夏威夷當地時間9月24日，為期三天的2026驍龍峰會正式落下帷幕。
今年雷科技再次來到夏威夷茂宜島，在現場參與了這場高通一年一度的科技盛會。今年驍龍峰會發佈了不少新東西：第六代驍龍8超級至尊版、第二代驍龍音訊平台至尊版，以及圍繞AI眼鏡、PC和端側大模型等一系列新技術。
以前我們在意的無非是今年的CPU性能提升了多少，打遊戲影格率是不是更穩定了，發熱情況是不是更好了。但今年高通顯然把更多的篇幅放到了AI上，甚至把今年驍龍峰會的主線直接定成了「Agentic Age」，手機、PC、耳機和汽車都被放進了這條主線裡。
5GHz來了，
還解好了模型廠商出的AI題
手機依舊是驍龍峰會的絕對主角，但方向有了些變化。
今年高通一口氣帶來了第六代驍龍8超級至尊版和第六代驍龍8至尊版兩款旗艦移動平台，小米、vivo、OPPO、一加、榮耀、iQOO、紅魔、摩托羅拉等品牌也都已經表示會搭載該晶片。
其中定位最高的第六代驍龍8超級至尊版在CPU、GPU和NPU上都有了不小的提升，例如CPU方面峰值頻率幹到了5GHz。但說實話，現在的旗艦手機真的還缺性能嗎？至少從小雷過去幾年體驗的旗艦機來看，即便是上一代、上上代旗艦SoC，都能應付絕大多數日常應用和遊戲。CPU性能提升10%還是20%，對普通使用者來說感知不強。
所以相比起5GHz，小雷更關注的是這顆晶片在AI層面的改動：Oryon CPU加入了FlexCache可擴展快取架構，Adreno GPU新增針對AI負載設計的Matrix Cores和Adreno Neural Fusion，Hexagon NPU則針對Transformer工作負載加入Element Accelerator，大容量共用記憶體也增加了50%。
過去手機AI大多停留在圖片消除、文字總結、視訊分析上，這些基本都是一次性的「小任務」。但未來的智能體需要一直理解上下文、規劃任務、呼叫應用，有時候還要同時處理語音、視覺和文字。到了這個階段，只給NPU加算力已經不太夠用了。
所以今年高通在峰會上干的第一件大事，是把一個擁有300億參數的大模型塞進手機裡。
根據官方介紹，高通聯合階躍、無量火和江波龍，把StepEdge-Omni 30B-MoE模型部署到了第六代驍龍8超級至尊版上。小雷一開始在看到這個資訊時也很好奇，一台手機的運存就那麼點大，怎麼可能塞進去一個這麼大的模型？
高通的方法是換一個思路，它沒有硬塞一個傳統Dense模型，而是選擇了MoE。簡單來說，它不會在每次推理時都啟動全部300億參數，只會根據當前任務呼叫對應的專家模組，計算量和記憶體頻寬壓力自然會小不少。其中無量火通過Ember推理引擎協調CPU、GPU和NPU，江波龍則從記憶體入手，讓部分模型資料可以放在UFS裡，需要的時候再快速調出來。
最後這套方案把30B-MoE的運行記憶體需求相比行業常規方案降低超過50%，預填充吞吐超過330 Token/s，解碼吞吐超過28 Token/s。在會後的現場演示中，它已經可以從理解郵件開始，自己規劃行程、同步日曆、推薦航班酒店，最後再草擬一封郵件，全程都在本地完成。
以前的手機發佈會上，運存很少會成為重點，基本都是一筆帶過，但在今年的驍龍峰會上，它真正被搬到檯面上討論。原因同樣簡單，現在為了在手機裡「養」一個足夠大的AI，連UFS怎麼參與模型運行都開始成為問題。模型規模繼續增長，KV Cache越來越大，Agent又需要長期讀取上下文，手機的記憶體和記憶體顯然不可能繼續像過去那樣各幹各的。
