1、英伟达发布首款PC超级芯片！黄仁勋称“Agentic AI时代全面到来”
2、破局高端封装设备垄断：和研科技三大核心设备引领国产替代
3、手机将围绕智能体转，Token将成新货币，数据中心品牌亮相！高通安蒙的这场computex2026演讲，信息量爆炸！
4、美国商务部：禁止AI芯片出口至中企海外子公司
5、英伟达和台积电将AI引入晶圆厂，推动半导体设计与制造发展
6、联发科Computex大秀Wi-Fi 8、6G等多元运算与前瞻技术布局
1、英伟达发布首款PC超级芯片！黄仁勋称“Agentic AI时代全面到来”
6月1日，英伟达CEO黄仁勋在COMPUTEX 2026发表主题演讲。
黄仁勋称智能体AI（Agentic AI）时代全面到来，token（词元）成为了利润单位，AI成为了利润和GDP的“生成器”：“算力即收入，算力即利润。”同时，该公司正式进军PC（个人电脑）市场，在会上发布为Windows笔记本电脑和小型工作站设计、基于Arm架构的RTX Spark超级芯片（包括此前爆料中代号为“N1X”的芯片），将其称为“有史以来最高效的平台”。
黄仁勋还谈到，公司专为AI智能体打造的Vera CPU已全面投产，速度比x86处理器快1.8倍，可驱动各行各业的多样化工作负载。
黄仁勋花了大量时间阐述，“智能体AI已经到来，有用的AI已经到来”。在2026年前几个月，GitHub上的代码提交量几乎翻了三倍（从2025年的5亿次至14亿次）。AI不仅能改变软件开发，还将创造更多岗位：“软件工程师的数量正在增加。人们谈论AI减少了工作岗位，这完全是胡说八道，实际上有更多软件工程师被雇用。”
黄仁勋进一步指出，传统的“应用代码在操作系统内运行”的模式已经被打破。智能体（Agent）的新模式以大语言模型（LLM）为核心，通过安全套件（Harness）进行编排，处理包含工作记忆（KV Cache）、长期记忆、工具使用（如浏览器、数据库）的复杂工作流。
2、破局高端封装设备垄断：和研科技三大核心设备引领国产替代
在AI算力爆发与半导体技术迭代双重驱动下，先进封装已成为全球芯片产业竞争的核心赛道，HBM、CoWoS、3D堆叠等高端制程的快速普及，正深刻重塑封装工艺与设备需求。
5月27日至29日，第十届集微大会在上海张江科学会堂隆重举办。在先进封测技术创新峰会上，和研科技技术总监王晓亮先发表名为“先进封装推动下磨划设备的变革”主题演讲，深入剖析了传统封装与先进封装的工艺代差，指出业界面临超薄晶圆加工、超高洁净度、高精度切割等全新挑战，传统磨划设备已难以适配产业发展需求，亟待进行系统创新升级。
针对行业普遍面临的痛点与挑战，和研科技实现设备整机到关键零部件的全链条自主可控，本次重磅推出三大创新新品，全面覆盖先进封装核心工序，为高端制程提供一站式解决方案。大会期间，王晓亮接受集微网专访，详解和研科技多款重要设备在核心技术研发、工艺优化、智能化升级等方面的实战经验、关键突破与技术成果，以及未来产品布局等重要战略。
未来，和研科技将坚持全链条自主创新，直击行业“卡脖子”痛点，以一站式国产化方案为先进封装产业高质量发展注入强劲动能，并为国产半导体设备高端化、自主化树立新标杆。
先进封装驱动变革：磨划设备迎来全新挑战
在半导体封装产业链中，磨片、划片是芯片制造的核心基础工序，设备的性能、精度与稳定性，甚至直接决定芯片的良率与品质。王晓亮表示，“随着先进封装技术快速迭代，传统封装的工艺标准、生产模式已经无法适配当下的芯片制造需求，同时倒逼磨划设备企业不断突破技术瓶颈，完成产品的迭代升级。”
他进一步阐释道，过去传统封装场景例如QFN/DFN、SOT/SOP等，芯片厚度普遍在150微米以上，晶圆物理强度高、结构单一，对磨划设备的切割精度、工艺模式要求较低，常规的直线切割模式即可满足生产需求。同时，传统封装的加工对象多为塑封料、金属框架结构，切割难度小、加工速度快，整体生产流程简单、稳定。
当然，为适配薄晶圆加工需求（50-150um晶圆厚度），传统封装也有自己的手段。比如在存储芯片制程，行业普遍采用DBG、DBG等新型工艺，核心逻辑是“先切割、后减薄”，通过提前完成部分切割工序，规避超薄晶圆后续加工的破损风险。在IGBT芯片制程中，针对薄晶圆的加工，还会采用边缘保留工艺，减薄时留存晶圆边缘厚度作为支撑结构，待背面金属工艺完成后，再去除边缘环完成芯片分离，大幅降低超薄芯片加工的破损率。王晓亮说。
但进入先进封装时代，芯片制程迎来了颠覆性变革，超薄晶圆加工成为行业常态。王晓亮指出，“如今行业内主流芯片厚度不断下探，大量产品需要减薄至50微米甚至更低，晶圆物理强度大幅衰减，极易出现破损、崩边问题，这给磨划、减薄工艺带来了极大挑战。”
工艺的革新，直接推动磨划设备发生变革。他进一步强调，最直观的变化就是切割模式的升级，设备从传统单一的直线切割，升级为可适配复杂制程的环形切割，需要新增精准起刀、轨迹切换等核心动作，对设备的运动精度、控制系统稳定性提出了极高要求。同时，先进封装不同技术路线对设备的差异化需求，也让设备兼容能力成为核心考核指标。
