《财富》杂志近日发布了对高通总裁兼CEO克里斯蒂亚诺・阿蒙（Cristiano Amon）的专访。在采访中，阿蒙表示2026年将是AI智能体元年，并预测了终端业态与6G技术的变革趋势。他还提到，高通将在六月底推出基于CPU与推理算力的高能效定制化方案。
阿蒙在采访中表示，智能手机不会被淘汰，但使用场景会逐渐固化。他以字节的豆包手机为例，称智能手机将迎来变革。对于新的AI终端产品，他认为“agent需要时刻伴随用户，这是传统可穿戴设备向个人AI设备转型的核心原因。”
阿蒙透露，各大AI厂商都在布局个人AI设备相关产品，还有部分特殊形态的设备尚未对外发布，高通几乎和所有头部企业都有合作。他表示，未来还会出现各类穿戴式智能产品，如智能首饰、胸针、吊坠等，均可连接agent并实现语音交互。他特别看好智能眼镜，预计到2027年至2028年时，大量日常事务的处理任务也会向这类穿戴设备迁移。
谈及这类终端产品的出货量，阿蒙表示，目前这类设备出货量仅数千万台，未来五年内，完全有望突破数亿甚至十亿台规模。
对于6G技术，阿蒙评价道：“6G或将成为无线通信史上最重要的技术变革之一。”他指出，数据中心建设的瓶颈在于能源基础设施建设进度远远滞后于芯片技术迭代速度。
阿蒙对AI推理算力需求始终看好，认为数据处理量会持续攀升，将推动算力需求持续走高。他表示，今年六月底，高通将在投资者日活动上正式公布其数据中心业务的相关布局规划。
以下是这次采访的核心内容：
1. AI发展拐点：2026年被定义为agent元年，未来所有事务的处理，要么依托本地AI运算，要么接入云端完成大量AI处理。
2. 6G技术价值：无线通信技术每逢偶数代都会迎来跨越式变革。6G不止是高速无线互联，AI将深度融入通信网络。6G具备极致上行传输能力，可实现所见即所传，射频信号可作为physical AI数据源。
3. 谈人机关系：个人数字生活核心从手机转变为agent，跨设备体验将成焦点。
4. 谈机器人：机器人先从工业标准化场景落地，家用全能人形机器人尚需时间。机器人本质属于边缘AI场景，Amon将其划分为三级智能：System 0执行固定动作极致低延迟、System 1视觉识别执行指令、System 2本地自主推理决策+云端协同。
5. 行业竞争新格局：个人AI设备市场呈碎片化、水平化发展，不再由操作系统和应用商店掌控话语权，核心竞争转为用户选择的智能体服务，同时安全与数据资产风险随之凸显。
6. 数据中心布局逻辑：AI推理算力需求长期旺盛，行业短期有波动但高增长趋势不变。Amon反驳“GPU是数据中心的全能最优解决方案”固有认知，带领高通基于CPU与推理算力，打造高能效定制化解决方案，适配AI规模化落地需求。
7. AI被长期低估：类比2000年互联网泡沫，当时人们对互联网的想象远小于今天互联网的实际规模，AI同理。
问：你身处AI产业的核心领域。很多人其实没有意识到，高通几乎融入了人们日常使用的所有设备。能否介绍一下高通的整体规模？高通位列《财富》世界500强第117位，已有约50亿台设备搭载高通芯片。
Cristiano Amon：数量还在持续增长。
问：还在增加。请为我们介绍一下高通的业务体量与布局。
Cristiano Amon：谢谢你的邀请，很高兴来到这里和你交流。
高通是一家非常特别的公司。在骁龙芯片被大众熟知之前，我们常说，高通或许是知名度最低的行业巨头。公司创立之初，我们就致力于研发如今全民都在使用的底层基础技术。在无线通信领域，我们全程参与了每一代通信技术的发展。
回顾无线通信革命的发展历程，智能手机如今已是人们离不开的设备。依托移动产业的庞大体量，我们的技术开始渗透到众多不同领域。
