AI 產業動態 2026 年 1 月 21 日

「贏得邊緣運算就贏得 AI 競賽」—— Qualcomm CEO 的 AI 賽局觀點

Qualcomm CEO Cristiano Amon 認為，在 AI 競賽中，擁有用戶真實情境資料的「邊緣」裝置廠商將佔據優勢。通用模型是用網路資料訓練的，但真正有用的 AI 需要理解你的世界、你的情境、你這個人。

本文整理自 Big Technology Podcast 2026 年 1 月在達沃斯論壇的專訪。

誰會贏得 AI 裝置競賽？

當主持人 Alex Kantrowitz 請 Qualcomm CEO Cristiano Amon 預測 AI 裝置競賽的贏家時，他先回顧了網路史：

「Orkut 不是最後勝出的社群媒體，是 Facebook 和後來的 Instagram 贏了。MapQuest 也不是最後的地圖服務，Google Maps 才是。現在要判斷還太早。」

但 Amon 還是給出了他的核心觀點：

「最終，贏得邊緣運算的人，就會贏得 AI 競賽。」

什麼是「邊緣」？就是你的手機、你戴的眼鏡、你用的各種裝置——人類所在的地方。

「人類不會跑去資料中心敲門說：『給我一些 AI。』他們是在各種裝置上體驗 AI，」Amon 說。

現在的 AI 模型是用網路上的公開資料訓練的。但當我們進入「物理 AI」（Physical AI）的時代——AI 需要理解真實世界、理解你的情境、理解你這個人——擁有這些資料的廠商就會有巨大優勢。

「一個理解你的情境的模型，會比一個只用網路資料訓練的通用模型有用得多，」Amon 說。「已經在各種裝置上有存在感的公司，佔據了有利位置。我不會看空他們。」

Kantrowitz 指出，Amazon、Apple、Google、Meta 這些公司都試圖打造情境感知的個人助理。我們聽過 Alexa Plus、Apple Intelligence、各種 Meta 生態系的助理、Google 的 Gemini。但到目前為止，沒有一家真正實現了他們承諾的功能。

Apple 可能是最明顯的例子：他們承諾會有一個情境感知助理，能告訴你航班資訊、提醒你該出門了，但這功能至今沒有實現。

是硬體問題還是 AI 問題？

Amon 認為是多重因素：

1. AI 模型還需要更成熟

「我們剛開始看到混合專家模型（Mixture of Experts）、思維鏈推理（Chain of Thought Reasoning）。物理 AI 也才剛起步，這對理解情境非常重要。」

2. 運算能力的挑戰

「你需要非常高效能的運算，而且不能全部依賴雲端，因為延遲會是問題。」

Amon 舉了一個例子：「如果我們一起走在街上，我問你：『那個人是誰？』你不能說：『等一下，讓我想想，我們繼續走。』等你想好了，那個人早就走過去了。」

這就是為什麼語音轉文字現在都開始在裝置端本地執行——因為使用者無法容忍任何延遲。

Amon 描繪了一個滑雪場景：你戴著智慧眼鏡，希望它指引你適合你技術程度的雪道。如果要等兩分鐘才能得到答案，你可能已經衝下黑鑽石等級的陡坡了——而你其實只是個初學者。

這種即時性，只有裝置端運算才能做到。

「這就是我們進入這個領域的原因，」Amon 說。「Qualcomm 的專長就是在極小的空間裡塞進大量運算能力，同時維持低功耗和長續航。」

目前 AI 裝置競賽的主要玩家包括：

Amon 不願意直接點名誰會贏，但他的邏輯很清楚：誰能掌握用戶的真實情境資料，誰就有優勢。而這正是那些已經在你手機、手錶、耳機裡的公司所擁有的東西。