此外，在3D、2.5D主流先进封装技术中，设备应用场景和性能标准截然不同。3D封装作为核心技术，设备应用场景从传统封测工厂转移至晶圆厂，洁净度要求实现跨越式提升，需要达到百级、十级甚至更高标准，这是传统磨划设备厂商面临的重要技术壁垒，亟待突破升级。
全链条自主创新：攻坚推出三大核心产品
针对先进封装带来工艺变革，和研科技深耕半导体磨划设备领域多年，依托成熟的研发体系与产业化经验，精准对标市场核心需求，自主研发推出多款核心设备，覆盖先进封装超薄晶圆加工、高洁净处理忽然精密倒模等核心场景，提供全套国产化解决方案。
据王晓亮介绍，和研科技自主研发了DS9268型全自动高洁净修边机，专为解决超薄晶圆减薄崩边、应力破损等核心痛点。超薄晶圆原始边缘为圆弧倒角结构，极致减薄后会出现严重应力集中，导致加工过程中极易出现边缘碎裂甚至碎裂，大幅降低产品良率。
“我们的专用设备将晶圆圆弧边缘改造为垂直线形貌，彻底优化晶圆边缘应力分布，从根源规避减薄、切割过程中的破损问题。同时设备适配晶圆厂超高洁净生产环境，完全满足3D先进封装的严苛生产标准，有效解决传统设备洁净度不足、修边精度差、良率低等行业难题。”王晓亮说。
其次，针对2.5D封装工艺，虽然洁净度要求低于3D封装，但面临全新的工艺难题，硅中介层临时键合工序产生的溢胶会形成Over molding，直接影响后续减薄加工，这就要求设备具备高精度边缘处理、Cover键合片翘曲的能力，适配新型制程需求。
基于行业变革需求，和研科技完成了核心设备的迭代升级，推出DS9261新一代磨划设备，全面替代传统的DS9260机型。王晓亮表示，“这款设备最大的优势是全制程兼容，可同时适配传统封装与先进封装工艺，集成二流体清洗、二氧化碳发生器等多项核心功能，兼容多种晶圆贴膜、搬运模式，完美匹配环形切割、高精度轨迹切割等新型工序。”
此外，和研科技推出的RMT-3320Re-Mounter设备是全球首台可以实现单一机台两次倒模，将两个重复工序合二为一，大大降低可能出现的运输过程中的风险，减少人工参与时间同时提高了生产效率。
超薄晶圆质地极脆，传统加工过程中频繁取放、转运极易造成破碎，是行业良率提升的核心瓶颈。王晓亮称，“这款设备支持防腐蚀膜、高速透光膜双膜快速互换，适配激光背面加工需求，且所有工序均在同一平台完成，无需拆卸晶圆，彻底规避超薄晶圆转运破碎风险，同时兼容蓝膜、白膜等多种主流膜材，适配全品类生产需求。”
据介绍，除了上述三款设备，和研科技持续聚焦行业发展趋势与痛点并坚持技术创新，目前已打造形成划片设备、无膜切割设备、减薄设备、膜类设备、治具设备、激光研发设备六大核心产品线，覆盖6寸至12寸全尺寸、半自动至全自动全系列设备，同时配套贴膜、清洗、解胶、喷码等全流程辅助设备，可为客户提供一站式封装设备解决方案。
创新突破海外垄断：国产设备落地高端封装赛道
随着AI驱动先进封装产业高速增长，2.5D、3D封装及HBM等高端领域成为国产设备替代关键赛道，而和研科技凭借自研核心产品持续取得重要突破并打破海外垄断。在集微大会先进封测技术创新峰会发表主题演讲后，王晓亮接受集微网采访，详解公司多款重要设备的技术突破、市场落地情况及未来产品布局战略。
针对DS9268型全自动高洁净修边机的核心优势，王晓亮表示，“该设备聚焦HBM、3D堆叠等高端先进封装场景，突破难点并非传统切割工艺，而是严苛的高洁净度控制。此前该细分领域长期被日本设备厂商垄断，国内无成熟量产方案，国内头部存储厂商均依赖进口设备。”而该机型的推出成功打破国外垄断，为国内先进制程发展提供国产设备替代方案。
谈及技术水准，他坦言，“设备核心精度已与国际巨头齐平，虽然海外品牌在极限精度积淀上略有优势，但和研科技具备独特服务优势，可灵活承接日企不愿适配的定制化工艺需求。同时，该设备大幅拉低了行业设备售价，目前已进入下游存储厂商联合验证的收尾阶段，功能、精度均通过客户认可，即将落地批量订单，真正实现高端修边设备的国产化替代。”
此外，DS9261型高精度全自动双轴划片机的问世，不仅标志着国内在晶圆高精度划切领域实现重要突破，更为先进封装、显示半导体及高带宽存储等前沿领域提供了关键制造装备支撑。
王晓亮称，“DS9261型高精度全自动双轴划片机实现了工艺与性能等全面升级。一方面，兼容传统封装与2.5D先进封装核心工艺，可适配HybridBonding等前沿制程，功能集成度大幅提升。另一方面，相较于海外竞品，设备针对性解决了翘曲晶圆加工难题，通过专属硬件优化，攻克了海外设备无法处理的工艺痛点。”目前，该机型已实现规模化出货，已在多家头部半导体企业落地应用，持续为公司贡献营收并拉动业绩增长。
对于全球首创的RMT-3320Re-Mounter两次倒模设备，王晓亮解读了公司“敢为人先”的核心驱动力。该设备诞生源于先进封装行业真实痛点，传统倒模工艺需人工翻转晶圆完成双面加工，超薄晶圆极易碎裂、良率偏低，且人工操作流程繁琐、风险较高。
