凤凰网科技讯 1月21日，在2026达沃斯世界经济论坛期间的一场分享中，高通公司总裁兼 CEO安蒙围绕人工智能的未来走向，谈到了个人 AI 设备、边缘计算、机器人以及数据中心等话题。
他表示，人工智能正逐步从云端走向边缘设备和物理世界，其长期潜力或被低估，但AI的发展过程不会一蹴而就。
江西五日游精华：五大必游景点完全攻略热门主题 x安蒙提到，随着 AI 技术成熟、智能体变得更加专业化，它们开始能够理解人们“说了什么、写了什么、看到了什么”。
这使得 AI 不再局限于数据中心，而是开始进入人们随身携带、佩戴和日常使用的设备之中。
手机和 PC 之外，眼镜等新形态设备已经出现，并开始具备一定规模基础。
在谈到个人 AI 设备时，安蒙表示，智能眼镜这一品类的出货量已经超过千万台。
当不同类型的个人 AI 设备叠加在一起，其整体规模在未来几年可能进一步扩大。
他认为，这一市场尚未饱和，新的增长节奏可能出现在 2026 年到 2027 年之间。
与此同时，在企业和工业领域，边缘设备上的 AI 也在发生不同层级的变化。
为什么 AI 需要走向边缘？安蒙给出的判断标准是是否需要即时响应。
他表示，凡是需要立刻发生反应的场景，例如支付、识别或实时翻译，如果依赖云端，就会失去实际意义。
当用户希望数据和上下文信息留在本地时，计算也必须在设备端完成。
基于这些原因，一些原本放在云端处理的能力，正在向边缘侧迁移。
安蒙还提到，从更宏观的角度看，计算的发展历史从未让人失望，软件最终总会找到最有效率的计算方式。
在他看来，当新的计算能力在设备端出现并形成规模后，相关应用也会随之展开。
随着 AI 进一步专业化，安蒙认为，未来不会是“云或端”的二选一，而是走向混合形态：快速响应在端侧完成，更复杂的推理与云端协同。
这一变化，甚至可能在 2026 年就开始显现。
在物理 AI 场景中，安蒙将机器人与汽车行业的发展路径进行了类比。
他回顾了高通进入汽车领域的经历，并指出，在汽车中不可能放置高功耗服务器，因此必须依赖更加高效的计算方式。
在他看来，这一逻辑同样适用于机器人领域。
不可错过的婺源古村落：2026年江西婺源全攻略，吃住行全包！热门主题 x安蒙表示，如果希望将机器人续航从 2 小时提升到 6 或 8 小时，或者将成本从 2 万美元降低到 5000 美元，就需要在有限条件下解决摄像头、传感器和连接能力的整合问题。
他认为，物理 AI 在机器人领域具备广阔的发展空间，而训练本身相对明确，需要针对具体任务对机器人进行训练。
这在他看来是一个边界清晰的问题，并且具备现实的商业价值。
安蒙还谈到了数据中心的发展。
他表示，目前关于 AI 数据中心建设规模的预测，与能源消耗相关的预测并不完全匹配，这将促使行业寻找新的解决方案，并推动数据中心架构的进一步演进。
对于外界讨论的“AI 泡沫”，安蒙将当前的 AI 类比为 2000 年前后的互联网，指出今天的互联网规模远超当年的预期，但并不是在短时间内一次性完成的。
在他看来，AI 的发展同样需要时间，其未来的展开节奏仍存在不确定性。