在人工智能推理时代全面来临的背景下，如何实现AI的大规模落地已成为行业核心议题。这不可避免地引出了云端AI与端侧AI如何协同配合的关键问题。高通公司产品技术专家朱元堃近日在财新圆桌-AI系列“智能体时代终端产业的下一站”活动上指出，如果完全依赖云端，AI或许能成为极其强大的生产力工具，但很难成为一个有温度、真正理解个人的智能体。这一观点精准划开了生产力工具与个人AI之间的边界，揭示了端侧AI最核心的价值所在。
云端模型凭借强大的算力和丰富的公共知识，能够快速回答问题、生成内容并完成复杂任务。然而，一个真正理解用户的个人AI，还需要知道这个人是谁、身处什么环境、过去做过什么以及此刻想要什么。这些关键信息并不在云端，而是存在于离用户最近的手机、PC、智能眼镜和可穿戴设备中。正因如此，端侧AI并非云端AI的缩小版，两者各有侧重：云端面对大量用户提交的复杂计算任务，擅长调用大模型和公共知识；端侧则主要服务于单个用户，负责实时感知、个人记忆与隐私数据的处理。二者不是相互替代的关系，而是必须实现端云协同，才能让个人AI真正落地。
在本次活动中，由高通公司委托、全球著名信息技术与消费科技咨询顾问公司IDC独立开展研究的《从AI设备到个人AI：智能体驱动的终端进化与产业重构》白皮书正式发布。IDC将当前的产业变化称为“AI超级大周期”。IDC中国副总裁王吉平表示，传统终端市场承压的同时，智能眼镜、Mini PC、录音卡等新型终端正在增长。他认为，终端产业的增长逻辑正在发生根本性改变：过去的“AI for device”是在手机、PC等既有设备上增加图片处理、文档总结等单点功能；而“AI for user”则要以智能体为核心，围绕同一个用户调度不同终端和算力。个人AI是以智能体为核心运行载体、以用户为中心展开运行的智能系统，终端产业也将从单一设备的智能化转向分布式的端、边、云协同，竞争维度从硬件参数进一步扩展到软硬件与AI服务的一体化能力。
尽管越来越多终端拥有数十TOPS的算力，真正的个人AI依然没有出现。朱元堃指出，核心要跨过三道坎：从“能算”到“懂你”，从“跑起来”到“一直在线”，再从设备互联走向智能体围绕用户自由流转。完整的智能体体验包含感知、记忆、推理和工具执行四个部分。终端通过摄像头、麦克风和各类传感器感知周围环境，把长期信息沉淀为个人记忆，再基于当下情境理解用户意图，最终调用应用、设备或云端服务完成任务。其中，感知与记忆是云端最难独立完成的两个环节，因为云端无法天然获得最实时、最连续的个人信息。完全依赖云端的AI可以成为强大的通用工具，但很难形成对某一个人的长期理解。这一鸿沟的跨越，将决定个人AI能否从概念走向现实，并深刻影响智能体时代终端产业的进化路径。