和研科技深耕行业多年，深度对接客户需求，捕捉到先进封装对高效、高良率倒模设备的刚需，依托自身工艺积累率先研发创新。目前这款单次机台双倒模设备，已成功导入多家头部封测企业，在新型封装产线中应用表现优异。
对于和研科技打造的治具设备产品线，王晓亮阐述称，这并非公司的产品战略转型，而是核心业务的关键补充。他表示，“治具是影响设备加工精度与产品良率的核心部件，自研治具可彻底解决外购配件适配性差、磨合故障多的行业痛点，保障设备一体化稳定运行，同时该产品线可对外销售，进一步完善公司产业布局，构筑差异化竞争壁垒。”
亮相集微半导体展：规划全线布局高端封装设备
值集微大会创办十周年之际，本届活动将迎来全方位重磅升级。其中，作为核心板块之一的集微半导体展，以两大主题分区、产业链顶尖企业，全面呈现从材料、设备到设计、终端的完整技术图谱，和研科技亮相（展位号A22），与产业界进行了更直观、深入的洽谈与交流。
在集微半导体展台上，和研科技多款核心工艺设备与一体化解决方案全面亮相，包括DS9260 12英寸双轴全自动划片机、DS9261 12英寸双轴全自动划片机、DS 9268 12英寸全自动高洁净修边机、HG5260 12英寸双轴全自动研磨机、HG5360 12英寸全自动研抛一体机，可应用于HBM/Memory/CIS/WLCSP/CoWos等诸多领域。
此外，和研科技重点展出了晶圆切割机、倒膜机、激光环切机三大类产品，其中DS9262全自动12寸晶圆切割机以高精度、高稳定性、智能化为核心定位，精准匹配先进封装工艺对切割品质的严苛标准。RMT系列全自动晶圆倒膜机是真空贴膜、膜材切割等多功能集成于议题的高精度全自动设备，专为8/12英寸晶圆封装制程开发。LRC系列激光环切机具备两个取环平台，能够良好匹配激光环切的工作节拍，从而提升环切工序的工作效率。
在集微半导体展现场，由于多款主力封装设备产品及方案集中亮相展示，和研科技展台现场人气高涨，吸引大批观展客商驻足观摩、深度洽谈。公司技术团队在现场一对一讲解产品核心优势、典型应用场景与定制化服务能力，精准对接产业发展需求，高效推进合作对接。
整体而言，针对和研科技六大产品线的各自关键优势，王晓亮依次指出，划片机产品线设备类型覆盖国际巨头全线机型；无膜划切产品线设备类型更丰富，视觉分选技术自主掌握；研磨机产品线设备性能强对标竞品，撕贴膜技术自主可控；膜类设备产品线类型丰富，配套主要切磨抛设备；KIT产品线切割治具自主可控；以及激光类产品线可给客户提供更多方案。
面向2.5D、3D、HBM等高端封装赛道，王晓亮表示，“和研科技制定了清晰产品迭代规划，后续将重点研发高洁净减薄、激光隐形切割、激光裂片等设备，补齐高端磨抛切工艺短板，全面对标国际一线设备厂商，同时依托全链条技术创新、高性能产品与市场化落地，通过切、磨、抛、撕、贴一体化解决方案能力，持续深化国产替代和引领封装设备行业发展。”
3、手机将围绕智能体转，Token将成新货币，数据中心品牌亮相！高通安蒙的这场computex2026演讲，信息量爆炸！
6月1日，2026 台北国际电脑展（Computex）正式拉开帷幕，高通公司总裁兼CEO安蒙发表题为《The Year of Agents》的主旨演讲。
今年是智能体AI的元年，安蒙也连续三年在台北电脑展发表主旨演讲。在这场一个小时的重磅演讲中，安蒙完整描绘了智能体如何渗透手机、PC、汽车、机器人、工业等几乎所有终端和边缘领域，深刻阐释端侧性能与能效为何成为AI时代的核心竞争力，并系统解读高通如何以“计算连续体”（Compute Continuum）为底座，从个性化体验到大规模推理，全面赋能智能体AI走向现实。
而演讲最后的 “One More Thing”，更是引爆全场：高通即将在本月底的投资者日发布数据中心业务全新品牌——DragonFly（高通飞龙），宣告这家移动芯片巨头多元化战略开启新篇章，完成从可穿戴到数据中心的全域覆盖。
一场由AI智能体驱动的全设备重构浪潮，正扑面而来。
智能体AI时代，手机角色如何转型？
开场的一段视频，展示了高通描绘的智能体时代的场景，早晨你的手机会提醒你今日温度，衣着推荐，语音推送每日简报等等。
“我们正步入一个AI不再像工具般存在的世界。”安蒙说。
这意味着，智能体时代的到来，将变革传统的人机交互的关系。AI从冰冷的工具，变成温暖的贴心的伙伴。AI智能体让你有更多时间去进行创造，以你的方式，回应生活与工作的需求，不仅是一个辅助工具，更是具有一双懂你周遭世界的慧眼与聪耳。
对于这段演示，安蒙首先强调了，这并非是高通的广告。归根结底，技术的演进是产业链众多公司共同推动的结果，从来没有任何一家公司能够包揽一切。所以安蒙首先感谢了包括台积电在内的合作伙伴和供应商。
而接下来，安蒙说，在今天的演讲中，只有一个核心任务就是尽最大努力介绍清楚：智能体AI的未来是什么样子？AI是如何在所有设备上演进？因为这是一种全新的计算形态，深刻影响每一台设备。
