作者：周雅
2026年1月12日，HUMAIN出品的首档播客《End of Limits》第一期邀请到了一位特别嘉宾：高通公司总裁兼CEO安蒙（Cristiano Amon）。这场对话始于当下最炙手可热的AI，一路探向边缘计算、下一代设备革命，直至6G网络将如何重塑我们与物理世界的交互。安蒙分享了他对技术演进路径的判断，以及高通在这场史无前例变革中的战略与所面临的巨大挑战。他坦言，高通“有点着急”，因为机会之窗转瞬即逝。
对话中，安蒙分享了一个源自高通内部的故事，诠释了这家公司的工程师文化。他回忆起高通的早期岁月，彼时互联网和电子邮件方兴未艾，为了解决内部通信需求，高通开发了一款名为“Eudora”的产品，这款产品在互联网早期一度成为世界上最受欢迎的电子邮件客户端。而这，正是因为高通的需求而生。
就像如今，为了帮助内部工程师用AI开发产品，高通自己开发了一系列名为“Q-genie”的AI工具，并且在部分团队中，这些AI工具带来了10%到20%的效率提升。
“这是我们‘吃自己的狗粮’（eating our own dog food）的一个很好的例子。”安蒙笑着说。“我们总是从解决自身的需求开始，无论是过去的Eudora，还是今天的Q-genie。”这种由内而生的创新基因，正是高通敢于向新领域进军的底气所在。
混合AI：一场关于“边缘”与“云”的再平衡
对话的第一个焦点，落在了当前行业热议的“边缘AI”、“云端AI”以及“混合AI”等概念上。
主持人请安蒙厘清这些术语，安蒙却认为，与其在边缘和云端之间做出非此即彼的选择，不如从一个更宏观的视角来审视。他认为，自个人计算诞生以来，计算的未来就一直是边缘设备与数据中心的结合体。
“今天的智能手机，就是一个与云端连接最紧密的设备，如果你把手机调到飞行模式使用它，会非常沮丧。但尽管智能手机连接着云，它本身也具备强大的本地计算能力，很多事情都在本地完成。AI世界也不会有什么不同。”
他一针见血地指出，AI正在从根本上改变计算，包括计算架构、操作系统和应用程序，这种变革将同时发生在数据中心和边缘设备上——而“混合AI”，就是这两者协同工作的状态。
“对我来说，最简单的解释方式，就是思考AI在我们与他人互动中所扮演的角色。”安蒙进一步阐述，“借助大语言模型和大视觉模型，AI能够理解人类语言，理解我们所说、所写、所见。当然，如果这就是计算机的用户界面，那么它就应该留在我们所在的地方——也就是边缘侧。”
安蒙列举了边缘计算的几个关键优势：
· 隐私：将个人敏感数据保留在本地设备。
· 低时延：满足需要快速响应的应用场景。
· 效率与成本：在边缘完成大部分计算，仅将最复杂的任务发送到云端，从而实现整体效率与成本的优化。
从手机到数据中心：高通的“移动DNA”降维打击
接下来，话题自然引向了天平的另一端：云端与数据中心。就在去年10月份，高通高调推出了面向数据中心的AI芯片及解决方案（基于Qualcomm AI200与AI250芯片的加速卡及整机机架系统），正式宣告进入数据中心市场。高通为何要迈出这一步？
安蒙解释说，这是一个自然延伸，其背后是对AI下一个发展阶段的深刻洞察。他认为，我们正在从AI的“创造阶段”（为“训练”模型而疯狂建设数据中心），走向将AI投入实际生产应用的“生产阶段”。
他援引行业预测称，“在数据中心的算力需求中，’推理（inferencing）’最终将超过’训练（training）’。一旦这种情况发生，当所有公司都开始为AI推理业务展开竞争时……我们相信，那些在功耗和总拥有成本（TCO）上效率更高的新架构将脱颖而出。”
