终端市场的下一个增长点，高通押在了“个人AI”上

终端市场的下一个增长点，高通押在了“个人AI”上

靠“堆参数换销量”的逻辑，不再管用了

克雷西 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

全球智能终端市场，正在经历一场错位，在出货量开始下滑的同时，其中AI终端的数量却越来越多。

数据显示，今年上半年，全球智能手机出货量同比下滑13.9%，但同一批手机里，具备AI能力的比例，却已经达到66.4%，相对增幅达到了21.8%。

PC、平板也是同一个剧本。

根据预测，PC出货同比跌了11.7%，平板跌了8.6%，但两者的AI渗透率同样在走高。

没有一个品类，逃过这个规律。

这组数字，出自近期由高通委托、市场研究机构IDC独立研究制作的一份产业白皮书：《从AI设备到个人AI——智能体驱动的终端进化与产业重构》。

当硬件销量掉头向下，为什么这些设备里的AI渗透率反而逆势上扬？

这正是这份白皮书想要解开的疑问。

这组反差背后，指向的是个人终端市场正在发生的一次系统性重构。

终端市场，撞上了临界点

终端市场，正走到一个临界点。

评价终端的标准正在换轨，过去那套靠“堆参数换销量”的逻辑，不再管用了。

屏幕刷新率卷到185Hz，摄像头像素冲到2亿，安兔兔跑分突破400万分……这些数字曾经是发布会上最响的卖点，但现在，越来越难直接换成销量。

原因也不难想象，硬件成本这几年一直在涨，供应链波动推高了定价，用户换机周期也跟着拉长。

IDC给出的数据显示，这轮周期里唯一还能带来增长的亮点，只剩下AI了。

但这并不意味着厂商把AI塞进设备，用户端就会立刻跟着买账。

多数用户对AI功能到底有什么用，心里是没底的，即使手机里多装了几个AI功能，他们也并不愿意为此多掏钱。

白皮书认为，要系统性地解决这种价值错位，需要“个人AI”的产业范式转变。

转变后的范式，就是以智能体为核心运行载体、以用户为中心展开运行的个人智能系统，即“个人AI”。

拆开看，个人AI的定义其实是两层意思。

“以智能体为核心运行载体”，讲的是“个人AI”的运行载体是智能体本身，这些硬件只是承载智能体的端点。

“以用户为中心展开运行”，讲的是这个智能体组织信息的方式，都是围绕“人”展开的，也就是智能体要“跟着人走”。

换言之，这种范式下，手机、PC、眼镜共用同一份对用户的理解，去记住用户的偏好、感知用户所处的环境。

不过，这套系统要真正落地，先得扛住一笔账单。

从过去对话式AI，到后来的推理式AI，直到现在的智能体AI，单次任务消耗的Token涨了大约100倍，而且还在持续增长。

这笔账如果全甩给云端，三重瓶颈会跟着冒出来。

最先面临的问题就是成本。

成百上千倍的Token消耗，让推理成本也会跟着指数级往上走。

目前，用户还没建立起为AI服务付费的心智，厂商基本是自己扛这笔支出，造成成本和收益严重错配。

再来是体验。

“个人AI”要做到的是全时感知、随时能替用户拿主意，这两件事都对反应速度要求极高。

一旦决策要绕道云端，一来一回的网络延迟，实时决策就会变成漫长反馈，与用户期待背道而驰。

最后是隐私。

全时感知意味着设备要持续记录用户的环境、位置、习惯，这些数据汇总起来，是一份完整的用户画像。

如果这样的信息发生泄露，后果要比单项数据泄露严重得多。

这三个瓶颈，成了压在“个人AI”这套框架上的三座大山。