两年前，高通在台北电脑展上，提出AI将改变人机交互界面（AI即新UI），并将重塑所有个人计算设备架构。这一愿景在2026年正逐步成为现实。人工智能正在不断演进，并将达到令人难以置信的规模。从最初仅作为工具回答用户指令、辅助人类与计算机协作，发展到能够自主采取行动的阶段。
安蒙通过几个事例进行说明。
未来家中会出现智能体，实时更新你的各项活动、日程安排，以及你工作中需要完成的所有事项。它会陪伴着你，帮你思考需要推进的项目、需要完成的任务。它会提示你做出决策，在工作中陪伴你。这基本上描绘了智能体AI时代的场景，AI不是像现在单向路径的命令-响应。而是主动服务。
过去很多年，手机都是人们数字生活的中心，一切围绕手机展开，通过操作系统和应用与手机交互，其他可穿戴设备也都围绕着手机生态系统。
但安蒙指出，未来智能体将成为用户数字体验的中心，包括手机在内的所有设备，都围绕着智能体运转，而不再是手机的延伸。数字生态系统不再以单一设备、操作系统和应用为核心，设备将成为智能体的触点。
在安蒙看来，智能体不会被束缚，不会依附于单一生态系统；所有连接用户与智能体的事物，都将成为人工智能的入口，这是一项极为重要的变革。
“我在高通工作30多年，有一件事可以肯定，移动产业并非一成不变，它始终在不断变化。”安蒙说。
智能设备需要重新设计
AI时代带来的显著变化之一，就是智能终端覆盖的范围正在显著地扩大。从手机，到PC，到可穿戴设备，机器人等等，而这也恰恰是高通近年来不断推进业务版图，实现多元化战略的底层逻辑。
据安蒙介绍，当前，全球约有60亿部手机，20亿台个人电脑、5亿辆联网汽车，还有20亿台个人人工智能设备（包括可穿戴设备的演进形态）。而当把这些看作智能体的终端时，这个数字还只是开始。AI发展的下一个阶段，边缘侧终端将扮演重要角色。
介绍完当今智能设备的规模之后，安蒙传递了一个重要信息：今天的设备，并不是为智能体体验而设计的。
他的解释是，当智能体AI成为日常生活中最核心的人工智能功能，尤其是在个人计算领域，人们与设备的交互方式会彻底改变，因此需要全新的设备。如今所有的设备，都是为用户发起操作而设计，而不是为智能体自主运行设计。
安蒙进一步解释称，智能体的特点在于：
·它们能够持续运行，传递上下文信息，可靠且安全地编排多项任务，并且可以自主完成这一切，无需人类持续干预。仅凭这一点，就能窥见设备将如何变革，设备架构将如何改变。
·智能体根据意图采取行动。当人工智能在人机交互中扮演重要角色，它能够理解人类的意图，主动理解需要与人类协同处理的内容。
·它会设定目标，拆解成多个步骤，跨系统、跨数据集进行协调 —— 包括设备上的本地数据、个人图谱中的专属数据，以及云端的数据。
·它会规划、执行，用户负责验证，直到任务完成，都会持续与之互动。从定义上讲，这就需要全新的硬件，因为操作不再只是由用户发起，智能体也会自主运行。
·会改变操作系统和应用程序。
基于上述判断，安蒙认为，这正是计算领域的绝佳机遇——覆盖海量设备的生态体系，将为人工智能时代迎来升级。因此，必须在所有计算领域实现紧密集成，同时满足严格的功耗与延迟约束。
“我再怎么强调功耗的重要性都不为过。想想你的手机：如果仅由你操作，都很难撑过一整天，那么当你和智能体同时使用时，功耗挑战会更加严峻。这对功耗和延迟来说，是极其巨大的工程挑战。”安蒙说。
因此，面向智能体AI时代的设备需要支持系统级的规划、推理与协同。这也成为安蒙强调的计算将如何演进的方向：需要性能强劲、高能效的CPU来负责任务编排；需要高能效、高计算密度的 NPU和GPU来运行本地模型。
同时，安蒙还强调了AI需要在云端与终端之间分布式部署。他认为，很快云端和边缘将不会出现在单独讨论的范围，而是会融合成一个同意的系统。要实现这一点，设备需要依托NPU和GPU提供足够的计算能力。
“你需要传感器数据，上下文也至关重要。没有上下文，智能体就无法发挥作用，无法做到主动贴心。面向智能体AI的下一代设备，这些能力都必不可少，真正的升级即将到来。当然，不同设备的需求各不相同。”安蒙说。
在高通看来，个人设备需要全天候智能，高度聚焦与用户相关的传感器和上下文，极致能效 —— 因为设备需要随身携带，天生具备移动性；同时需要高速连接。
在汽车和机器人领域，需要在严苛环境下保持稳定算力，必要时可以不依赖网络和云端独立运行。
在数据中心，推理需要极大的规模，同时能效也至关重要。
安蒙强调称，对于深耕移动行业数十年的企业而言，高通早已习惯在计算能力增长和能源供应之间寻找平衡。在有限的电池、有限的体积下，用有限的能量提供足够的算力，一直是多年来高通的擅长和优势。而这一点在数据中心领域同样适用。
如今，高通的多元化业务布局覆盖众多边缘设备，用高通自己的话说，是全球极少数能够
构建覆盖全功耗段的系统的厂商：从功耗低于2毫瓦、搭载微功耗Wi-Fi、可连接个人AI智能体的耳机产品，到数千瓦功率的数据中心设备。