这，正是高通看到的机会。安蒙在这里强调了高通独一无二的“移动DNA”：
“从工程角度看，移动设备是一种极其困难的设计。你必须在有限空间里塞入海量的计算能力，同时保证电池能续航一整天，它还必须能放进口袋，并且不能发烫。我们一直在思考，能否将这种在方寸之间追求极致能效的能力，扩展到数据中心，从而带来一种在效率上极具颠覆性的技术。”
他认为，这种对能效的极致追求，与HUMAIN这类寻求颠覆性商业模式的新兴AI公司的需求完美匹配。当主持人追问，为何在看似电力无限的庞大机房里，功耗效率依然如此重要时，安蒙给出了两个直击要害的理由：
第一，最大化利用现有电力。“数据中心正在消耗巨量电力。如果你能用同样的电力获得最大量的计算或token（如果是推理任务），那将是一家有竞争力的数据中心和一家竞争力较弱的数据中心之间的根本差别。”
第二，总拥有成本（TCO）。“随着AI规模化应用和竞争加剧，那些能够以最低成本提供推理token的公司，将获得更高的利润和更强的竞争力。在我看来，我们别无选择，必须构建更高效的AI。”
主持人对此深有同感，他补充说，他接触到的每一位有一定规模的AI公司创始人都表示，他们最担心的问题就是“推理成本”。
那么，要实现安蒙口中高效的混合AI，需要怎样的底层架构？
安蒙认为，关键在于“尽可能在靠近传感器数据的地方完成计算”。他以高通与HUMAIN在计算机视觉领域的合作为例：
“如果你在沙特阿拉伯各地部署摄像头，然后将所有高清视频流实时传回云端，从存储和网络消耗的角度来看，这将是极其低效的。一个完美的混合工作模式是：你在本地摄像头端部署模型，模型在图像上执行非常具体的任务，比如做出判断、理解事件，只有在需要采取进一步行动时，才与云端通信。这样你既节省了网络带宽和存储，又获得了更快的响应时间。”
当被问及“未来十年半导体设计是否会有突破，以支持更强大的设备”时，安蒙给出了肯定的回答，并且他认为变革甚至用不了十年。为此，他提出了一个核心概念：「解构（Disaggregation）」。
他再次用手机来解释这个复杂的概念：
“在手机设计的早期，它就挑战了一些传统的计算范式。例如，PC里有一个CPU试图处理所有事情，但在处理某些特定任务时效率低下。因此，出于功耗和性能的必要性，手机从一开始就对计算任务进行了「解构」。处理视频有专门的视频引擎；处理图像有图像信号处理器（ISP）；处理通信有基带处理器。这就是我们所说的‘异构计算’（heterogeneous computing），因为这是最高效的方式。”
安蒙指出，同样的趋势也正在数据中心上演——计算任务被逐步解构，由专门的硬件集群来处理。“高通正在做的，就是借鉴移动领域的成功经验，将‘解构’的理念进一步发扬光大，这也是我们扩展到数据中心业务的本质所在。”
下一代移动平台：交互界面从指尖移向感官
当芯片层面的“解构”成为共识，话题便顺理成章地延伸到了终端设备的形态。主持人提问，未来的主流设备是否会超越我们今天所熟知的手机？
安蒙对这个问题表现出极大兴趣，他认为“设备形态的变革”与“用户界面的演进”紧密相连。他回顾交互界面的历史指出，在个人电脑初期，我们通过键盘与计算机交互，操作系统和应用都为此设计；后来，鼠标的出现带来了图形用户界面，计算机、显示器、操作系统和应用都随之改变；再后来，PC被放进手掌，成为智能手机，触摸成为核心交互方式，所有应用都为触摸而设计——“这是我们现在所处阶段。”
那么，下一个用户界面是什么？
“答案取决于哪种交互方式最自然，”安蒙说，“我们开始看到，如果你希望有一个AI智能体（agent）时刻伴随你，能实时对你所说、所闻、所见做出反应，那么承载它的设备就需要更贴近我们的感官。”
