竞争重点正在逐步转向AI性能、内存效率、功耗、设计架构、模型压缩、量化、多模型处理，以及软硬件协同优化。
过去几年，手机SoC的竞争主线还是CPU、GPU、NPU性能，以及制程工艺的迭代。但随着智能体开始从“回答问题”走向“理解意图、调用工具并替用户执行任务”，手机芯片面临的挑战正在发生变化。
近期，高通和联发科先后发布新一代旗舰移动SoC，均指向“Agentic AI”（AI智能体）时代的技术和应用需求。
与此同时，手机市场本身又处于存储等核心元器件成本上涨、整机需求承压的环境中。对于高通和联发科而言，如何在增加AI能力的同时控制成本和功耗，也成为新的现实约束。
在AI技术驱动下，智能手机行业正面临一轮全新的技术变迁。
2026骁龙峰会上，高通公司总裁兼首席执行官安蒙（Cristiano Amon）在演讲中回顾道，关于AI技术，行业最初主要在谈论AI对影像能力的增强，但如今，已经看到AI正在从根本上改变使用智能手机的方式。
当然，安蒙认为，即便技术发生深刻变迁，手机依然会是必不可少的终端之一，只是其角色所串联起的能力已经在演变。
他提到：“手机是属于你的终端，它始终陪伴着你，也最了解你。每当换新手机时，我们都会花很多时间把各项设置调整到最符合自己使用习惯的样子。有趣的是，自智能手机诞生以来，过去二十多年的智能手机体验几乎一直围绕着App展开。而在智能体时代，体验的起点不再是App，而是意图本身。”
高通技术公司高级副总裁兼手机业务总经理Chris Patrick给出了更为清晰的终端生态图景。个人计算的未来将是“以用户为中心的生态”：通过一系列智能终端的集合，每个终端都贡献理解用户和世界的独特层。其中，PC可以理解用户如何工作、创作和沟通；XR设备可以看到用户如何与周围世界交互；音频产品知道用户在听什么以及进行哪些重要对话；可穿戴设备可以追踪用户的健康、生活习惯和日常活动。
拆解来看，智能手机具备的“随身、情境感知、连接”三个核心条件，决定了这类终端在智能体时代也正面临全新的工作负载。
过去，手机上的核心计算单元中，CPU完成通用计算任务，GPU负责图形处理，NPU则可能支撑某个具体AI功能。现在，一个智能体任务可能同时涉及感知、理解、推理、规划、调用工具、读取上下文、跨应用执行等多个环节，而且这些任务可能持续存在于后台。
这实际上把手机SoC面对的问题从“算得有多快”，推向了另一个层面：如何让整套计算系统在有限功耗下持续、高效地处理越来越复杂的任务。
为此，高通推出旗舰移动平台产品组合——第六代骁龙® 8超级至尊版移动平台和第六代骁龙® 8至尊版移动平台。
这也有别于过去高通通常只发布一款旗舰平台的做法。Chris Patrick指出，旗舰智能手机市场与几年前的情形大不相同。如今，消费者可在基础款、Ultra款、折叠屏等多种机型中选择。这也意味着，单一标准已经无法定义旗舰。
更值得关注的是高通在计算和存储能力之间的协同优化。
Chris Patrick介绍，考虑到CPU还要快速访问数据，高通引入Oryon FlexCache，这一全新缓存架构让所有8个核心可以访问共享的L2缓存池，按需动态分配资源。
据介绍，这种设计的优势不仅限于AI方面。从游戏和内容制作到视频编辑和多任务处理，现代工作负载变得日益复杂，需要数据和资源的快速移动。
换句话说，CPU在智能体时代承担的角色正在从“执行计算”向“组织计算”转变。
针对AI功能需求，Chris Patrick指出，高通对Hexagon NPU架构进行了重新设计。它的核心是Hexagon Element Accelerator，旨在加速词元处理、提升模型性能并支持最高32K词元的上下文窗口。这使智能体AI能够处理更多信息并更快响应。此外，高通还将NPU共享内存提升了50%，把更多数据保存在片上，减少系统内存访问频次。
结合近期手机厂商发布的新一代AIOS系统不难发现，厂商们正尝试在端侧搭载30B规模大模型。这也是手机核心芯片厂商在应对的方向。
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