高通CEO Cristiano Amon表示，人工智能公司已经在积极推动智能手机在2028年前能够持续运行1000亿参数模型——这一需求意味着高通刚刚开始出货的芯片端侧容量将提升两倍以上。

Amon在2026年10月8日的一次采访中发表了上述言论，并描述了向常驻“智能体”（agentic）AI的转变：即代表用户执行任务的软件，而不是等待用户点击应用程序。

AI公司在提出什么需求

据Amon介绍，AI公司想要的模型将在个人上下文中运行。它们能够理解用户的意图，对请求进行推理，并自主规划行动。

参数是模型内部决定其处理信息方式的已学习数值，是衡量模型规模的标准尺度，参数量越大，通常对运行它的硬件的内存和算力要求就越高。这正是这一数字在手机上如此重要的原因，因为手机的这两种资源都受到严格限制。

与高通刚刚出货的产品相比，这一需求的规模更加清晰。在2026年9月22日的骁龙峰会上，该公司发布了骁龙8 Elite Gen 6和Extreme Gen 6平台。这些采用2纳米工艺制造的芯片，设计用于直接在设备上运行最高300亿参数的混合专家（mixture-of-experts）模型——这种架构只激活每个任务所需的模型部分，这正是让大型网络能够在手机限制内运行的关键。从300亿参数跃升至1000亿参数，是超过三倍的跨越——而且仍要在手机大致相同的物理空间内实现。

高通计划如何将大模型塞进小设备

高通正依靠多项技术来实现这一目标。其中之一是从闪存加载模型参数，因此完整模型无需一次性全部驻留在运行内存中。新平台还扩展了神经网络处理单元（Neural Processing Unit，即芯片中专门处理AI工作负载的部分）可用的内存。该公司还指出，智能闪存管理和低功耗内存架构是支持更大模型的方式。

与此相辅相成的是常驻感知中枢（always-on sensing hubs），它们在后台持续运行规模小得多的模型——约2亿参数。高通表示，其新芯片每天可处理约100万个token，token是模型读取和写入的文本块。

智能手机为何依然重要

Amon在一点上始终如一：智能手机不会消失。他认为，手机仍将是个人AI的中心枢纽，因为手机掌握着让AI助手发挥作用所需的对一个人生活的上下文信息。

他还将AI发展直接与硬件需求挂钩，将预期的智能手机销售增长与这些能力联系起来，并指出不断上涨的内存价格一直阻碍着用户升级换机。

关注这一时间表的并非只有高通。据报道，OpenAI也在探索面向2028年的类似AI能力的硬件，但具体细节尚未披露。

这对行业意味着什么

端侧AI相对依赖云端的系统具有三大优势：隐私、更低延迟和更好的能效。永远不会离开手机的数据不可能从别人的服务器泄露，答案也不必在互联网上往返一趟。

不过，风险是真实存在的。在手机上实现1000亿参数模型是一项需要多年攻关的工程挑战，而2028年这一目标反映的是AI公司提出的需求，并非任何人承诺交付的产品。

内存定价是最明显的压力点。如果成本持续高企，这些模型所需的硬件可能会在行业正希望吸引买家回归之际，推高手机价格。

电池续航是笼罩在“持续运行”一词上的另一个悬而未决的问题。全天运行的模型必须做到不会在午餐前就耗尽手机电量，这正是高通不断强调低功耗架构和小型后台模型的原因。

需要关注的具体指标相当明确：端侧模型规模从高通目前支持的300亿参数爬升的速度、内存价格是否回落，以及OpenAI或其他AI公司是否2028年前拿出真正的硬件细节。