而且遇到這個問題的不只是高通。
最近Intel在談Agent PC時，也開始重新討論CPU、GPU和NPU到底應該怎麼分工。過去AI PC最喜歡宣傳NPU算力，能不能跑本地模型幾乎成了判斷一台電腦算不算「Agent PC」的標準。
但Agent真正運行起來的情況要複雜得多：拆任務、呼叫應用、讀檔案、跑程式碼、處理權限、訪問網頁，這些東西並不是把一個大模型扔給NPU就能解決。Intel給出的解法是讓CPU更多處理Agent的規劃、調度和系統任務，GPU接手計算量更大的平行負載，NPU則繼續發揮低功耗優勢，處理需要長時間運行的AI任務。
雷科技最近在分析Agent PC時也提到，AI從本地模型走向Agent之後，PC的負載結構正在跟著改變。手機和PC原本是兩套差別很大的計算平台，現在遇到的問題卻越來越相似。
所以在小雷看來，性能其實不是今年驍龍峰會最大亮點。
以前是晶片廠商先把晶片性能提上去，然後軟體再考慮拿這些提升來做什麼。但現在的情況不一樣了：模型越來越大，手機需要重新考慮記憶體和記憶體的關係；Agent需要一直線上，功耗得進一步降低；AI任務越來越複雜，CPU、GPU和NPU原來的分工策略也得重新調整。
說得簡單一點，模型開始給晶片廠商出題了。
強化1-bit，
加速眼鏡、耳機們AI化
因為物理限制，眼鏡、耳機等面臨的算力挑戰更大。一副眼鏡多十幾克可能就沒有使用者願意戴它出門，耳機更不可能給你塞一套手機等級的記憶體和散熱。
但偏偏從AI的角度來說，這兩類裝置又特別有發展前景：眼鏡和使用者看到的是同一個世界，耳機則可以一直聽到周圍發生什麼，它們比一台放在口袋裡的手機更瞭解使用者當下的環境。
也正因如此，高通今年在AR1和AR1+上加入對多模態1-bit模型的支援。簡單來說，1-bit就是用更低的精度來表示模型權重，把原本需要8-bit、16-bit記憶體的資料大幅壓縮，從而減少模型對記憶體和頻寬的佔用。
現在AI眼鏡其實不缺功能創意，即時翻譯、識物、導航、拍照問答，大家能想到的功能基本都有人做過。但真正麻煩的是怎麼在不明顯增加重量和功耗的情況下，把這些功能留在眼鏡上。一副正常人願意每天戴出門的眼鏡，不可能裝16GB記憶體，也不可能掛一塊5000mAh電池，而在1-bit的加持下，同樣的記憶體和功耗條件下，眼鏡也有機會運行更大的模型。
耳機這邊甚至更激進。第二代驍龍音訊平台至尊版繼續提高AI能力、降低功耗和平台尺寸，而且高通在會議上討論的產品形態也已經從傳統TWS和頭戴式耳機，擴展到了音訊眼鏡甚至帶攝影機的耳機。
第一次聽說「攝影機耳機」時，小雷的反應也是這東西是不是有點為了AI而AI，在耳朵旁邊放一顆攝影機，角度奇怪不說，隱私問題也很容易引起爭議。按照高通的設想，這顆攝影機主要用於獲取使用者周圍的視覺資訊，再配合麥克風和AI，讓耳機能夠同時理解聲音和畫面，並把處理後的資訊直接反饋給使用者。
大家都知道AI需要視覺、聲音和更多上下文，卻還不知道什麼產品形態最適合承載這些能力，於是攝影機、麥克風和各種感測器開始被塞進原本沒有它們的裝置裡。
二十年前的手機也經歷過類似的過程，廠商們一股腦地把攝影機、GPS、指紋、陀螺儀、NFC一個個全塞進去，很多功能在當時看來也確實算不上剛需，但正是這些嘗試才塑造了今天的智慧型手機。