如今，高通的业务早已不局限于智能手机，我们切入了个人电脑领域、可穿戴领域以及未来的个人AI设备领域。汽车业务已形成大规模布局，产品广泛应用于车载设备，同时业务延伸至工业领域、机器人领域以及数据中心领域，我们对此倍感欣喜。
我们拥有规模庞大的半导体业务。公司多数员工都是从移动业务起家，而如今我们的技术已适配众多其他行业，这正是我们当下的核心发展方向。
问：我们可以把高通视作日常各类科技产品的核心大脑，无论是出行的汽车、使用的手机、办公的电脑，背后都有高通技术嵌入。
《财富》刚刚推出新一期杂志，封面主题为：AI临界点。我们正处在新一轮AI发展浪潮中，目前尚未完全引爆大众消费市场，大众仍在疑惑AI是什么、如何使用、意义何在。但从技术能力来看，AI正处在直线飞速上升的阶段。你是否认同这一判断？过去几个月究竟发生了什么，催生了这一局面？
Cristiano Amon：我完全认同。我们早已为此刻做好准备。我们看待行业的视角和其他一些企业有所不同。我们为大众打造了大量日常使用的终端设备，而AI将从根本上改变人们对计算的认知方式。
在我们看来，未来所有事务的处理，要么依托本地AI运算，要么接入云端完成大量AI处理。计算产业正迎来一次全新转型，人们将不再局限于操作系统和应用程序本身。
而催生这一临界点的关键，在于2026年，我们一直将今年定义为agent元年。如今agent已经能够依托AI完成各式各样的事务，我可以从多个维度展开说明。
回顾AI的发展，它始于ChatGPT的问世，人们可以通过聊天机器人提问交互。随后AI迎来跨越式发展，进化为可以编程的高阶工具语言。除此之外，AI还有更多维度的价值。
其中一点我们从一开始就始终强调：依托大语言模型与多模态视觉大模型，AI能够以人类的视角认知世界，并用自然语言与人类沟通交互，这构建出了全新的人机交互界面。
当所有能力整合到agent中，用户只需下达需求指令，就将彻底改变人与设备的交互方式，AI也由此迎来规模化发展契机。
大众才刚刚开始意识到，如今各类场景都有对应的agent。agent可以操控电脑为你处理事务，也可以接入云端完成各类任务。无论是消费端还是企业端，日常各类场景都将迎来AI规模化落地。
我们对此十分期待，这将催生新一轮智能终端设备的发展周期，这些设备具备智能属性，能够实现人与agent的互联互通。
问：你在高通已深耕30年，属于回归式高管，曾任职于高通、中途离开、之后再度回归，并一路晋升至最高管理层。你在世界移动通信大会上关于从2G迭代至6G、构建个人生态体系的发言令我印象深刻。能否为我们梳理整个通信技术的迭代历程，以及6G对普通人意味着什么？
Cristiano Amon：无线通信技术每逢偶数代都会迎来跨越式变革，2G、4G皆是如此，作为偶数代的6G同样注定意义重大。除此之外，6G或将成为无线通信史上最重要的技术变革之一，其价值远超传统无线互联的范畴，AI也将深度融入通信网络，重塑整个行业生态。
我在世界移动通信大会上曾刻意抛出一个观点：回顾电信行业的起源，最初只有拨号音，人们只能拨打电话联络他人。而如今电信行业早已今非昔比，拥有超高容量的数据网络，可实现高清视频流媒体、数据传输、点播服务等各类功能，业务范畴早已突破语音通话。
6G带来的变革，也将复刻这一发展轨迹。
我们频繁提及agent，当下agent与全新AI终端的发展，催生了个人AI设备这一品类，智能眼镜就是典型代表。
这类产品的设计逻辑很好理解：AI能够听懂我们说的话，能够感知我们的所见所闻，智能眼镜紧贴人体感官，靠近眼睛、耳朵和嘴部，我们转动头部它们即可捕捉视野画面，这些信息将为agent处理用户需求提供关键场景依据。
