高通CEO安蒙谈“AI泡沫”：AI或被低估，但需要时间展开

凤凰网科技01-21

凤凰网科技讯 1月21日，在2026达沃斯世界经济论坛期间的一场分享中，高通公司总裁兼 CEO安蒙围绕人工智能的未来走向，谈到了个人 AI 设备、边缘计算、机器人以及数据中心等话题。他表示，人工智能正逐步从云端走向边缘设备和物理世界，其长期潜力或被低估，但AI的发展过程不会一蹴而就。安蒙提到，随着 AI 技术成熟、智能体变得更加专业化，它们开始能够理解人们“说了什么、写了什么、看到了什么”。这使得...

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设备叠加在一起，其整体规模在未来几年可能进一步扩大。他认为，这一市场尚未饱和，新的增长节奏可能出现在 2026 年到 2027 年之间。与此同时，在企业和工业领域，边缘设备上的 AI 也在发生不同层级的变化。为什么 AI 需要走向边缘？安蒙给出的判断标准是是否需要即时响应。他表示，凡是需要立刻发生反应的场景，例如支付、识别或实时翻译，如果依赖云端，就会失去实际意义。当用户希望数据和上下文信息留在本地时，计算也必须在设备端完成。基于这些原因，一些原本放在云端处理的能力，正在向边缘侧迁移。安蒙还提到，从更宏观的角度看，计算的发展历史从未让人失望，软件最终总会找到最有效率的计算方式。在他看来，当新的计算能力在设备端出现并形成规模后，相关应用也会随之展开。随着 AI 进一步专业化，安蒙认为，未来不会是“云或端”的二选一，而是走向混合形态：快速响应在端侧完成，更复杂的推理与云端协同。这一变化，甚至可能在 2026 年就开始显现。在物理 AI 场景中，安蒙将机器人与汽车行业的发展路径进行了类比。他回顾了高通进入汽车领域的经历，并指出，在汽车中不可能放置高功耗服务器，因此必须依赖更加高效的计算方式。在他看来，这一逻辑同样适用于机器人领域。安蒙表示，如果希望将机器人续航从 2 小时提升到 6 或 8 小时，或者将成本从 2 万美元降低到 5000 美元，就需要在有限条件下解决摄像头、传感器和连接能力的整合问题。他认为，物理 AI 在机器人领域具备广阔的发展空间，而训练本身相对明确，需要针对具体任务对机器人进行训练。这在他看来是一个边界清晰的问题，并且具备现实的商业价值。安蒙还谈到了数据中心的发展。他表示，目前关于 AI 数据中心建设规模的预测，与能源消耗相关的预测并不完全匹配，这将促使行业寻找新的解决方案，并推动数据中心架构的进一步演进。对于外界讨论的“AI 泡沫”，安蒙将当前的 AI 类比为 2000 年前后的互联网，指出今天的互联网规模远超当年的预期，但并不是在短时间内一次性完成的。在他看来，AI 的发展同样需要时间，其未来的展开节奏仍存在不确定性。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"isVideo":false,"video":null,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"need_login_tip":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; 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