因此在安蒙看来，当智能体AI到来，所有设备都要迎来升级时，这就是高通和合作伙伴的绝佳机遇。智能体AI芯片企业竞争的关键，是需要可全栈扩展的专用计算方案，实现从毫瓦级设备到数千瓦级设备全覆盖。而高通在智能手机、PC、汽车、机器人领域实现领先的每瓦性能，并将这一优势延伸至数据中心，将迎来也是千载难逢的机会。
加速落地的智能体
今年的台北电脑展上，高通针对PC业务宣布推出全新入门级处理器骁龙C平台，面向300美元及以上价位的入门级笔记本电脑，持续推动AI PC的规模化普及。
当智能体AI时代到来之时，可以看到，智能体已经开始部署，并在手机、PC 以及新兴的个人AI设备品类中逐步规模化。
安蒙试图借此向在场观众解释清楚：手机领域的变革，将很好地预示PC和其他设备的未来。他想强调的是，智能体并不依附于某一台设备，而是跟随用户移动，无论你使用哪台设备，它都陪伴在你身边。
“这就是理解这场变革的关键：当生态系统的核心，尤其是移动生态，不再是智能手机，而是智能体，智能体将贯穿所有设备。为什么高通定义2026年是智能体元年，就是因为智能体的普及正在加速。”安蒙说。
安蒙举例称，如今智能体已经开始在商用设备上加速落地，OpenClaw、Hermes等已经在骁龙平台运行，Claude Desktop等智能体助手原生运行在骁龙PC上。这一趋势还在不断加速，用户会越来越多地依赖设备，设备也会自主完成更多任务。
Perplexity Computer等云平台，正在构建连接终端的规划层；谷歌通过Gemini Intelligence将智能体AI直接引入Android；微软也在推进相关布局；Humain等合作伙伴甚至在开发完整的智能体操作系统。
在手机方面，全球有60亿部手机，这些用户体验也将被重新定义，而这些编排器，正是AI向智能体转型的重要里程碑。
在手机方面，全球有60亿部手机，这些用户体验也将被重新定义，而这些规划器（Orchestrator），正是AI向智能体转型的重要里程碑。安蒙介绍称，Open Claw 刚推出时，很多消费者购买 Mac Mini 等设备运行智能体，完成任务、发送指令。但这不是极客专属，未来大多数人都会这样使用计算设备。你不可能随身背着一台接电源的电脑，你只会带一部手机，而所有智能体能力都会在手机上实现。
“未来的设备将拥有双重属性，人类主动操作+智能体自主运行。手机的变革，也会影响笔记本电脑等个人设备。由此，个人AI设备会快速规模化，因为它们的交互更自然，比如智能眼镜贴近人的眼、口、耳，使用体验更顺畅。这就是我们将在计算领域看到的惊人转型。但这不仅仅发生在个人计算领域，当我们看向物理世界，同样的变革也在发生。”安蒙强调。
物理AI：工业领域的巨大机遇
安蒙在演讲中也表达了对于物理AI在当前行业应用前景的兴奋之情。
汽车、机器人、工业系统，都将成为智能体AI的重要终端。而在这些系统中，都有对应的特殊要求：延迟、安全性以毫秒、毫米为单位衡量，每一个细节都至关重要。
以汽车场景功能的演示为例，安蒙指出，汽车会拥有两个层面的智能。
一层是座舱内与用户个性化交互的智能。座舱内的AI会为用户定制个性化体验，这和此前提及的智能体是专属助手类似。当用户坐进车内，这份体验会无缝延续，智能体与之交互。无论是在汽车、个人AI设备、手机还是PC上，核心都是智能体。
另一层是道路上的物理 AI。汽车除了与人交互，还需要在车内场景、道路环境中运行物理AI，通过摄像头、雷达、传感器和地图实现感知、规划、行动与导航。
“而最终两层智能会作为一体化系统运行。”安蒙强调。
这也是高通多年来强调的，软件定义汽车的重要组成部分，在智能体时代，这一概念将进一步演进为AI定义汽车。
此次台北电脑展期间，高通的另一项重要宣布，是发布了面向机器人的全栈参考设计——高通跃龙IQ10 RRD。
安蒙在演讲中，也以机器人行业的深刻变革为例进行了介绍。
在安蒙看来，器人技术极具价值，因为它不断突破计算技术的极限，融合了个人计算领域的传感、感知、高集成传感器技术，同时整合了汽车行业的精度、工业级品质、安全性和冗余能力。实现了消费电子与汽车技术的优势融合。
安蒙指出，要在机器人领域取得成功，必须将其设计为分层计算系统。
机器人拥有三层计算能力：
第一层是即时执行，就像人类本能动作，比如没拿稳东西立刻重试、保持平衡，无需思考即可完成；
第二层是具体任务执行；
第三层是推理与决策。
在此基础上，必须构建分层计算系统，实现分布式智能。打造机器人不仅需要构建中央大脑，还需要运动控制、执行驱动能力，感知和灵巧性也至关重要。
安蒙介绍，高通融合了移动、个人计算、汽车和导航领域的顶尖技术，打造了覆盖全形态的综合性机器人平台，包括自主移动机器人、工业机械臂、四足机器人、人形机器人、无人机等。
工业领域的机遇正在当下，而高通也在加快该方面的行动。比如，打造硬件、软件、AI 运营能力，实现车队与数据管理，为合作伙伴提供从原型到量产的全套支持。