6G的核心特性之一，就是打造高性能、超高速率的上行网络，能够将人眼所见的一切画面实时传输至云端。每个人都将成为移动摄像头，而“所见即所传”正是6G的核心能力。对于普通消费者而言，6G通信技术最直观的价值，就是极致高速的上行传输能力。
回顾5G的发展，5G实现了手机、电脑端的高清视频下行流媒体传输。而6G将实现上行信息实时回传，为agent和AI模型提供关键场景数据支撑，这是通信层面的价值。6G更深层的意义在于，射频信号可以被视作physical AI。
问：什么是射频信号？
Cristiano Amon：就是从通信基站发射至手机的无线电射频信号，是空中数据传输的载体。所有这类电磁信号，都可以被视作physical AI的数据源，依托AI对网络中的海量传感数据进行解析研判。
举个例子，在我们的汽车业务中，辅助驾驶与自动驾驶系统搭载了大量传感器。车载摄像头、雷达会发射信号并接收回波，从而测绘出车辆周边的全部环境。在一些高阶驾驶系统演示中，屏幕上可以清晰显示雷达探测到的所有车辆。
同理，当所有人接入6G网络，收发的射频信号经AI运算处理后，就相当于实现了全域雷达探测。6G能够在社区、城市、州乃至全国范围内，构建起真实世界的数字孪生体系，价值极具想象空间。
放到当下语境中，这项能力的应用十分清晰：可实现无人机侦测，追踪所有移动目标，依托全域雷达能力管控未来低空经济。同时可实时测绘道路拥堵状况，区分畅通、缓行、拥堵状态。借助6G，能够精准定位道路上的每一辆汽车、公交车、自行车与行人，完整还原道路交通全貌。
AI对周边环境进行物体识别与数据优化，构建完整世界的数字孪生，能为它的持续演进与计算体系升级提供海量核心数据。6G注定是一场颠覆性技术变革，我本人对此满怀期待。
对于高通这类企业而言，6G完美契合我们现有业务布局与多元化战略，我们能够打造从终端设备、通信网络到数据中心的全链路技术解决方案。
问：这里面有很多值得深入探讨的内容。对普通大众而言，未来将有远超以往的个人专属数据被收集利用，以此建立人与智能设备的深度关联，各类应用甚至能实现对现实世界万物的精细化感知与解析。
我想聊聊人类与智能设备的关系演变，以及未来终端设备的形态格局。科技产品正在从被动响应人类需求，进化为依托海量数据预判人类需求、感知现实环境。这个理解是否准确？
Cristiano Amon：你的总结十分到位。我们可以回顾人与终端设备的交互历程：电脑是大众接触的首款个人计算类设备，人们最初在电脑上处理各类事务。
智能手机问世后，人们并没有舍弃使用电脑，电脑的实用性依旧极强，但部分工作负载开始从电脑转移至手机，因为智能手机能够随身携带、随时使用。
以电商为例，电商兴起初期，人们主要通过电脑网购，如今全球绝大多数用户都习惯用手机完成网购。
当下，行业正在迎来新一轮变革，众多企业都在研发我们所说的个人AI设备。各大AI厂商都在布局相关产品，还有部分特殊形态的设备尚未对外发布，我们几乎和所有头部企业都有合作。
问：包括OpenAI、Meta吗？
Cristiano Amon：全部都有合作。未来还会出现各类穿戴式智能产品，智能眼镜是最容易理解的产品形态，除此之外还有智能首饰、胸针、吊坠等穿戴设备，均可连接agent并实现语音交互。
AI能够读懂文字、解析阅读内容、捕捉视野画面，对应的应用场景将更具个性化，也更注重场景关联性，交互逻辑与传统手机截然不同。如果手机就能完成所有操作，这类新品类便没有存在的意义。
举个例子，佩戴智能眼镜行走时，你看中一件商品，只需开口询问：我很喜欢这件商品，想入手，亚马逊售价多少？智能眼镜会即时播报价格。
