堃判断，“个人AI”的核心载体不必局限于某一种具体形态，手机、眼镜、PC都将成为个人AI的入口，未来所有设备都会成为智能体的一个端点，底层连通的是每一个具体的人。高通CEO安蒙在COMPUTEX 2026主题演讲中给出的数据显示，全球约有60亿部手机、20亿台个人AI终端、20亿台PC、5亿辆智能网联汽车。安蒙认为，智能体真正要覆盖的是每个人身边所有能联网、带传感器的设备。

白皮书预测，到2030年以后，终端边界会逐步消解，以屏幕为核心的设备形态将弱化，感知、算力、执行单元将分布在用户身边的各处。届时，关于下一代“个人AI”入口的讨论可能不再成为焦点。

通过以下地址可获取白皮书全文：https://www.qualcomm.cn/content/dam/qcomm-martech/dm-assets/documents/files/personal-ai-whitepaper2026.pdf