安蒙认为，机器人的续航至关重要，计算与传感器高度集成。如果想让机器人实现规模化、拥有合理价位，就需要借鉴消费电子的高集成能力，这对高通和合作伙伴都是令人兴奋的机遇。目前，高通已经与VinMotion、Neura Robotics等企业展开相关合作。
除了机器人外，物理AI在工业领域拥有巨大机遇。安蒙强调称，工业领域不是需求受限，而是方案受限，关键在于系统和技术的成熟度。
工业领域的需求表现在以下几个方面：
企业和工业环境的需求极其庞大。比如视觉 AI 摄像头可以监控安全合规、监测智慧城市交通流量，自主触发行动，应用场景数不胜数。
全新的设备形态。从头盔、安全玻璃到工牌，无处不在。计算机视觉可以本地运行，也可以云端运行，需要时动态调用本地或云端更强大的模型，实现看、理解、决策、行动全流程。
将感知转化为实时智能，应用场景极其广阔。视觉和其他传感器的输入，结合智能体 AI，将从根本上改变大量系统和企业的运作方式。
“我们已经在零售、仓储、办公管理、楼宇、石油天然气、能源、智慧城市等领域看到这一趋势。这对智能体 AI 来说，是千载难逢的机遇。”安蒙说。
6G：智能体时代的“关键先生”
在介绍完生成式AI重塑个人计算、各类新兴个人设备、汽车、机器人、工业领域外，安蒙称还有一层技术将改变整体格局，它就是6G。
在世界移动通信大会上，高通将6G定义为首个为AI时代设计的无线网络，以及相关的三大支柱：连接、分布式计算和感知，并认为这是电信领域前所未有的新能力。
首先是连接。6G的连接变革，在于能够支持极高速的上行链路，从而实现包括智能眼镜、ARVR等应用，6G会让我们每个人都成为“行走的摄像头”。
第二部分是计算。强调端–边–云协同，将AI推理任务在终端（如手机、机器人）、网络边缘（如基站MEC）、云端灵活分配，追求高能效与低时延，而非集中式云算力。
第三是感知，这是电信基础设施有史以来最重大的变革。整个网络本身就将成为AI网络，从无线基站到中心局、数据中心，分布式实现AI计算与推理。这不仅对自主网络、资源自主分配、射频信号预测等连接场景至关重要，更因为感知技术需要这种能力。
安蒙称，感知是这一领域最大的变革，会让电信行业彻底蜕变。感知技术会将射频信号作为物理 AI 输入，用于模型训练。每一个无线连接都相当于汽车自动驾驶的雷达，全球会有实时数亿计的连接。
而依托于6G所带来的连接、计算、感知等基础优势，将带来彻底的变革。比如通过无人机探测管理低空经济。在每条道路上探测汽车、自行车、卡车、行人，识别物体并标注。通过对这些数据分析、定位，不仅能构建街区、城市的数字孪生，甚至能构建整个国家的数字孪生等。
而这与智能体 AI 的关联在于：所有这些都是实时上下文，支撑运行在各类终端设备上的智能体。
“我认为这是边缘领域令人兴奋的未来，因为AI是全新的计算形态，会让计算无处不在。”安蒙说。
Token就是AI时代的新货币
智能体催生了Token，创造了Token需求，推动AI规模化，同时定义了AI的架构和经济模式。
如今大多数软件、操作系统、应用商店，都是为人类操作设计。人们手动启动应用、访问网页、完成操作。
但有了智能体，一切都变了。智能体自主运行，与软件交互速度更快，可同时跨多个服务操作，这就是设备必须升级的原因。
安蒙指出，智能体会以机器速度生成token，而非人类速度。举个例子，应用和SaaS行业，迄今为止的客户端都是为人类操作设计。
而未来不再如此，应用和SaaS必须同时支持人类与智能体交互，而智能体的交互速度更快，这会从根本上改变Token的需求。
在安蒙现场展示的数据中，可以看到Token消耗的快速增长，尽管不同评估机构的数据略有差异，但整体趋势一致：
第一级，对话交互：单轮提示与响应，约1万Token；
第二级，推理：多轮交互，每个任务约10万Token，数量级提升；
第三级，智能体 AI：自主、多步骤、多次调用，每个任务约100万Token，且持续增长。
两个级别的时间，Token数量增长约100倍。
换个角度看数据：2026年，全球每10秒Token需求约317 亿个；2030年，同样10秒的需求将达到 1.27万亿个，增长40倍。
智能体会生成海量Token。最新评估显示，2030年全球Token总需求将达到亿亿级，Token就是AI的新货币。
安蒙用两个例子说明围绕Token的一切是如何运转的。他特别强调，这就是未来的必然趋势。
第一个是编码场景，编码是当前最消耗Token的任务之一。在云端运行代码时，编排器会智能路由工作负载，将部分任务留在设备端计算，必要任务上传云端。
通过应用分布式智能体AI，充分利用计算连续体的所有算力，同样的结果可以节省约1400万Token，成本降低 60%。
第二个例子，创建一个骁龙网页，提示词中有大量规范要求。左侧是纯云端运行，在云端生成Token；右侧是同样的结果，但由智能分布式编排器定义任务路由，结合设备端和云端的计算能力。
最终结果完全一致，但Token减少30%，成本降低4倍。