你再询问：帮我模拟试戴效果，设备便会实时渲染成像。这是一种零门槛、低摩擦的全新交互体验。工作负载也会像从电脑转移到手机那样，逐步向这类新型终端迁移。
我们常举一个体现场景感知价值的案例：人们在路上行走时，agent会主动提示：我发现你此刻有十分钟空闲时间，是否可以对话？你的日程存在会议冲突，我为你整理了备选方案。
跨设备联动也会成为常态，当你设置的日程弹出会议提醒时，agent会告知你：该会议与你的预约就诊时间冲突，是否需要我代为联系医院改期？随后设备会自动致电医院，以你的名义协商调整预约时间，确认下周可预约时段。
这类全新应用场景落地后，凭借极简的交互体验，用户会逐步习惯通过各类新型智能设备完成日常事务。这也正是我们所提出的个人生态体系。
行业正迎来重大转型：过去我们处在智能手机中心时代，智能手机是个人数字生活的核心枢纽，所有设备都围绕手机运转。穿戴设备仅作为手机功能的延伸，很多人会选择和手机同品牌的穿戴设备，正是出于数据与功能联动的考量。
问：就像苹果的Apple Watch。
Cristiano Amon：（这类传统穿戴设备）本质只是传输传感数据，这是过去的模式。如今在agent的交互模式下，个人数字生活的核心不再是手机，而是agent。agent可在手机、电脑等多终端同步运行，跨设备体验将成为行业热议的焦点。
这也是高通的优势所在：我们的芯片产品覆盖范围极广，从毫瓦级的耳机芯片，到2000瓦级的数据中心处理器，我们实现了全功率段布局。（个人计算与消费电子）行业变革大势之下，agent必须具备场景感知能力，才能为用户主动提供服务。
这一点也可以和6G关联起来：当前AI模型的训练数据，主要来源于互联网上的书籍、社交动态等现有信息。展望未来，如果每个人都化身携带摄像感知能力的移动终端，所产生的海量数据将远超当下模型训练数据规模。
AI也将由此实现个性化深度演进。抱歉，说了这么多。
问：你身处行业顶层，能够洞悉微软、OpenAI、Meta的研发布局。我们聊到了智能眼镜，你认为未来哪种设备形态会最终胜出？
Cristiano Amon：未来（智能硬件）不会只有单一品类，而是多元并存。agent需要时刻伴随用户，这也是传统可穿戴设备向个人AI设备转型的核心原因。这类产品会主打佩戴舒适度，融合时尚设计与科技属性，AI穿戴产品将成为新的趋势。
问：这类产品2027、2028年能正式上市开售吗？
Cristiano Amon：完全可以。今年年底就会有部分产品陆续面世。
问：太令人期待了。智能手机长期占据主力终端地位，你认为这种局面还能维持多久？
Cristiano Amon：转型其实已经悄然开启。我很难做出百分百精准预测，预估正确率大概只有五成，但我坚持认为今年是agent元年，各类穿戴式设备形态正不断涌现。
到2027至2028年，大量工作负载会逐步向新型终端转移。智能手机不会被淘汰，但使用场景会固化：人们仍会解锁、拿起手机处理专属手机事务。但抬手将智能设备对准物品识别，又或者直接进行语音交互这类自然操作，手机并不适配。而新型智能设备能让部分日常操作变得更直观便捷。
问：届时这类设备能实现规模化上市吗？目前智能眼镜已经面市。
Cristiano Amon：相关设备已经开始投放市场，2027至2028年将迎来规模化普及。目前这类设备出货量仅数千万台，未来五年内，完全有望突破数亿甚至十亿台规模。
这一切都取决于agent的成熟度，当agent能够流畅为用户处理各类事务，大众就会自然养成使用习惯，多设备共存将成为常态，也会催生全新的行业格局。
问：agent是否会有一款核心主力设备，吊坠还是智能眼镜？你看起来格外看好智能眼镜。
