3月份的巴塞羅那天氣總是不錯，溫度也很適宜，算起來這是雷科技連續(xù)第三年派出MWC現(xiàn)場報道團，當小雷穿梭在Fira Gran Via的各個展廳之間時，最直觀的感受是人變得更多了，而且AI幾乎滲透到每個品牌的產(chǎn)品矩陣里。

如果說兩年前MWC展示的AI還在“云端漫步”，那么2026年的MWC則是告訴我們：AI已經(jīng)落地。這里指的并不僅僅是AI變得更加普及、實用，還有AI算力正在從云端走到端側(cè)，走到我們的身邊。

小雷還記得在2025年的MWC展覽里和驍龍的工作人員交流時，對方說的一句話：“AI不會只存在于云端，最終還是會回到我們的身邊，你的手機、你身邊的路由器、你頭頂?shù)幕?，它們最終都會成為AI算力網(wǎng)絡(luò)的一環(huán)”。

驍龍與聯(lián)發(fā)科，正在讓AI走向端側(cè)

在過去的時間里，無論是智能手表還是AR眼鏡，本質(zhì)上都不過是智能手機的“外掛配件”，它們負責接收通知、監(jiān)測數(shù)據(jù)，但真正的數(shù)據(jù)中樞始終躺在你的口袋里。然而在今年的MWC上，小雷看到了一場徹底的變革。

高通在MWC上正式發(fā)布了驍龍可穿戴平臺至尊版，在過去，我們很難想象在一塊電池容量僅有幾百毫安時的手表上運行大模型，但高通做到了，他們通過引入專用的NPU單元，硬生生地將20億參數(shù)（2B）級別的模型塞進了表盤之下。

圖源：高通

它意味著你的手表不再是一個只會回答簡單問題的語音助手，而是一個真正具備邏輯推理能力的AI設(shè)備。試想一下，當你在戶外跑步時，無需攜帶手機，手表就能根據(jù)你的心率和實時配速，通過本地模型動態(tài)調(diào)整訓練計劃，甚至像一位專業(yè)教練那樣給出即時的語音指導。

這種體驗的關(guān)鍵就在于計算的“隨身”，而且端側(cè)模型讓數(shù)據(jù)不需要通過無線協(xié)議傳輸?shù)绞謾C或者云端來進行推理，不僅杜絕了隱私泄露的風險，也讓可穿戴設(shè)備在更多場景中都能單獨運行。

小雷認為，這標志著智能手表正式告別了“手機副屏”的尷尬定位，它開始擁有了自己的“靈魂”，這也難怪三星的下一代手表會放棄使用多年的獵戶座芯片，轉(zhuǎn)投驍龍旗下，因為是否有端側(cè)AI，將成為未來智能手表的分水嶺。

如果說高通是在重塑智能手表，那么聯(lián)發(fā)科則是在重新定義我們眼前的世界。在聯(lián)發(fā)科的展臺，天璣9500驅(qū)動的AI智能眼鏡讓我看到了穿戴設(shè)備擺脫云端依賴的另一種可能。

圖源：雷科技

此前市面上的智能眼鏡，大多只是一個帶攝像頭的藍牙耳機，或者是一個把手機屏幕投射到眼前的顯示器，實際上就是受限于端側(cè)性能的不足，無法滿足實時的多模態(tài)推理需求，而天璣9500則是可以通過強大的端側(cè)算力，讓眼鏡真正“看懂”了世界。

比如你戴著智能眼鏡查看外文菜單，即使沒聯(lián)網(wǎng)也可以直接進行翻譯等操作，甚至可以問AI模型“哪道菜最辣”之類的問題，這種“所見即所問”的交互，完全依賴于本地算力對圖像的實時語義分割與理解。這意味著，即便你身處沒有信號的異國街頭，這副眼鏡依然是你最可靠的翻譯官和向?qū)А?/p>

作為聯(lián)發(fā)科的旗艦平臺，天璣9500最核心的突破在于其端側(cè)算力對視覺與語音數(shù)據(jù)的并發(fā)處理能力，這使其非常適合用于智能眼鏡等設(shè)備上，據(jù)悉聯(lián)發(fā)科后續(xù)有計劃推出基于天璣9500設(shè)計的智能眼鏡，大家或許可以期待一下。

在小雷看來，可穿戴設(shè)備的“獨立化”已成定局，芯片廠商們不再滿足于將可穿戴設(shè)備做成手機的附庸，它們正在通過算力下沉的方式，賦予每一個設(shè)備獨立的“思考”能力，這將徹底改變可穿戴設(shè)備的使用體驗。

