进博会观察｜硬件公司集体讲起了智能体AI新故事

记者 任晓宁

进博会3号馆技术装备展区，有一群展台面积不算大，市值却在全球位居前列的半导体公司。2026年进博会期间，这些公司不约而同都讲起了智能体的故事。

智能体是今年火起来的概念，相比对话式AI，智能体可以帮人干活。软件公司的智能体，一般是一个能自主完成任务的AI程序，核心能力是规划、工具调用与记忆能力。硬件公司的智能体更强调本地部署，用手机或电脑等硬件帮人干活，核心卖点是算力、隐私、低延迟。

AMD展台直接打出“赋能智能体AI时代”的标语。标语之下，展台上更能体现AMD对智能体的重视：每台电脑旁边都配了一个方形盒子，展台标签显示它叫AI智能体主机。去年这些展位上主要展示的是AI PC。

AMD展台

AI智能体主机可以让用户部署本地大模型，它的核心功能是，把模型放到自己机器上跑，不上云。相较云端大模型，它的优势在于，可以让数据不出本地，保证合规与隐私；可以不按Token烧钱，能节约成本；可以多智能体并行，能提高效率。

一家位于北京、专注医疗领域的大模型公司，与AMD合作了AI智能体主机，主要面向医院。该模型公司人士称，公立医院对患者的信息和隐私保护比较严格，会更愿意部署本地大模型。AI智能体主机部署的模型参数较小，一般为几十亿参数，医院能以较低的成本部署。目前该智能体主机正在北京一些大型医院试点，还没有真正商业化落地。

AMD的智能体主机主打性价比。一位工作人员称，英伟达同类主机售价约4万元，AMD同类主机价格约为2.5万元。该工作人员称，智能体主机在未来会是一种刚需，原因是，用户在云端按月购买Token，是持续性支出。若在本地部署，虽然初始价格较高，但一次性买断后不用再持续购买Token。不过展台工作人员自己也承认，对个人而言，现在智能体主机的价格并不便宜，目前更适合一些开发者、OPC（一人公司）、中小企业、垂直行业用户。

进博会3号馆里的其他半导体大厂，高通、英特尔、三星等，今年也都打上了智能体旗号。对于硬科技大厂，它是新的商机。

高通很早就在为智能体时代做准备。高通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，是用户体验和拍照最多的地方。高通中国市场部技术市场总监李永钢告诉经济观察报，这些智能体硬件都使用了高通的芯片。

高通展台的智能体终端

李永钢说，早在几年前，高通就在研发把大模型放到终端上的技术。他们意识到，云端大模型会遇到时延、隐私和成本等问题，这些问题需要通过端侧模型来解决。

为此，高通在芯片架构上做了一些调整，一方面优化任务分配机制和CPU动态指令调度，让智能体在规划、执行多步任务时更流畅；另一方面针对AI运算与常规用户数据处理的不同特征做适配，把更多数据放置在更靠近处理器的位置，以支撑智能体持续在线推理。他的判断是，端侧模型会越来越小，能力会越来越强。一个非常明确的趋势是，在云端跑的一部分任务，之后会逐步挪到端侧。

英特尔展台上也有多台智能体电脑。与AMD不同，英特尔展台的电脑不用连接另外一个盒子，模型可以直接部署在性能足够的电脑里。英特尔技术人员告诉记者，只要GPU性能足够好，30多亿参数的模型可以直接部署在电脑里。她向记者演示，即使电脑处于断网状态，电脑中的智能体依旧可以处理用户指令，完成用户要求的工作任务。

英特尔的智能体电脑主要与国内大厂合作，包括腾讯的WorkBuddy，阿里的千问办公，百度的百度搭子，字节的豆包工作等。目前腾讯走得最靠前，已经能本地部署大模型，阿里千问办公等暂时还不能部署。英特尔技术人员解释，智能体电脑是一件很新的事情，各家“进度不一样”。

英特尔展台的智能体电脑

当前市面上已经出现了一批正在销售的智能体硬件，以手机为主，电脑和眼镜也有概念产品。这些产品还没有得到大规模普及，对于产品的性能，也有用户提出质疑。

李永钢称，智能体硬件目前还处于较早期阶段，不过产品更新速度已经超出了他的预期。高通对于智能体硬件有一系列的计划，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。李永钢说，他理想中的个人智能体，不该被设备形态割裂。在未来，一个人眼镜看到的，手表记下的数据，都应该整合起来为这个人服务，因为多台设备联合，比单台设备更能明白用户的需求。

虽然硬件厂商都在尝试智能体，但未来怎样依靠智能体获得收入，硬件厂商还没有给出答案。海外一些软件层面的企业做了尝试。

AI数据基础设施提供商邓白氏把自己覆盖全球超9亿家企业的商业信息数据接入智能体，与海外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尝试积分制与Token计费，有智能体版本的产品价格可上浮约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，用户持续付费意愿比较高，国内主要面向C端用户，用户数量增长较快，愿意尝试的人更多。

据美国本土数据测算，当前数据和信息服务的市场规模约150亿美元，预计在AI加速发展的背景下，未来由数据驱动的智能体劳动力市场规模能达到约950亿美元。