Cristiano Amon：我确实十分看好智能眼镜。我自己也佩戴眼镜，人类对眼镜的接受度天然更高，它的形态也最贴合使用逻辑。
当人们转动头部时，内置摄像头可实时同步人眼视野；当设备贴近耳畔与嘴边，能够原生适配语音交互；面对纸质文件时，摄像头还能即时识别并解析内容。因此我认为，智能眼镜是个人AI设备的核心形态。
有一点尤为关键：电脑、手机都属于标准化消费电子产品，拥有成熟的行业品牌体系。而智能穿戴产品紧贴人体感官，主打极简智能交互，兼具时尚属性，是科技与时尚的融合产物。
部分智能眼镜厂商虽能凭借技术实力推高自身估值，但消费者在选购时，仍会把这类产品当作时尚配饰来看待。你很难想象消费电子厂商只推出一款六种配色的眼镜，就让消费者统一佩戴，用户一定会自主选择心仪的品牌款式。
未来会有更多日常穿戴用品实现智能化，也会涌现一批全新行业参与者。有一点可以确定：每一代无线通信技术迭代，以移动产业为例，行业格局和市场玩家都会重新洗牌，这一幕也将在此次变革中重现。
问：你认为未来AI设备领域，会诞生媲美苹果、谷歌的行业巨头吗？
Cristiano Amon：个人AI设备行业更偏向水平化发展，市场集中度会更低，行业碎片化特征会更加明显。每个人的穿搭风格、眼镜款式各不相同，市场会容纳大量企业参与竞争，核心竞争焦点将是行业控制权。
过去行业的核心壁垒是操作系统与应用商店，未来则转变为用户选择的agent。不会出现一款agent垄断市场的局面，而是百花齐放，用户可自主选用心仪的agent服务。
一个典型例子就是OpenClaw这类agent应用，一经推出便风靡全网，能够完成各类复杂事务，但也伴随不少网络安全隐患，甚至出现用户数字资产被盗等问题。
举这个例子是想说明，这类变化并不局限于个人AI设备，智能手机也将迎来变革。
在上一次财报电话会议中，我们提到过一个很少被业内留意的动向：中国字节跳动推出了一款搭载类似OpenClaw agent的智能手机（即豆包手机）。用户可以语音或文字下达指令，手机会自动调取、切换各类应用，代用户处理事务。这意味着行业的核心控制权正在转移。
行业竞争不再围绕操作系统和应用商店展开，而是聚焦用户选择的agent或智能助手。市场会出现多款agent产品，既能在现有设备上为用户服务，也能适配全新终端品类，全天候协助用户处理日常事务。
这就是行业的发展走向，也是AI实现规模化落地的路径，也印证了我们最初的判断：AI行业已经来到发展临界点。
问：我们可以一直畅想未来，但我也想了解你掌舵下的高通发展战略。过去五年你担任高通CEO，而你已在公司深耕近三十年。你大力推动业务多元化，智能手机及骁龙芯片仍是核心业务，但已不再是唯一营收支柱。
我很好奇，在你的主导下，高通如何重点布局营收多元化，如何带领团队落地战略？如今汽车业务已成为高通重要板块，每季度贡献稳定营收；物联网、个人电脑业务体量也远非五年前可比。你是如何统一团队目标，推进多元化战略落地的？
Cristiano Amon：这对我们而言是至关重要的核心议题，也是我就任CEO后的第一优先战略。
高通的技术能够适配众多行业，我们有能力在各个赛道建立领先地位。难点在于如何同步布局多条赛道，很多企业尝试拓展新业务、培育核心能力，最终都以失败告终。
而我们的优势，在于手握公司独有的核心资源。我本身是工程师出身，对高通有着深厚感情，公司拥有顶尖的技术人才储备，这是我们战略落地的坚实基础。
我们意识到，高通拥有业内稀缺的完整技术组合。大众对高通的印象大多局限于移动业务，但我们掌握无线通信领域全栈技术。
我们不仅拥有蜂窝通信技术，Wi-Fi、蓝牙、定位技术均位居全球第一；我们同时具备全品类计算研发能力，自研CPU、GPU、神经网络处理器（NPU）、图像信号处理器（ISP）。我以此架构重组公司体系，依托现有技术路线进行规模化拓展，适配各行各业的需求与标准。
