在美国夏威夷毛伊岛举行的Snapdragon Summit 2026上，Qualcomm进一步明确了Agentic AI在Snapdragon全线产品中的战略方向。当地时间9月22日至24日，Qualcomm相继发布两款旗舰移动平台，并同步推出PC、音频和可穿戴领域的多项新方案。

围绕AI时代的终端形态与落地路径，Qualcomm此次重点回答了三个问题：智能手机是否仍是核心终端、智能体如何真正落地、个性化体验将从哪里开始。

Qualcomm给出的判断是：在Agentic AI时代，智能手机仍将是用户信息最集中的核心终端；智能体要真正投入使用，除了芯片能力，还需要合作伙伴软件栈补齐记忆、判断和行动能力；而个性化体验的基础，则来自手表、耳机、眼镜等贴身设备对用户上下文信息的持续获取。基于这一判断，Qualcomm在本届峰会上集中展示了旗舰移动平台、合作伙伴智能体软件栈以及可穿戴平台的最新进展。

智能手机仍是AI时代的核心终端

对于“手机是否会被AI取代”这一问题，Qualcomm的回答是不会。Qualcomm CEO Cristiano Amon在9月22日的主题演讲中表示，手机不会消失，智能手机仍将是应用和助手向智能体演进过程中的核心设备。

Qualcomm高级副总裁、移动手机业务负责人Chris Patrick给出了三方面原因：一是手机具备全天候随身属性，二是对用户日常行为及周边环境拥有更强的上下文感知能力，三是能够连接其他设备、应用和云端服务。按照Qualcomm的逻辑，智能体若要替用户完成任务，首先必须依托当前信息最密集的终端，而这一角色仍由智能手机承担。

与这一判断相对应的，是Qualcomm此次推出的Snapdragon 8 Elite Extreme第六代和Snapdragon 8 Elite第六代。两款平台均采用2nm工艺，Qualcomm以双旗舰策略向厂商供货，供不同机型定位选择。Patrick表示，单一规格已经无法定义旗舰产品，这也反映出当前高端智能手机市场正持续向基础款、Ultra、Flip和Fold等不同形态分化。

在算力设计上，Qualcomm也明显围绕智能体所需的大模型推理能力进行了调整。Patrick表示，智能体能力越强，对推理性能的要求就越高，同时也需要接入拥有更多上下文信息、规模更大的模型。按照Qualcomm的介绍，Snapdragon 8 Elite Extreme第六代通过提升Hexagon NPU共享内存，可在手机端运行300亿参数规模的MoE模型，而每次生成一个Token时，仅激活约30亿参数。GPU方面，新平台还引入面向AI计算的Adreno Matrix Core，将矩阵加速能力从NPU和CPU进一步扩展至GPU。

智能体落地仍需补齐软件栈

Qualcomm认为，单靠芯片性能提升，并不足以让智能体真正成型。Qualcomm产品管理副总裁Vinesh Sukumar在9月24日的Elite Experience环节表示，仅有能力并不能形成个性化体验，个性化的前提是足够丰富的上下文信息。

Qualcomm提出的目标是构建“数字孪生”系统，即能够记住并理解用户、并在一定程度上代替用户执行任务的系统。Amon则指出，用户是否愿意使用智能体，关键取决于信任和便利性：安全与控制权必须掌握在用户手中，同时，把任务交给智能体处理，必须比用户亲自操作更简单。

在峰会现场，Qualcomm通过合作伙伴服务展示了这一“数字孪生”的落地形态：记忆能力由MemoriesAI承担，判断能力由LiquidAI负责呈现，行动能力则通过AGI相关演示进行展示。现场案例包括：手机对智能眼镜和笔记本记录的日常内容建立索引，并回答租车停放位置；手表检测到步态变化后，再结合通话中提到的膝盖疼痛信息，主动建议取消次日运动计划；以及根据晨间对话内容搜索餐厅并发送至群聊。

Qualcomm表示，公司目前正与数十家合作伙伴共同构建终端侧Agentic AI软件栈，覆盖模型、内存、工具链、编排和治理等多个环节。

软件布局也在同步推进。Qualcomm正将收购Modular后获得的Mojo与MAX软件栈扩展至Snapdragon全产品组合；Google则把结合本地模型与云端处理能力的Gemini Intelligence，从手机延伸至Google生态的笔记本电脑（Chromebook）。PC方面，搭载Snapdragon X2 Plus的Microsoft Surface将于10月13日上市；同时，Snapdragon X2系列对Linux的支持将从Debian开始，并于年内启动。

个性化体验从可穿戴设备开始

Qualcomm将智能体的最终目标定义为“完全个性化”，而这一过程将首先从贴身设备展开。Qualcomm高级副总裁、XR与可穿戴及个人AI业务负责人Ziad Asghar表示，智能手机仍将是Agentic AI体验的枢纽，但要实现真正的个性化AI，必须依靠穿戴在身上的设备持续获取数据：手表负责采集活动量和心率，耳机补充更多健康相关信号，眼镜则记录视频信息，随后再由其中某一设备汇总输入，并交由运行AI的终端处理。

在产品形态上，Qualcomm也按照不同终端类型展开布局。面向个人AI场景设计的首款高端音频平台Snapdragon Sound Elite第二代采用微功耗Wi-Fi，使耳机能够绕过智能手机，直接连接云端智能体。

面向AI眼镜的Snapdragon AR1系列则支持低内存占用的1-bit多模态模型。Qualcomm表示，原本需要1GB DRAM的模型，如今可压缩至125MB。在多设备上下文共享方面，Qualcomm计划通过不受操作系统限制的底层软件层加以实现。Asghar表示，这种多设备协同体验“应当成为行业标准”。

可穿戴设备的应用场景也被进一步拓展至工业领域。Qualcomm与眼镜厂商Inspecs联合发布了一款内置摄像头和AI功能的工业防护眼镜，支持工人在无需放下扳手的情况下拍摄巡检照片，并获得远程专家指导。

围绕上述三项判断，Qualcomm也披露了后续产品落地节奏：两款旗舰移动平台将进入全球主要OEM和手机品牌的旗舰机型；由Google与Qualcomm联合开发、基于Snapdragon AR1的AI眼镜将于年内发布。Qualcomm还表示，公司将在不久后公布医疗领域个人AI健康联盟的临床试验及落地案例。Sukumar称，Agentic AI目前仍处于早期阶段，但市场反馈积极，预计今年有望进一步加快落地。