謝至恩「手機不再是數位生活的中心，AI agent 才是下一個運算時代的主角。」Qualcomm 總裁暨執行長 Cristiano R. Amon 在 Computex 2026 主題演講中指出，2026 年將成為「AI agent 之年」，AI 將從過去回應提示、輔助人類操作電腦的工具，進一步演變為可自主理解意圖、拆解任務、協調資料與執行工作的 agent，並推動個人運算裝置迎來新一輪架構升級。
Amon 表示，過去兩年產業持續討論 AI 如何改變人機介面，而這項變化正從 2026 年開始成為現實。未來 AI 不只是回答問題，而是能在家庭、工作與個人生活中主動協助使用者整理行程、處理待辦事項、提醒決策，甚至依據個人脈絡提供相關資訊。他形容，這樣的 AI 將更自主、更個人化，也更像真正的數位夥伴。
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手機中心時代轉向 AI agent 中心時代
Amon 認為，行動產業即將迎來根本轉變。過去智慧型手機是數位生活中心，作業系統、 App 與穿戴裝置多半圍繞手機運作；但在 AI agent 時代，手機本身不再是唯一核心，AI agent 將成為數位體驗中心，手機、 PC 、穿戴裝置與其他連網設備都會成為 agent 的端點。
他指出，在 agentic AI 架構中，使用者不再被侷限於單一裝置或單一生態系。無論使用者正在操作手機、 PC 或其他個人 AI 裝置，agent 都會跟著使用者移動，並在不同裝置之間延續上下文。這意味著，未來使用者與數位服務的互動方式，可能不再以打開 App 、切換介面為主，而是由 agent 主動協調各項任務。
Amon 也特別提到，行動產業從來不是靜態的產業。隨著 AI agent 成為新的互動中心，現在被視為理所當然的手機使用模式、 App 生態系與裝置定位，都可能在下一階段出現改變。
現有裝置不是為 AI agent 而生
Amon 指出，目前全球約有 60 億支手機、 20 億個個人 AI 裝置、 20 億台 PC 與 10 億輛連網汽車，這些設備未來都可能成為 AI agent 的互動端點。不過，他也強調，現有裝置大多是為「使用者主動操作」所設計，並不是為「agent 自主執行任務」而打造。
這將帶來硬體架構上的新要求。 Amon 表示，agent 會持續運作、保留上下文，並且安全可靠地協調多項任務，不一定需要人類持續介入。這代表裝置不只要回應使用者指令，也要能支援 agent 在背景中規劃、推理、執行與驗證任務。
因此，下一代裝置需要更高效率的 CPU 負責任務協調，也需要高能效 NPU 與 GPU 在本地端執行模型。 Amon 並強調，功耗與低延遲將是 agentic AI 裝置的重要工程挑戰。他以手機為例指出，若現有手機在使用者操作下要維持一整天續航已經具有挑戰性，當使用者與 agent 同時操作裝置時，功耗管理將更加關鍵。
Snapdragon 生態系開始部署 AI agent
Amon 在演講中也展示 Snapdragon 平台上的 AI agent 應用，並指出這項轉變已經開始發生。根據他的說法，OpenClaw 、 Hermes 等協調器已可在 Snapdragon 上運行，Claw Desktop 這類 agentic 助理也能在 Snapdragon PC 上原生執行。
他也提到，雲端平台如 Perplexity Computer 正在打造能與裝置連接的協調層；Google 則透過 Gemini 智慧把 agentic AI 直接帶進 Android，Microsoft 也正在推動類似方向。 Amon 認為，這些協調器是 AI 從工具轉向 agent 的重要里程碑，未來使用者將更常讓機器自行執行任務。
對 Qualcomm 而言，這也代表 Snapdragon 不只是手機或 PC 處理器，而是可能成為橫跨個人裝置、 PC 與新型 AI 設備的 agentic AI 平台。 Amon 表示，未來的裝置會有兩種操作模式：一種是人類直接操作裝置，另一種則是 agent 代表使用者操作裝置。
Token 需求將改變 AI 運算經濟
除了終端裝置升級，Amon 也將 AI agent 帶來的 Token 需求視為另一個關鍵議題。他指出，現有軟體、作業系統與 App Store 大多是為人類操作而設計，但 agent 會以遠高於人類的速度，同時與多個軟體與服務互動，每個工作流程都會以「機器速度」產生大量 Token 。
Amon 以三個階段說明 AI Token 消耗成長：第一階段的對話式 AI，單輪提示與回應約需要 1 萬個 Token；第二階段的推理與多輪互動，可能增加到約 10 萬個 Token；第三階段的 agentic AI，因為涉及自主、多步驟、多工具與多服務協作，每項任務可能達到約 100 萬個 Token 。換言之，從早期對話式 AI 到 agentic AI，Token 需求可能在兩個世代內成長約 100 倍。
他進一步指出，若能讓協調器判斷哪些工作適合在裝置端執行、哪些工作需要送往更大規模運算資源，就能在維持相同結果的前提下降低 Token 與成本。以程式開發工作負載為例，Amon 表示分散式 agentic AI 可節省約 140 萬個 Token，並使成本降低約 60%；另一項建立 Snapdragon 網頁的示範，則可減少約 30%Token，並帶來約 4 倍較低成本。
Qualcomm 瞄準完整 AI 運算連續體
Amon 在演講尾聲透露，Qualcomm 在 Computex 宣布新的資料中心產品品牌 DragonFly，使其產品組合涵蓋從連接 AI agent 的低功耗穿戴裝置，到高效能資料中心的完整運算範圍。他也表示，Qualcomm 將在 6 月 24 日投資人日分享更多資料中心相關產品藍圖。
從這場主題演講來看，Qualcomm 試圖將自身定位從行動晶片供應商，擴展為橫跨手機、 PC 、個人 AI 裝置、車用運算、機器人、工業設備與資料中心的 AI 運算平台供應商。 Amon 強調，AI agent 不是未來才會出現的概念，而是已經開始發生的轉變；隨著 agentic AI 帶動新型態裝置與運算需求，整個科技產業也可能進入下一輪大型成長週期。
對 Qualcomm 而言，AI agent 不只是軟體體驗升級，更是終端硬體、運算架構與平台生態重新洗牌的起點。當 AI 從等待指令的工具，變成能主動執行任務的數位夥伴，下一個被重新定義的，將是人與所有裝置之間的關係。