举例来说，我们用于屏幕渲染的GPU技术，拓展至汽车领域后，需要适配车内多屏同时显示的需求，我们随之升级这类技术能力，同时在所有业务中筑牢安全体系。我们打造了强大的工程研发体系，将核心技术规模化落地至各个新兴行业。
我们设立独立业务单元，专注为各行业打造领先技术平台，并组建大量专属软件研发团队。最难得的是，我们在运营支出基本持平的前提下，实现了业务版图扩张：从单一移动业务，同步布局个人AI、PC、机器人、工业、汽车乃至数据中心赛道。
这个过程并不轻松，对外我们始终保持稳健形象，内部实则承受着巨大压力。
高通历来拥有自我革新的企业文化。回顾移动通信行业每一轮技术迭代，无数企业被行业淘汰，而高通始终屹立不倒。这种勇于突破、探索创新、持续学习的企业文化，让我们能够搭建完善组织架构，同步推进多条战略落地。
外界其实对高通存在认知偏差，大众总是追逐热门新概念、追求即时收益，而我们长期坚持业务多元化布局，稳步壮大非移动业务规模。今年上半年的投资者日活动上，我们会正式公布数据中心业务的详细规划，对此我们充满期待。
我十分看好高通的发展潜力，我们是全球少数能够同时研发毫瓦级超低功耗芯片与2000瓦级数据中心高端处理器的半导体企业。这也是我坚持推进多元化战略、带领公司持续增长的核心动力。
问：作为CEO，你敢于为全新赛道全力押注，还能统一团队方向，十分难得，而这也需要长期沉淀。五年前高通智能手机业务占比75%，如今这一比例是多少？
Cristiano Amon：我们的目标是2029年实现移动业务与非移动业务营收五五分成。目前规划到2029年，纯非移动业务营收将达到220亿美元，这还未包含数据中心等新增战略赛道的业务规模。
对于你提到的战略押注，我们不仅需要坚定投入，还要顶住外界的质疑。
当初我们宣布进军汽车领域时，业内普遍质疑高通没有汽车行业积淀。此前我们拟收购恩智浦（荷兰汽车半导体供应商）最终未果，外界更是断言我们不可能在汽车行业取得成功。而如今，高通已是全球车载高端芯片最大供应商。
布局PC赛道亦是如此，业内普遍认为没有x86架构就无法入局PC市场，我们并不认同，始终坚持相关（PC）战略落地。行业格局终将重构，移动与PC的技术融合已是大势所趋。苹果推出基于移动端芯片的Mac Neo产品，也印证了我们长期以来的判断。
接下来我们将发力工业与机器人业务。这份底气，源自我们对自身技术实力、平台研发能力的自信，以及在市场竞争中取胜的信念。
问：我想聊聊两大全新业务板块，其中部分是高通全新入局的领域。数据中心方面，你们去年秋季官宣正式入局，今年后续还会公布更多规划。科技企业大量资本开支都投向了数据中心，这固然能为AI未来发展提供支撑，但也伴随诸多问题。
能源供给瓶颈制约着行业规模化发展，彭博社近期报告显示，受原材料等因素影响，全球近半数数据中心建设计划陷入停滞或取消。同时业内普遍热议行业是否存在过度建设，大举投入的企业是否会因此陷入经营困境。请为我们解析当下AI数据中心产业的整体现状与发展逻辑。
Cristiano Amon：AI将重塑所有计算形态，数据处理量会持续攀升。我始终看好AI算力需求，尤其是推理算力——模型完成训练后，投入实际落地应用的推理环节，算力需求将持续走高。
很多人担忧行业会出现泡沫，我用一个类比来解释，或许不算完全贴切，但这是比较直观的参照：回望2000年互联网泡沫时期，当时人们对互联网的未来想象十分有限。时隔26年再回头看，互联网的实际发展规模，远超当年所有人的预判。变革不会一蹴而就，但最终都会落地。