这就是分布式 AI 的强大力量。这也是未来的运行模式。一直以来，我们都在讨论云端与边缘，二者都极其重要。现在大家已经看到它们的落地方式：不是抽象的 “云端能跑的边缘也能跑”，而是该在云端运行的就在云端，该在边缘运行的就在边缘，二者分工明确。
在安蒙看来，如今手机里的应用众多，如果让大家区分每个应用的计算任务，哪些在手机端运行、哪些在云端运行，其实很难区分。虽然云端也重要，但如果在飞行模式下，就需要大量本地计算。因此，未来智能体AI的运行逻辑，是随着工作负载的转移，充分利用所有可用的计算资源。
这就是高通提出的计算连续体（Compute Continuum）的理念，当所有场景都催生AI计算需求，每一种计算引擎都会成为智能体未来的重要组成部分。而高通在各类设备上都拥有独特优势。
安蒙强调，这不是“一刀切”的方案，高通为每一种设备打造适配的 AI 平台，不同设备有不同用途，目标是在任何场景都实现最高智能、最高效率。
数据中心品牌首亮相 多元化战略启新篇
过去的几个月，高通对于数据中心业务的介绍极为低调。所有相关内容，包括当前进展，演进路线图等，高通都准备在6月24日的投资者日上全盘托出。
不过演讲的结尾，安蒙还是给数据中心留了一个“彩蛋”。正式发布高通数据中心产品全新品牌——DragonFly（高通飞龙）。
数据中心业务是高通多元化战略的重要组成部分，也可以说是全新的篇章。至此，高通的产品组合已经覆盖整个计算连续体的每一个层级——从连接智能体的小型可穿戴设备，一直到高性能的数据中心。
安蒙透露，目前高通已经与超大规模云厂商、全球合作伙伴开展实际部署。
“总而言之，我们对技术的未来充满期待。每一台设备都将迎来深刻变革，智能体不是未来的概念，而是已经到来的现实。它将深刻改变计算领域，催生大量对新型设备和计算能力的需求，智能体带来的这一轮升级周期，有望成为行业历史上规模最大的升级周期之一。”安蒙最后说。
4、美国商务部：禁止AI芯片出口至中企海外子公司
美国商务部5月31日采取行动，堵住了潜在的漏洞，该漏洞可能导致企业将全球最先进的芯片出口到中国企业的海外子公司。
此前美国一直在努力限制中国企业获得开发关键人工智能能力所需的半导体。
美国商务部工业和安全局 (BIS) 表示，即使实体位于中国境外，也将对总部设在中国的实体强制执行先进芯片的许可证要求。
BIS发言人表示，“BIS发布了指导意见，澄清了自2023年以来一直实施的出口许可证要求，BIS将继续严格执行出口管制，以保护美国的关键技术。”
英伟达表示，新的指导意见对公司没有任何影响，并补充说，由于美国商务部明确规定了对英伟达的许可证要求，该公司无法出货。
美国商务部在2025年5月宣布将不再执行拜登政府末期发布的“AI扩散规则”，从而为这一政策创造了漏洞。该规则对全球AI芯片的获取设有许可要求。
不过，新规取消了对台积电和其他代工厂进行额外尽职调查的要求，以确保他们生产的高端AI芯片并非用于中国幌子公司。此外，新规并未要求数据中心停止使用这些芯片或停止为服务器等先进计算设备提供服务。
5、英伟达和台积电将AI引入晶圆厂，推动半导体设计与制造发展
6 月 1 日消息，英伟达今日宣布，全球顶尖半导体企业台积电正采用英伟达加速计算与人工智能技术，推动半导体设计与制造领域的发展。
随着芯片工艺迈入更先进制程，将芯片从设计阶段推向规模化量产，已成为全球难度最高的计算挑战之一。如今，计算光刻、晶体管仿真、制程控制以及晶圆检测工作，都需要大规模仿真运算与实时优化，同时也离不开可在物理运算、图像分析及各类应用场景中提供支持的人工智能系统。
台积电正借助英伟达技术推进这场产业变革，在半导体设计与制造全流程中落地加速计算和人工智能方案，以此缩短先进晶圆厂的生产周期、提升能效、提高良率并改善整体运营效率。
英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋表示：“英伟达与台积电携手合作近三十载，不断突破计算技术的极限。台积电将英伟达人工智能与加速计算技术落地到晶圆厂生产环节，依托仿真、优化及人工智能技术攻克全球顶尖的设计与制造难题，为新一代芯片提速、增效、提良。”
台积电董事长兼首席执行官魏哲家称：“台积电与英伟达建立了长期稳固的合作关系，双方始终深耕前沿技术，为下一代计算产业发展筑牢根基。在晶圆厂运营优化、光刻、制程控制与检测等环节应用英伟达加速计算和人工智能技术，将进一步巩固我们的技术领先优势与顶尖制造能力，助力客户打造未来产品、收获商业成功。”
先进半导体的设计与制造，存在海量计算任务，同时要求晶圆厂各环节高度协同，覆盖芯片设计导入、晶体管建模、制程管控及厂区产能管理等多个领域。
台积电在英伟达图形处理器（GPU）上，运用英伟达 CUDA-X 函数库与人工智能模型加速各类计算任务：
