美国夏威夷茂宜岛，高通年度骁龙峰会，高通中国区董事长孟朴坐在了中国媒体面前。他首次披露，中国团队过去八年增长了一倍，中国市场贡献了高通汽车业务全球一半营收，峰会时间更因为中国厂商的需求而不断提前；同时他也直言存储芯片涨价带来了巨大压力，端侧智能体协同要到2027-2028年才能真正落地。
峰会因中国需求提前
这次骁龙峰会的首发终端名单里，小米、vivo、红魔、OPPO悉数在列，几乎清一色是中国厂商。孟朴不讳言这背后的逻辑：早年高通旗舰新品常常要拖到10月甚至更晚发布，但中国OEM厂商希望赶在”十一“假期前上市新机，这股需求反过来倒逼高通把发布节奏提前到9月下旬，今年更是因为中秋节的缘故又往前挪了几天。”高通旗舰SoC的发布时间，与中国OEM厂商的新品发布节奏，始终配合得非常紧密。“
今年高通首次同时推出双旗舰，孟朴把这解释为技术与成本的双重考量：一款用来标定行业能力的上限，另一款则追求效率，服务于更广泛的客户群。谈到vivo、OPPO旗舰未选用高通芯片、小米折叠屏采用自研芯片的现象，他也没有回避：“厂商的手机其实都是多品牌的，iQOO、一加接下来几周的旗舰发布用的都是高通芯片，小米数字系列则多年来一直采用高通平台。”他强调，高通不会因此改变产品节奏，“我们要做的，就是一定要把旗舰芯片做到最高端。”
中国团队八年扩大一倍
高通中国业务增长有多快？孟朴披露：2018年高通在华员工约3000多人，如今已增长至6000多人，北京、深圳等地陆续新增研发中心。驱动这一扩张的一个重要因素，是中国大模型生态的特殊性。
“中国的大模型数量可能比美国更多，而且具有很强的本地化特征，其他地区团队很难完全覆盖。”孟朴说，过去手机SoC完成一次适配后，往往大半年不需要再调整，而现在大模型每三个月甚至更短就要迭代一次，这让适配工作量陡增。
去年骁龙峰会期间，高通在北京设立分会场并发起“AI加速计划”，联合运营商、终端厂商与大模型厂商共同推动端侧AI落地；2024年发布的AI Hub，则为开发者提供了面向骁龙平台优化的模型库，孟朴称其在中国的落地“已基本完成第一步，接下来将继续推动规模化应用”。
面对“是否会让中国团队独立运作”的追问，他给出了明确否定：“将中国团队与全球化几十年积累的研发体系完全隔离，既不现实，也不利于服务中国客户。”
存储涨价施压低端机
今年智能手机行业的一大挑战是DRAM和NAND价格飙升，一年内上涨了四到五倍。孟朴称这是他从业数十年来以来”很少见”的现象。
他给出了一笔具体账：一部千元机成本原本约40美元，内存、SoC、屏幕、其他成本各占10美元左右；如今内存一项就涨到40至50美元，整机成本随之推高到70至80美元。”原先的千元机价位段很难继续维持。“他判断，这轮涨价至少要到明年年底才可能趋稳，但难以迅速回落。
谈及成本传导，他也提到高通自身的Fabless模式意味着上游涨价会直接传导。今年发布的两款旗舰均采用2纳米制程，相较3纳米单位成本明显上升，”当成本上涨过快、过高时，往往也会倒逼技术和产品创新“。
汽车业务中国贡献一半
汽车被孟朴列为未来三到五年高通增长最快的板块之一。他透露一个细节：9月22日一天，中国车企发布了9款新车，其中7款采用高通方案。更关键的数字是，高通中国目前贡献了公司汽车业务全球营收的近一半。
今年6月投资者日上，高通把2029财年非手机业务营收目标上调至400亿美元，手机、“汽车+物联网”、数据中心三部分预计各占三分之一。谈及中国角色，孟朴的表态颇为坦率：“我希望数据中心业务起来之后，高通中国占公司整体营收的比例能够维持不变。”
除了汽车，具身机器人是孟朴主动提及的另一个中国样本。”中国有很多企业正在布局具身机器人领域，高通与行业内知名度较高的企业基本都保持着广泛合作。“连续两届CES，高通都带了中国机器人参展，他认为中国具身机器人”具备全球应用潜力“，能否进入不同市场则取决于当地合规与生态适配。
中国在AI周期优势明显
被问及智能体真正实现跨终端协同还要多久，孟朴给出了一个具体年份区间——2027年到2028年左右。他以今年世界人工智能大会上出现的几款AI手机为例：荣耀Robot Phone代表传统厂商在现有硬件上叠加AI能力，豆包手机代表硬件厂商与大模型公司的合作模式，阶跃星辰的STEPX Neo则是大模型公司自己做硬件。
“这几条路都不一样，现在判断哪条更好还为时太早。”他认为中国厂商在这轮技术周期中的优势明显：完整的产业链、经过15年淘汰赛存活下来的能力，以及全球最丰富的应用场景。高通会为中国合作伙伴提供更多的支持。
群访接近尾声时，有记者问及未来一年最大的风险。孟朴的回答没有回避不确定性，却也透着一种技术出身者的笃定：”风险和机会其实是并存的，关键在于能否快速落地、执行到位。“过去两年，行业疯狂涌向云端算力，而他一直坚持的判断正被验证：”端侧AI是人工智能发展必须落地的闭环，这一点正变得越来越清晰。“
“真正优秀的AI应用，未来必然是端、边、云协同的结果。它不是单纯由某一类硬件终端来主导，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。”
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