Intel最近提到的「密度定律」，也能解釋當下這些AI裝置的局面：雲端模型還會繼續做大，但這些大模型獲得的能力，會通過稀疏化等方式不斷被壓進更小的模型，再進入PC和各種邊緣裝置。雷科技之前也發表過觀點，真正進入端側後，AI遭遇的瓶頸不只是算力，還有記憶體、I/O、功耗以及系統調度，而這些正是高通的發力點。
AI時代，
驍龍強化手機外的存在
以往我們提到高通驍龍，大多數人的第一反應還是手機SoC，當然高通現在依舊是手機市場中最重要的玩家之一，但驍龍已經進入Windows PC、汽車、XR裝置、智能眼鏡和耳機領域。
在今年峰會上，高通還展示了搭載Snapdragon X2系列的Agent PC，展示的重點也從性能夠不夠轉向了本地Agent能不能搜尋照片、處理內容、呼叫不同工具完成工作。
之前市場在評價高通做PC晶片時，都是拿它去跟Intel和AMD做比較，希望它能在PC市場立穩腳跟。但當Agent成為PC的新方向時，高通在手機上積累了十幾年的經驗反而有了新的用武之地：低功耗計算、Always-on、異構調度、NPU、統一的SoC設計，以及對攝影機、麥克風和連接能力的整合。
另一邊，Intel、輝達這類傳統PC玩家也在調整自己的方向。以前大家都在自己各自擅長領域發光發熱，但當AI開始進入不同硬體領域後，大家能做的事情一下子多了不少。高通可以把手機上積累的低功耗和連接能力帶到PC，Intel也開始重新思考在Agent時代CPU還能發揮那些作用，輝達則是從GPU一路往CPU和完整計算平台延伸。
而且這一輪AI和當年的移動網際網路有些不一樣。智慧型手機崛起之後，大家很快就知道新的增長點是什麼，整個產業也開始圍著手機建立起新的產品和生態。但現在AI已經火了幾年，我們依然很難說那一種裝置會成為它未來最重要的載體。手機目前顯然最成熟，PC勝在記憶體更大、散熱上限高；眼鏡擁有第一視角，汽車又有更豐富的感測器和更大的空間。
至少目前來看，AI似乎很難只屬於某一種裝置。
這對晶片廠商來說是個機會。過去廠商做手機晶片，最終歸宿只有手機；如今換一種組合方式，就可能出現在眼鏡、PC甚至汽車裡。當然，這不意味著給任何硬體塞一顆AI晶片，它就能成為所謂的「下一代終端」。
但一款產品能不能做出來，和使用者願不願意接受，完全是兩回事。AI眼鏡同樣如此，模型可以越來越小，晶片可以越來越省電，但如果續航、重量、價格和實用性沒有達到一個平衡點，普通使用者還是很難每天戴著它出門。現階段晶片解決的，是讓這些產品有被「做出來」的可能。
智慧型手機剛出現的時候，誰也沒有想到未來的手機會發展成今天這樣。最早的智慧型手機能做的事情其實很有限，隨著移動SoC性能不斷提升，GPU、ISP、基帶、NPU以及各種感測器的進化，手機廠商才有了更多發揮空間。拍照、遊戲、導航、即時翻譯，這些今天已經習以為常的功能，背後都少不了晶片能力的持續升級。
高通恰好完整經歷了智慧型手機的這輪變化。過去二十多年，驍龍伴隨著智慧型手機一路成長，也讓高通積累了一套很成熟的移動計算能力。現在AI給了這些能力新的去處，今年驍龍峰會上出現的手機、PC、眼鏡、耳機和汽車，就是最直觀的體現。
這也是今年驍龍峰會給小雷最深的感受。過去我們說，晶片是上層硬體創新之魂，從這一屆高通驍龍峰會來看，高通現在做的，就是儘可能把AI需要的底層能力提前準備好。
智慧型手機時代，高通抓住了屬於驍龍的機會。在AI時代，它顯然還想再來一次。 (雷科技)