英特爾牽手愛立信，押注6G+AI

如果說往年的MWC是在討論“更快的網(wǎng)速”和“更低的時延”，依然是在無線網(wǎng)絡(luò)的傳統(tǒng)領(lǐng)域打轉(zhuǎn)，那么在MWC 2026里，小雷則是看到了運營商與基礎(chǔ)設(shè)施供應商們，正在密謀“殺死”傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)。

在過去，電信網(wǎng)絡(luò)的唯一使命是“連接管理”，即如何高效地將數(shù)據(jù)包從A點搬運到B點。而在今年，隨著AI應用向終端下沉，數(shù)據(jù)在本地進行推理的需求指數(shù)級爆發(fā)，直接導致電信網(wǎng)絡(luò)的核心不再只有吞吐量，AI 負載調(diào)度成為新的核心需求。

因為網(wǎng)絡(luò)不僅要傳輸數(shù)據(jù)，更要在傳輸?shù)倪^程中處理數(shù)據(jù)，所以能夠看到英特爾、華為和AMD等芯片廠商，都在與電信運營商和供應商合作，打造新一代的電信網(wǎng)絡(luò)，以此來承載未來龐大的AI邊緣計算需求。

圖源：雷科技

在英特爾的展臺，他們就重點展示了Xeon 6系列處理器，小雷在現(xiàn)場注意到，與往年不同的是，Xeon 6系列此次特別強調(diào)了在電信級負載下的能效表現(xiàn)。英特爾通過在芯片內(nèi)部集成針對特定電信指令集的加速單元，試圖解決一個核心問題：如何在不增加散熱預算和機房電力擴容的前提下，讓核心網(wǎng)具備大規(guī)模AI推理能力。

站在電信運營商的角度來說，這點無疑是非常重要的，因為邊緣側(cè)部署AI推理的核心原因，就是為了將高成本的云端推理改為本地計算，如果端側(cè)計算的能耗成本高于云端推理，那么邊緣AI部署本身就是個偽命題。

而Xeon 6系列處理器的特性也吸引來了愛立信的合作，雙方在MWC上宣布將擴大長期合作，致力于在未來的6G網(wǎng)絡(luò)上實現(xiàn)實時感知與計算的深度融合。而在CPU之外，英特爾還展示了一款代號為“Crescent Island”的GPU，它并非傳統(tǒng)意義上的顯卡，而是一款針對邊緣AI推理設(shè)計的專用加速器。

圖源：英特爾

簡單來說，你可以將其理解為給基站使用的GPU，傳統(tǒng)的通用GPU往往因為功耗過高、體積過大，根本無法塞進路邊狹小的基站機柜中。而“Crescent Island”的設(shè)計思路非常簡單：砍掉所有與圖形渲染無關(guān)的晶體管，極致強化FP16和INT8精度的矩陣運算能力，使其具備強大AI算力的同時體積和功耗都顯著降低。

而GPU所能提供的AI算力就不是CPU能比的了，理論上，搭載了“Crescent Island”的基站甚至可以處理復雜的多模態(tài)推理需求，這將會徹底改變邊緣側(cè)設(shè)備的使用場景。

比如說，在城市路邊部署的6G基站，就可以借助GPU和道路上智能汽車的實時數(shù)據(jù)（或者直接安裝攝像頭），擁有車牌識別、擁堵分析以及事故預警等一眾功能，而且這種毫秒級的響應是云端無法比擬的，甚至可以成為未來智能駕駛網(wǎng)絡(luò)的基石。

可以看到，當算力從云端下沉到邊緣側(cè)，所帶來的不僅僅是算力成本的節(jié)省，還有使用方式的根本性改變，其將顯著影響整個智能生態(tài)。

從“小”到“大”，華為和AMD盯上了未來

看完“小芯片”，接下來我們再看看“大集群”，隨著AI需求的增長，算力中心成為一個熱門話題，而在MWC 2026的現(xiàn)場，無論是華為還是AMD，都在用實際行動告訴我們同一個事實：面對這一輪AI浪潮，單純提升一顆芯片的算力已經(jīng)不夠了，現(xiàn)在的競爭，是看誰能把成千上萬顆芯片“粘”在一起，讓它們像一顆超級大腦那樣思考。