沿着这个思路，他指出了两个方向：
一个是「眼镜」，它靠近我们的眼睛，摄像头与我们的视线同向，也紧邻我们的嘴和耳朵。
另一个就是「可穿戴设备」。安蒙断言，可穿戴设备正在从一个简单的手机功能延伸配件，转变为我们与个人AI智能体连接的主要方式。“这将是下一场移动革命。我们坚信，我们将继续使用手机，就像我们今天依然在使用笔记本电脑一样。但我们将会拥有一个可穿戴设备，随着新用例的不断涌现，它会变得越来越好。我认为那将是我们的下一个移动平台。”
下一代通信：6G是一个能“感知”物理世界的网络
话题继续下探，触及了高通的根基——通信技术。从3G、4G到5G，高通一直是核心玩家。安蒙直言，公司已在全力研发6G，而6G的设计理念与前面讨论的AI世界紧密相连。他系统地梳理了每一代无线技术的历史使命：
2G时代的使命，是让地球上每个人都能拥有可随身携带的电话。3G时代，则是将数字无线电话连接到互联网。到了4G时代，就是带来移动宽带，让手机成为一台真正的电脑。而到了5G时代，是提供类似Wi-Fi的无限数据速率和数据服务，以及高可靠、低时延的任务关键型服务。
那么，6G的角色是什么？
“6G的角色，是为AI世界提供蜂窝连接。”安蒙的定义掷地有声，“除了提供更高的带宽、更快的速度、更低的时延之外，网络本身将成为一个「感知网络（sensing network）」，网络将能感知我们周围的一切。就像计算机现在能理解我们所见所闻一样，未来的网络也将能够做到这一点。这些海量的传感器数据，将被用来训练物理世界的数字孪生模型，并持续进化AI。”
他再次用智能眼镜来描绘这幅未来图景：
“一副6G智能眼镜，将通过蜂窝网络无缝连接。你周围的「上下文（context）」将被网络所理解，并被你的AI智能体所理解，从而在你的日常生活中与你进行有意义的互动。这不仅关乎连接性能，更关乎对你周围发生的一切，包括物理世界、周围的人与物的全面感知。不仅是摄像头能‘看到’，网络本身也将‘看到’一切。”
“让知识民主化”：AI如何增强人类潜能
如果超越具体的技术路线图，高通希望通过AI最终解锁怎样的人类体验？
安蒙的回答充满了人文关怀。他指出，高通的独特之处在于其业务遍及人类生活的各个角落——无论是PC、手机还是汽车，大部分都是在人类所在的地方。“AI的一个重要角色，就是‘增强人类潜能’。”
在消费端，他以智能手机为例：“高通非常自豪的一件事是，我们的技术使互联网得以民主化。在巴西、印度这样的国家，互联网实际上是作为移动互联网普及的，它弥合了数字鸿沟。我认为，个人AI设备和智能体体验，有潜力在信息和知识层面做同样的事情。它能够真正实现知识的民主化，赋予人们做新事情的能力，从而极大地增强人类的潜能。”
在企业端，安蒙相信边缘AI将引领下一波数字化转型浪潮。过去几十年，企业将大量数据迁移至云端，但现在，他们所有的物理资产——工厂、车队、零售店——都可以变得智能和互联。
主持人总结道，这意味着未来你不需要在与AI交互前提供大量上下文，因为AI已经通过网络拥有了这些上下文。安蒙对此表示赞同，并补充说：“这正是5G设备和6G设备之间的本质区别。你无需提供上下文，它就已经拥有了。”
“我们是有点着急”：一家芯片巨头的深刻转型
尽管手握深厚的历史、研发和IP积累，高通在进入任何新领域时都似乎具有先发优势，但这家公司依然在经历一场深刻的转型。主持人抛出了一个难题：在同时进军多个新市场时，如何进行战略排序并保持步调一致？
