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【环球网科技报道 记者林梦雪】2026年，被业界普遍视为AI真正落地的“元年”。当大模型的喧嚣逐渐沉淀，企业关注的焦点正从“如何训练模型”转向“如何应用模型”。在这一转型期，端侧AI与智能体（Agent）的崛起正在重塑PC的定义。
近日，在2026年APEC数字周期间，中国惠普有限公司副总裁、大中华区个人信息产品事业部总经理周信宏接受环球网专访，深入剖析了这一行业趋势。他认为，AI已不再是单调的聊天框，而是进化为能干活的工作伙伴；PC正从单纯的工具演变为员工的“数字工位”，而本地算力中心将成为企业数据安全的新护城河。
从“聊天框”到“工作伙伴”：AI进入智能体时代
回顾过去三四年，AI技术实现了从概念走向落地的跨越式发展。周信宏指出，AI的角色已经发生根本性质变。
“随着AI在过去三四年的快速发展，终端设备正真正迈入能够落地、创造实际价值的全新阶段。”周信宏表示，过去大众印象中的AI或许只是简单的Chatbox（聊天框），而步入智能体时代，AI已经成为工作上的合作伙伴。
角色的转变充分释放了数据的应用价值。周信宏分析，过去行业谈论大数据、云端应用和AI，更多聚焦模型训练，对于推理应用何时落地常常感到迷茫。端侧智能体时代的到来，正在推动AI产业整体加速向前发展。
“这意味着，进入智能体时代之后，AI的边界能力得到大幅拓展，智能体时代下的PC不再只是工具，更是工作伙伴，甚至可以被定义成一个‘工位’。”周信宏强调，伴随AI PC、工作站等产品需求快速上涨，PC终端正全面迎来智能体时代。
破局数据焦虑：端侧AI构建“物理隔绝”的安全防线
企业数字化转型步入深水区，数据主权与隐私安全始终是核心痛点。尤其面对跨境数据流转以及敏感行业业务场景，完全依赖云端大模型，往往同时面临合规与延迟的双重挑战。
针对这一行业痛点，周信宏提出“云边协同、端侧优先”的解决思路。在他看来，云端与端侧相辅相成：通用信息流转可以调用公有大模型；而面对低延迟、本地化，甚至断网运行的场景，本地PC、工作站就扮演着不可替代的作用。
“在本地部署高性能工作站或者AI小型算力中心，就可以形成相对独立、天然隔离的数据安全环境。”周信宏解释，依托这套架构，可以在本地运行大模型与智能体应用，更好地满足数据安全与隐私合规要求。
他特别谈到，医疗、制造、建筑、金融、律所等行业，研发资料、患者信息均属于高度敏感数据。“这类场景尤其适配AI本地私有化部署架构。”
与此同时，周信宏也肯定了国内开源大模型发挥的重要价值：从早期DeepSeek带动开源生态发展，再到Kimi等模型持续降低AI落地门槛，国内大模型企业不断创新，为亚太乃至全球企业快速搭建自有智能体应用创造了良好条件。
AI落地元年：算力架构重构与全面智能化转型
2026年作为AI落地元年，企业AI的现状与未来发展备受关注。周信宏认为，自今年年初技术爆发之后，行业对于智能体应用已经形成全新认知，AI已经从单纯输入交互走向实际落地，直接带动数据推理需求高速增长。
配资炒股首选“2025年是智能体快速发展的关键一年，”周信宏谈到，“我也看好未来，伴随开源大模型能力持续迭代升级，智能体应用将落地到更加广泛的行业场景。”
硬件底层的算力架构，也正在发生深刻变革。周信宏观察到，全球端侧算力需求上涨，正在驱动芯片厂商调整布局。“我们能够看到行业趋势：随着端侧算力需求持续走高，包括英伟达在内的产业伙伴，都在强化CPU与GPU协同能力，持续加码端侧AI投入。这是属于端侧的时代。”
面对行业变化，周信宏表示，未来端侧算力需求，会兼顾AI本地私有化部署和数据安全诉求。惠普也将携手生态合作伙伴，助力企业不止完成数字化转型，更实现从AI训练推理到智能体落地的“全面智能化转型”。
周信宏总结，AI智能体时代到来，不只是技术迭代，更是生产力的重塑。当PC进化为“工位”，数据实现本地安全流转证券配资工具，企业才能真正拿到AI时代的船票。
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