COMPUTEX TAIPEI 2026レポート 第40回

Qualcommがデータセンター向け新ブランド「Dragonfly」を公開、AI時代のインフラを一新する注目の新製品！

　台湾・台北で開催されているCOMPUTEX 2026において、Qualcommのクリスチアーノ・アモンCEOが基調講演に登壇し、AI技術の進化がエッジデバイスやネットワークアーキテクチャーに与える影響について解説した。

COMPUTEX 2026の基調講演に登壇したQualcommのクリスチアーノ・アモンCEO

　アモン氏は「2026年はエージェントの年である」と宣言し、AIが人間の指示を待つ単なるツールから、自律的に行動する「エージェンティックAI（Agentic AI）」へと移行しつつある現状を解説。また、クラウドとデバイス間で処理を分散する重要性を説き、データセンター向けの新製品ブランド「Dragonfly」を発表した。

　AIは現在、人間のプロンプトに応答する段階から、ユーザーの意図を理解し、自律的にタスクを実行するエージェントへと進化している。アモン氏は「デジタル体験の中心はスマートフォンそのものから、パーソナルなAIエージェントへと移行する」と指摘。スマートフォンやPC、ウェアラブル端末などはすべて、このエージェントにアクセスするための「エンドポイント」として機能することになる。

エージェンティックAIが人間のワークフローを根本から変革していく

　このような常時稼働し、継続的に状況を把握するエージェントを支援するためには、デバイスのアーキテクチャーを変革する必要がある。アモン氏は「人間が自分で操作するだけでもスマートフォンのバッテリーを1日持たせるのは大変なのに、エージェントが自律的に操作するとなればどうなるか」と問いかけ、電力効率の重要性を強調。タスクの自動化を行なう強力なCPUと、ローカルでモデルを実行する高密度のNPUおよびGPUが不可欠と指摘していた。

エージェンティックAIの常時稼働や継続的なセンサー処理に対応するため、従来とは異なる新しいデバイスアーキテクチャーが必要と説明

　AIの自律化はパーソナルデバイスにとどまらず、自動車やロボティクスといった物理的な世界（Physical AI）にも及んでいる。自動車においては、車内でユーザー体験をパーソナライズするエージェントと、カメラやレーダーを用いて自動運転を担う物理AIの2つの知能レイヤーが存在し、これらが1つの統合システムとして機能する。

多脚ロボットやヒューマノイドの図とともに、ロボティクス分野において必要となる中央計算処理や分散型エッジAI、常時稼働などのコンピューティング要件

　ロボティクス分野についてアモン氏は、人間の無意識の行動のような瞬時の実行、行動とグラウンディング（正確な回答を出力させる技術）、そして推論を行なうための「3層の階層型コンピューティングシステム」が必要だと説明。Qualcommは、中央計算処理や分散型エッジAI、高レベルのセンサー統合を組み合わせたプラットフォームを提供し、多脚ロボットやヒューマノイドなどの開発を支援している。

　次世代通信規格である6Gについてもアモン氏は、「AIの時代のために設計された最初のワイヤレス世代」と定義し、その柱として「接続性」「分散コンピューティング」「センシング」の3つを挙げた。

「接続性」「コンピューティング」「センシング」が、「AIのために設計される6G」の3つの柱

　接続性の面では、スマートグラスなどを通じて高速な接続が求められるとし、「6Gは私たち全員を歩くカメラにするだろう」と表現した。また、最大の変革であるセンシング機能については、数億の無線接続がレーダーのように機能して物理的な世界を知覚すると語った。

Giga-MIMO技術など、6Gにおける「接続性」について説明

　これにより都市レベルの巨大なデジタルツイン（現実世界の情報を仮想空間に再現する）が構築され、ドローンの検知や歩行者の追跡が可能となる。アモン氏は、このリアルタイムデータが、エッジデバイスのエージェントAIに対して不可欠なコンテキストを提供すると説明した。

6Gの「センシング」機能により、数億の無線接続がレーダーのように機能して物理的な世界を知覚する

　自律的なマルチステップのタスクを実行するレベル3のAIエージェントは、1タスクあたり100万トークン以上を消費する。アモン氏はトークンを「AIの新しい通貨」と呼び、「2030年の全世界のトークン需要は401京4800兆という桁違いの規模に達する」と予測。

自律的に行動するレベル3のAIエージェントでは、1タスクあたり100万以上のトークンを消費する

2030年における全世界の総トークン需要が、401京4800兆という膨大な規模に達するという予測

　この膨大な計算需要に対応するためには、デバイス側とクラウド側に計算を振り分ける「分散型AI」が必須となる。これについてアモン氏は「抵抗は無意味」と断言し、「クラウドで実行すべきものはクラウドで、エッジで実行すべきものはエッジで実行される」と語った。

　具体例として、コーディング作業で処理を分散させることで140万トークンを節約してコストを60%削減できることや、Webサイト作成タスクでトークン消費を約30%抑え、コストを4分の1にできることを示した。

コーディング作業において、クラウドとデバイスで処理を分ける分散型エージェンティックAIを活用することで、140万トークンを節約

Webサイト作成タスクにおいて、分散型エージェンティックAIによりトークン消費を約30%削減し、コストを4分の1に低減できる

　講演の最後、アモン氏はクラウド側のAIインフラを支えるデータセンター向けの新製品ブランド「Qualcomm Dragonfly」を発表。「データセンターの詳細は6月24日の投資家向け説明会で共有する」としつつも、すでにハイパースケーラーなどと実際の展開に向けた協業を進めていることを明かした。

クラウド側のAIインフラを支える、データセンター向けの新製品ブランド「Qualcomm Dragonfly」のロゴ

会場に展示された、「Qualcomm Dragonfly」ブランドのサーバーラック

【関連サイト】

• Qualcomm

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