1. 计算光刻：台积电采用面向光刻工艺的 GPU 加速函数库英伟达 cuLitho。光刻是芯片掩模设计的核心制版工艺，相较于传统基于中央处理器（CPU）的计算光刻方案，该技术在综合拥有成本不变的前提下，将成本效益或生产周期优化了 20% 至 50%。
2. 晶体管、设备与制程仿真：台积电使用英伟达 cuEST 电子结构仿真函数库开展半导体材料设计，依托 GPU 加速技术，化学仿真运算速度平均提升 50 倍。
3. 先进制程控制：台积电借助英伟达 cuML 机器学习函数库，在 GPU 上加速大规模数据分析。该方案可快速运算算法，并梳理数万道生产工序中的数十万项制程参数，将其精准输入机器学习模型，大幅降低制程波动。
4. 晶圆厂运营优化：基于 CUDA 实现 GPU 加速排程运算，搭配英伟达 H200 GPU，显著提升了晶圆厂产能。借助 H200 GPU 的 CUDA 算力，台积电能够更好地应对各类复杂生产限制，精简生产流程，最大化厂区产能。
芯片工艺愈发精密，即便是微小瑕疵也会影响产品品质与良率，因此更快速、精准的检测手段，成为半导体设计与制造的关键。
据了解，台积电采用英伟达 Metropolis 智能视觉平台与 TAO 工具包，优化高端芯片的缺陷分类工作。依托视觉人工智能技术，台积电实现了纳米级缺陷检测能力的升级。该套方案不仅提升了质检水平，当生产环境、检测设备及缺陷类型发生变化时，还能减少数据标注与模型重新训练的工作量。
高端半导体晶圆厂是目前结构最为复杂的工业设施之一，需要实现生产设备、物料、机械臂、工作人员及厂区配套系统的精密协同。台积电正探索运用英伟达 Omniverse 函数库搭建晶圆厂数字孪生（FabTwin），打造虚拟晶圆厂环境，用于评估生产设备布局及相关仿真工作流。在实体落地前先通过数字化方式测试各类设计方案，能够更灵活地对比复杂布局，提前排查潜在运行瓶颈。这种先虚拟、后实体的模式，大幅提升规划效率，在投入实体建设与资金前，加快关键决策落地。
6、联发科Computex大秀Wi-Fi 8、6G等多元运算与前瞻技术布局
联发科（2454）今年以AI Without Limits为主题，将于Computex 2026展出在AI世代下从边缘到云端的次世代技术与解决方案，包括甫获2026 Best Choice Award金奖的最新Wi-Fi 8系列产品、赋能Agentic AI的平板、车用、物联网等多元边缘运算平台、最新6G、卫星通讯等前瞻技术，以及先进资料中心技术等，展现联发科技在AI世代的研发实力与无限创新动能。
联发科总经理陈冠州表示，联发科技在Agentic AI趋势下，从边缘端至云端都拥有绝佳优势，不仅为各类边缘装置提供极致算力、更布局云端资料中心技术、也持续推进无缝串联边缘与云端的通讯技术。在产业迈向AI大趋势的关键转折点上，联发科技将持续携手全球伙伴、客户、AI生态系及半导体供应链，加速实现无所不在的AI并进一步扩大AI基础设施投资。
共同展出搭载NVIDIA GB10 Grace Blackwell超级芯片的Agentic AI超级电脑NVIDIA DGX Spark，具备1 petaFLOP效能GPU、20核心CPU、LPDDR5x统一架构记忆体，能在装置上直接运作大型AI模型，以自动且智慧协调执行任务，并重新定义桌上型装置的智慧生产力。此外，也于会上领先展出搭载NVIDIA G-SYNC Pulsar技术之显示控制芯片（Scaler）的电竞萤幕。
不仅于此，联发科技持续将AI整合至未来车用平台，展出天玑座舱旗舰平台C-X1，其整合NVIDIA AI与游戏技术，支援Agentic AI与感知运算整合、边缘与云端混合运算、AI与HMI同时运作的算力需求，不仅为世界首款支援3A游戏的车用芯片组，同时也将其打造为主动式AI智慧座舱，让座舱系统从被动的工具升格为懂车、懂乘客的得力智慧助手。
同场展出的天玑汽车连结旗舰平台MT2739，则为世界首款支援3GPP R18 5G NR-NTN卫星通话的车载芯片组，以实现从世界任一角落皆能用视讯通话无缝沟通的体验，同时内建联发科技数据通讯AI技术（MediaTek Modem AI，MMAI），可降低讯号切换卡顿达30%，让视讯会议、地图软体等应用体验在驶入地下室或隧道瞬间依旧不受影响。
备受瞩目的是联发科这次展出重中之重AI资料中心平台。从客制化ASIC与XPU设计、2.5D/3.5D先进封装技术、顶尖的高速互连技术，到机柜层级整合，将AI扩展的底层架构创新整合至单一系统，协助客户在大规模部署AI资料中心的同时，达到卓越的总体拥有成本（TCO）效能比与每瓦效能表现。
另外，今年Computex联发科因应产业朝导入矽光子以提升频宽密度的发展方向，展出高达400Gbps/fiber频宽速率之共同封装光学（CPO）技术，以及可应用于资料中心互连主动式光缆（AOC）之MicroLED光学技术应用，可单晶整合至与现有资料中心设备相容的CMOS收发器中，拥有铜线的可靠度并降低50%功耗。其中MicroLED光学技术可延伸应用至CPO与NPO技术。（联合报）
