Qualcomm 執行長 Cristiano Amon 告訴 CNBC，該晶片設計公司正在打造超過 40 種新款 AI 裝置的設計，因為公司正準備迎接「代理（agents）」在消費性電子產品中掀起的新一波浪潮。在 CNBC 的「The Tech Download」播客專訪中，Amon 表示，AI 代理將取代應用程式，並預測智慧眼鏡可能會變得如同智慧手機市場般規模龐大。這些說法出現於科技產業正轉向可穿戴、由 AI 提供動力的裝置，這些裝置能在各種服務之間執行複雜任務，進而可能改變消費者與數位科技互動的方式。
Qualcomm 針對多種外形規格開發超過 40 款 AI 裝置設計
Amon 揭露，Qualcomm 目前正在開發超過 40 款 AI 裝置設計。「現在，我們有超過 40 種這些裝置的設計，而且我要告訴你，這些外形規格的範圍非常、非常廣泛，」Amon 在「The Tech Download」中說。
這些可穿戴科技裝置包含珠寶、帶攝影機的耳塞、別針和手錶。「原則就是，你會戴著它；[that] 會一直跟著你；你還能看到你周遭的世界，所以你會有脈絡，並且能夠存取一個代理（agent），跟代理對話，」Amon 說。
「我覺得，大家會在不同外形規格上做很多實驗，」Amon 補充。
Amon 表示 AI 代理將取代傳統應用程式
Amon 將 AI 代理描述為數位助理（例如蘋果的 Siri 或 Google Gemini）的下一步。科技產業押注這些代理能夠在裝置上的各種應用程式與服務中，完成更長、更複雜的任務，例如代為預訂假期。
Amon 分享了一個代理的例子：它能立即取回銀行交易的細節，免去使用者在 App 裡找來找去、並手動定位資訊的必要。Amon 說：「應用程式『還沒有死』，但應用程式會改變。」
「那些代理將會是新的應用程式，」他補充。
Amon 表示，手機將會「圍繞著代理（around the agent）」而存在，而且「新的裝置類別……也會圍繞著代理。代理將會理解人的意圖，並替你把事情做完，所以重心所在會發生轉移。」他也補充說，手機不會完全消失。
智慧眼鏡出貨量預估可達數億等級
Amon 告訴 CNBC，他對智慧眼鏡相當看好，認為這個品類在規模上可能會與智慧手機相抗衡。智慧眼鏡的出貨量目前每年在「數千萬」等級。Amon 說：「再過幾年」，這可能會達到「數億個眼鏡（glasses）級別」的出貨量，而且可能會變得跟智慧手機一樣大。
根據 Counterpoint 研究，2025 年共出貨 12.6 億（1.26 billion）支智慧手機，較前一年約高出 3%。
Meta 到三星等公司都在開發內建攝影機的智慧眼鏡。
AI 公司進入消費硬體市場
Amon 表示，裝置的這些變化可能會為新型公司打開進入消費硬體市場的大門。去年 OpenAI 買下 io，該硬體新創由知名的蘋果設計師 Jony Ive 創立，因為 OpenAI 正希望切入消費裝置市場。
「我們穿戴的所有裝置都會成為代理（agents）的端點（endpoints），而那些 AI 公司也理解，他們必須從代理手中把這些端點贏過來，」Amon 說，並解釋為何非傳統的硬體公司正在進軍各種小工具。
硬體領域的新進者另一個動機是資料。Amon 表示，這些裝置蒐集資料的規模將會比用於訓練 AI 模型的資料「大上成倍（exponentially larger）」。他說：「所以那些公司想要取得這些資料，因為這很重要，能用來訓練未來模型；並為使用者打造『客製化（bespoke）』的 AI 體驗，Amon 說。」
Qualcomm 升級晶片路線圖以支援未來裝置
Amon 表示，隨著裝置可能轉向更小的外形規格，為這些裝置供電的晶片也需要改變，因為它們必須變得更強大，且更節能。
「我們整個路線圖目前正處於升級流程中。整個路線圖，因為我相信，我們今天所擁有的任何裝置都沒有為未來做好準備，」Amon 說。
FAQ
Qualcomm 執行長 Cristiano Amon 宣布了哪些關於 AI 裝置的內容？
Cristiano Amon 告訴 CNBC，Qualcomm 正在跨多種外形規格打造超過 40 種新款 AI 裝置設計，包含珠寶、帶攝影機的耳塞、別針和手錶。他表示，這些可穿戴裝置將作為 AI 代理的端點。
根據 Amon 的說法，智慧眼鏡市場可能會變多大？
Amon 告訴 CNBC，智慧眼鏡的出貨量目前每年在「數千萬」等級。他表示：「再過幾年」，這可能會達到「數億個眼鏡（glasses）級別」的出貨量，並且可能會變得跟智慧手機一樣大。根據 Counterpoint 研究，2025 年共出貨 12.6 億支智慧手機，較前一年約高出 3%。
為什麼 AI 公司正在進入消費硬體市場？
Amon 表示，AI 公司理解他們必須在代理（agents）端點的競爭中贏過其他方案。他說另一個動機是取得資料，因為這些裝置蒐集資料的規模將會比用於訓練 AI 模型的資料大上「成倍（exponentially larger）」，這對於訓練未來模型、並為使用者打造「客製化（bespoke）」的 AI 體驗很重要。