“这是到目前为止最难回答的问题。”安蒙坦诚道，“高通确实正在经历转型，从一家以移动为中心的公司，转变为一家业务遍及汽车、PC、工业AI、机器人以及数据中心的公司，我们同时在做所有这些事。我想，我们是有点着急。因为我们看到了一个巨大的机会，可以扩展我们的技术，并在如此多的行业中发挥重要作用。所以，很难进行优先级排序，我们对所有这些机会都同样感到兴奋。我们只会继续全速前进。”
自2021年出任CEO以来，安蒙一直在领导高通走向更广阔的领域。他强调，这个转型之旅远未完成，他希望高通未来不仅因其在无线领域的成就而闻名，更因其在计算和AI领域的作为而受人尊敬。
“我1995年加入高通，在高通工作了30年。我们可以说，通过让每个人都能连接起来，我们为改变社会做出了小小的贡献，这就是我们通过无线技术所赋予的。我们希望能够用AI做同样的事情，继续赋能于人。”
这背后的秘诀是什么？安蒙将其归结为：“高通是一家非常、非常以技术和工程为中心的公司。”
他举了一个惊人的数据：仅在美国，2024年，高通在所有公司中（无论规模大小）的专利申请数量排名第一。“我认为，这种对创新的热情，对技术和工程真理的执着追求，可能正是帮助高通发展新核心能力、进入新行业并取得成功的关键。”
作为CEO，他认为自己最重要的职责，就是确保这种纯粹的“工程师文化”永不丢失。
在软硬件协同方面，安蒙透露，尽管高通是一家芯片公司，但如今超过一半的工程师是软件工程师。“有时我们甚至对自己说，我们不是芯片公司，而是一家系统公司。”他以汽车业务为例，高通上个月在慕尼黑车展上推出的辅助驾驶和自动驾驶技术栈，这是高通的纯软件产品，它运行在高通的硬件之上，并已在宝马的车型上首次亮相。
更有趣的是，高通不仅为AI设备发明硬件，也在利用AI来帮助自己进行发明。
“多年来，高通的很多芯片设计，本身就是由AI辅助完成的。例如，骁龙5G调制解调器上就有一个AI引擎，正是因为这个AI引擎，我们显著提高了设备的信号覆盖范围。即使有时信号很弱，AI也能帮助恢复和预测信号的真实情况，即使在弱信号下也能保证优质的连接。”
“这是一个创造力和创新的不可思议时代”
在最后的快问快答环节，主持人提出了几个更具哲学意味的问题。
首先，在AI时代，是什么让人类保持独特？
安蒙的观点清晰而坚定：“AI最特别之处，恰恰是人类。是人类创造了它，是人类提供了训练数据。所以，人类一直是，且将继续是中心。AI的目标不是要比人类做得更好，而是帮助人类以更好的方式去做他们最擅长的事情。AI要取代人类会非常困难，实际上，是人类使AI变得有用，使AI大放异彩。”
其次，有什么问题让这位巨头CEO夜不能寐？
“有很多事情，”安蒙坦言，“但其中一个核心问题是：我们如何继续以一种高效的方式来增加计算能力？因为对算力的需求将持续爆炸性增长。我们正在制造2纳米芯片，未来还将超越2纳米。我们如何将更多性能封装到微小的硅片中，并确保它消耗最少的电力？AI正在对算力的量级提出颠覆性的要求。我们正在思考，如何在一个小小的手机里运行数百亿参数的模型，然后我们还要尝试在眼镜的微小框架里做到这一点。”
他用一句极具分量的话总结了这个挑战的艰巨性：
“我们必须解决这些问题。我们感觉，如果我们不解决这些问题，没有其他公司能解决。所以，这是我们的问题，需要我们来解决。”
在谈到对年轻人的职场建议时，安蒙的眼中闪烁着光芒。他认为，与他自己刚参加工作时所经历的无线革命相比，今天由AI带来的潜力和机会是令人难以置信的。
“今天，随着AI的发展，在每个领域以极快速度进行创新的可能性是无限的，这是一个‘如果你有一个好想法，AI会帮助你实现它’的时代，这也是一个创造力和创新的不可思议时代。”安蒙最后说道。