在訓練萬億參數(shù)模型時，最大的瓶頸往往不是計算本身，而是數(shù)據(jù)在不同芯片之間傳輸?shù)难舆t。就像一個擁有 100 個天才的團隊，如果他們之間溝通不暢，甚至需要靠寫信交流，那么這個團隊的效率可能還不如一個普通的協(xié)同小組。

而華為在本次展會上展示的SuperPoD算力組合，正是為了解決這個“溝通障礙”。小雷在現(xiàn)場了解到，華為并沒有單純強調(diào)單張昇騰卡的算力數(shù)值，而是把重點放在了UnifiedBus（靈衢）總線技術(shù)上，它能夠?qū)?192個NPU連成一個邏輯上的整體。

圖源：華為

什么意思？簡單來說，就是在軟件層面上，這8000多張算力卡就像是“一顆巨大的芯片”，擁有超低延遲的同時還有著超高的吞吐量上限，直接解決了算力中心在規(guī)?；渴鸷竺鎸Φ乃懔p耗問題。

這反映了AI芯片競爭已經(jīng)與以往不同，過去我們更關(guān)注AI芯片的極限算力，如今華為等廠商正在用事實告訴市場：高效才是王道，未來，當我們評價一家芯片廠商的實力，不僅要看它能不能造出最強的NPU，更要看它能不能打造一個高效的大規(guī)模算力網(wǎng)絡(luò)。

這也讓小雷想到了前段時間馬斯克在接受采訪時，提到中國的算力發(fā)展速度驚人且更加高效，如果美國的算力建設(shè)不發(fā)生根本性變化，必然會在AI領(lǐng)域被中國趕超。在英偉達芯片擁有絕對的算力優(yōu)勢時，為什么馬斯克會這么說？答案就是中國的算力中心更高效、規(guī)模也更大，用量變引發(fā)質(zhì)變。

除了華為，AMD此次也掏出了不一樣的東西，他們帶來了全新的Helios架構(gòu)，這是一個高度集成的算力核心。它不再是簡單地把CPU和GPU插在主板上，而是通過3D封裝和模塊化設(shè)計，將CPU、GPU和DPU（數(shù)據(jù)處理單元）物理上“熔”為一體。

圖源：雷科技

這種設(shè)計通過極短的物理距離，大幅降低了數(shù)據(jù)搬運的能耗和延遲，甚至可以說整個機架本身就是一臺計算機。如此一來，數(shù)據(jù)中心需要統(tǒng)籌的設(shè)備量將顯著降低，不僅帶來更簡單的部署和維護，同時也減少了數(shù)據(jù)傳輸所消耗的電量。

Helios架構(gòu)最讓人印象深刻的，就是將DPU深度融入到設(shè)計中，讓它專門處理網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包、存儲壓縮和安全加密等“雜活”，而CPU和GPU則可以專注于AI計算，讓整個系統(tǒng)的執(zhí)行效率得到顯著提升。

在小雷看來，無論是華為的SuperPoD算力組合，還是AMD的Helios架構(gòu)，其實都在向我們展示同一個趨勢：AI時代的算力競爭，已經(jīng)從拼單個芯片算力轉(zhuǎn)向拼集群規(guī)模效率。

寫在最后

說實話，無論是高通、聯(lián)發(fā)科對端側(cè)體驗的極致追求，還是英特爾、華為、AMD對系統(tǒng)效率的死磕，本質(zhì)上都是在解決同一個問題——讓AI不僅“能用”，還要“好用”且“用得起”。

隨著AI算力的下沉，可以看到硬件的競爭已經(jīng)發(fā)生了明顯的改變，未來的科技巨頭，比拼的不再是單純的芯片參數(shù)，而是誰能以最低的能耗和最高的效率，將算力轉(zhuǎn)化為無處不在的智能服務，并且去定義下一代計算架構(gòu)的標準。

雖然看似只是不同的芯片與生態(tài)的斗爭，實際上大家是在爭奪未來AI算力的話語權(quán)，隨著AI算力成為像電力、網(wǎng)絡(luò)一樣的基礎(chǔ)資源，掌握話語權(quán)的廠商也將得到更大的發(fā)展空間，這可比賣芯片、賣生態(tài)更誘人。

當?shù)貢r間3月2日，MWC已正式開幕！雷科技編輯“定西”和主播“阿雷”領(lǐng)銜的MWC26報道團已抵達展會現(xiàn)場進展探展ing。
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即日起，與雷科技報道團一道，在巴塞羅那洞見AI落地新趨勢。