长远来看，AI的价值依旧被市场低估，算力需求与数据规模会持续增长，且增长不仅局限于云端。畅想未来，各类终端设备与agent协同发展，会进一步拉动算力需求攀升。
行业可以争论增长曲线的斜率是否会放缓，当下所有企业都全力抢占市场、角逐行业龙头，最终赢家数量目前无法预判。未来几年行业增速或许会出现阶段性波动，但整体高增长的大趋势不会改变，短期算力需求依旧旺盛。
同时行业也面临现实挑战：算力需求飞速增长，但能源基础设施建设进度远远滞后于芯片技术迭代速度。
问：在美国尤其明显。
Cristiano Amon：这其实是全球性现象。挑战背后同样蕴藏机遇，我用手机产业举例，来类比我们布局数据中心的逻辑。
智能手机是难度极高的工程产品：从功能机到智能机，算力性能大幅提升，功能愈发丰富，却依旧要适配口袋便携尺寸；设备不能过热，电池技术多年未有颠覆性突破，续航必须满足全天使用，这是硬性要求。
我们需要在极小空间内实现超高算力密度，无法配备液冷散热，供电功率也受到严格限制，不能外接电源。因此行业催生了拆分式计算架构，为不同任务定制专用算力模块。
举个大家熟悉的例子，早年iTunes和iPod时代，电脑端的MP3解码由CPU完成，功耗过高；手机端为控制能耗，必须搭载专用加速器负责MP3解码。手机拍照也是同理，配备专用图像加速器负责JPEG编码。
数据中心的发展逻辑与之高度相似：既要满足算力需求，又要适配能源供给条件，必须研发全新架构来提升能效。
这也是我们入局的核心逻辑，数据中心行业需要高能效的全新架构。当下业内普遍固守固有认知，认为GPU是数据中心的全能最优解决方案。
谈到英伟达与Groq时，行业开始意识到，不同场景需要适配不同专用架构，这正是高通的研发方向。我们基于CPU与推理算力，打造高能效定制化解决方案，适配AI规模化落地需求。未来企业竞争的核心将是总体拥有成本（TCO），计算与内存也将迎来全新架构变革。
我对此十分乐观，我们将在六月底正式对外公布完整方案，这也将成为高通下一阶段核心使命。我个人投入了大量精力布局这项业务，十分看好高通在数据中心领域的发展空间。
问：再聊聊公司未来布局，我想听听你对机器人行业的看法。很多预测认为未来会有十亿台人形机器人走入社会，承担各类工作。
高通刚刚发力工业机器人领域，工业机器人看似会率先落地普及，而《杰森一家》（美国经典动画科幻喜剧）里那种家用智能机器人还遥不可及。请分享你对机器人行业的看法。
Cristiano Amon：正如我们本次对话所体现的，我习惯借鉴过往行业发展规律，推演未来趋势。我可以将机器人行业与汽车行业做类比。
我们之所以能在汽车领域取得成功，核心原因是车载场景无法搭载大型服务器，必须依托边缘高性能计算，同时严格控制能耗，这也正是我们切入机器人赛道的天然优势。
机器人本质属于边缘AI场景，和自动驾驶汽车的逻辑一致。再类比自动驾驶出租车的发展路径：我们为汽车提供座舱芯片、高级驾驶辅助系统与自动驾驶处理器，同时搭建辅助驾驶软件栈。
所有人都憧憬全自动无人驾驶出租车落地，但整车算法从0训练至95%难度尚可，而从95%提升至99.999%，达到无需方向盘的完全安全标准，需要漫长的路测里程与海量训练数据。
但辅助驾驶的落地空间极为广阔，每一辆汽车都可以搭载辅助驾驶功能，由人类随时接管操控。
机器人行业亦是同理，会先从工业场景起步，聚焦单一标准化任务。可以针对某项专属任务优化机器人性能，通过视频训练、远程操控示教等方式，让机器人精准完成作业，之后再迭代学习新任务。
家用全能人形机器人还需要很长时间才能普及，因为每个家庭的环境与需求都各不相同。工业机器人的市场空间十分庞大，例如商超夜间货架补货这类简单场景，都能实现规模化落地。
