AMD、高通、英特尔齐聚进博会：硬件厂商的智能体生意怎么走

进博会3号馆技术装备展区里，有一批展台不算大、市值却排在全球前列的半导体公司。2026年进博会期间，它们几乎都把智能体挂在了嘴边。

智能体是今年热起来的说法。和对话式AI比，它能替人干活。软件公司做的智能体，通常是一个能自己完成任务的AI程序，靠的是规划、工具调用和记忆。硬件公司则更看重本地部署，用手机、电脑这类设备帮人干活，卖点是算力、隐私和低延迟。

AMD展台干脆打出“赋能智能体AI时代”的标语。展台上更能说明问题的，是AI智能体主机。用户可以把自己的大模型放上去跑，不必上云。比起云端大模型，它的好处是数据留在本地，合规和隐私更有保障；不用按Token花钱，成本能压下来；还能多个智能体同时跑，效率更高。

北京一家做医疗领域大模型的公司，和AMD一起做了这款AI智能体主机，主要面向医院。该公司人士说，公立医院对患者信息和隐私管得严，更愿意把大模型部署在本地。主机上跑的模型参数不大，一般几十亿，医院部署起来成本不高。目前这台主机正在北京几家大型医院试点，还没真正商业化落地。

AMD的智能体主机走的是性价比路线。一位工作人员称，目标客户是OPC（一人公司）、中小企业和垂直行业用户。

3号馆里的其他半导体大厂也没闲着。高通为智能体时代准备得很早。它展台上的豆包二代手机、荣耀智能体手机、阿里云电脑等智能体硬件展示区，围观和拍照的人最多。高通中国市场部技术市场总监李永钢告诉经济观察报，这些智能体硬件用的都是高通的芯片。

李永钢说，几年前高通就开始研究把大模型塞进终端。他们看到，云端大模型会碰上时延、隐私和成本这几道坎，得靠端侧模型来解。

为此高通在芯片架构上动了刀：一头优化任务分配机制和CPU动态指令调度，让智能体在规划、执行多步任务时跑得更顺；另一头针对AI运算和常规用户数据处理的不同特点做适配，把更多数据放到离处理器更近的地方，撑住智能体的持续在线推理。李永钢判断，端侧模型会越做越小，能力会越来越强。一个很明确的趋势是，现在在云端跑的一部分任务，往后会逐步挪到端侧。

英特尔展台上也摆着好几台智能体电脑。和AMD不一样，英特尔的电脑不用再连一个盒子，模型可以直接装进性能够用的机器里。英特尔技术人员告诉记者，只要GPU性能够好，30多亿参数的模型就能直接放在电脑里。她当场演示，电脑断网的时候，里面的智能体照样能处理用户指令，把交代的活干完。

英特尔的智能体电脑主要找国内大厂合作，腾讯的WorkBuddy、阿里的千问办公、百度的百度搭子、字节的豆包工作都在其中。走得最快的是腾讯，已经能在本地部署大模型，阿里千问办公等暂时还部署不了。英特尔技术人员解释，智能体电脑是件很新的事，各家“进度不一样”。

市面上已经有一批智能体硬件在卖了，以手机为主，电脑和眼镜也有概念产品。这些产品还没大规模普及，性能上也有人提出质疑。

李永钢说，智能体硬件眼下还处在比较早期的阶段，可产品更新的速度已经超出他的预期。高通对智能体硬件有一整套计划，从耳机、眼镜到手机、PC，再到汽车、机器人和算力中心，都有对应的芯片。他理想中的个人智能体，不该被设备形态割裂。以后一个人眼镜看到的、手表记下的数据，都该整合起来为这个人服务，因为多台设备联合，比单台设备更懂用户要什么。

硬件厂商都在试智能体，可未来怎么靠它挣钱，还没人给出答案。海外一些做软件的企业已经动手试了。

AI数据基础设施提供商邓白氏把覆盖全球超9亿家企业的商业信息数据接进智能体，和海外ChatGPT、Cursor，国内Workbuddy、Kimi等头部模型公司建立了合作。邓白氏中国区总裁吴广宇告诉记者，其智能体服务在海外已经试过积分制和Token计费，有智能体版本的产品价格能上浮约30%，目前智能体业务已有头部客户落地并产生收入。

吴广宇说，海外智能体主要面向B端垂类用户，这些人持续付费的意愿比较高；国内主要面向C端用户，用户数量涨得快，愿意尝鲜的人更多。

据美国本土数据测算，眼下数据和信息服务的市场规模约150亿美元，在AI加速发展的情况下，未来由数据驱动的智能体劳动力市场，规模预计能到约950亿美元。