Ang Chinese AI PC N90 Pro ay pumasok sa Agent Era kasama ang suporta sa 35B Model

AI-generated summary: Ang edge computing ay naging pahintulot para sa pagpasok sa era ng Agent. Ipinakita ni Jensen Huang sa GTC Taipei ang isang computer na kayang mag-run ng isang personal na Agent nang 24/7, na nagmarka ng paglipas mula sa era ng malalaking modelo patungo sa era ng Agentic AI. Ang PC ay nagbabago mula sa isang pasibong kasangkapan patungo sa isang personal na sentro ng pagkalkula na nakakaintindi ng konteksto at nakakagawa ng pag-iisip at pagpaplano. Habang binago ng Microsoft at NVIDIA ang PC, ipinakilala rin ang lokal na长城N90 Pro AI PC, na gumagamit ng M50 memcomputing chip mula sa Houbomo Intelligent, na may konsumo ng kapangyarihan na lamang 10W at nakakapag-run nang malinis ng isang modelong may 35B parameter. Sa aspeto ng token cost, ang lokal na pag-run ay nagtataglay ng zero marginal cost, at inaasahan ng industriya na 80% ng mga scenario ng inference ay mabababa sa lokal. Inaasahan na tumaas ang paglabas ng AI PC sa bansa sa taong 2026 ng 146.5% kumpara sa nakaraang taon, at ang lokal na teknolohiya ay may kakayahang magbigay ng isang kompletong AI Agent computer.

May-akda ng artikulo, pinagkukunan: 36Kr

Sa kanilang nakaraang GTC Taipei Conference, sinabi ni Jensen Huang na ang paraan ng paggamit ng PC sa nakalipas na 40 taon ay ang pagbukas ng application, pag-click, at pag-input. Ngayon, ang Microsoft at NVIDIA ay gagawing muli ang PC.

Ipakita niya ang isang computer na maaaring mag-run nang 24/7 ng isang personal na Agent, na nagbigay ng malalim na pag-unawa sa publiko na ang AI ay pumapasok mula sa panahon ng large language models patungo sa panahon ng Agentic AI.

Ang papel ng PC ay nagbabago: mula sa isang tool na naghihintay nang pasibo sa mga aksyon ng gumagamit, hanggang sa isang personal na sentro ng pagkalkula na nakakaintindi ng konteksto, nakakagawa ng pag-iisip at pagpaplano, at nakakapag-activate ng mga kasangkapan. Ang pagbabagong ito, ayon kay Jensen Huang, ay ang pinakamahalagang pagrerepaso ng paaan ng PC mula noong Windows 95.

Sa parehong panahon, ipinakilala ang lokal na AI PC na Great Wall N90 Pro. Ang AI PC na ito ay may katulad na posisyon sa Agent Computer na ipinakita ni Huang Renxun, na parehong batay sa Agent bilang pangunahang disenyo, at parehong nagtataglay ng lokal na malinis na pagpapatakbo ng malalaking model sa gilid sa isang makitid at magaan na katawan.

Pinapagpatuloy ang dalawang teknikal na direksyon nang sabay-sabay, na nagtatapos sa iisang konklusyon: ang computing power sa edge ay ang pagsali sa era ng Agent.

Sa mga partikular na solusyon, ano ang mga pagkakaiba ng mga lokal na solusyon sa tatlong aspeto: pagbibigay ng computing power, ekonomikong account, at seguridad?

Ipinakikita ni Huang Renxun ang Agent Computer bilang tatlong kinakailangang kondisyon.

Una ay sapat na lokal na computing power, dahil dapat mag-handle ang Agent ng maraming pagtawag at pagpapatakbo ng model nang sabay-sabay, na may sukat na parametrong umabot sa milyar-milyar. Ikalawa ay ang security sandbox, upang siguraduhing tumatakbo ang Agent sa isang ligtas na kapaligiran at hindi makakapag-access nang libreng sa lahat ng mga resources ng buong machine. Ikatlo ay ang Agent runtime, o ang intermediate software na nakakaintindi ng nais ng user, nakakasplit ng mga gawain, at nakakapag-trigger ng mga kasangkapan.

Kailangan ang tatlong kondisyong ito dahil iba ang paraan ng paggawa ng Agent kaysa sa tradisyonal na software. Ang pagpapatakbo ng tradisyonal na software ay linyar: hinahawakan ng user ang isang pindot, nagpapatakbo ang software ng isang tampok, at tapos na.

Ang paggana ng agent ay sikliko: ito ay tumatanggap ng isang ambigong utos, nagde-decompose nito sa maraming hakbang, gumagamit ng iba’t ibang mga kasangkapan, nag-aadjust ng susunod na aksyon batay sa intermediate results, hanggang sa matapos ang gawain. Sa prosesong ito, bawat pag-iisip ay nangangailangan ng computing power, bawat paggamit ng kasangkapan ay nangangailangan ng pagkontrol sa pahintulot, at bawat pagbabago ng hakbang ay kailangang iskedyul sa runtime.

Sa mga tatlong kondisyon, ang unang hinahanap ng industriya para sa pagbubukas ay ang computing power.

Noong 2024, nang ipinakilala ng Microsoft ang mga pamantayan ng Copilot+PC, ang kinakailangang 40 TOPS ay itinuturing na sapat ng industriya, ngunit dalawang taon na ang nakalipas, ang pagtataya na ito ay napalitan. Mula sa desktop automation ng OpenClaw hanggang sa mga AI assistant para sa mga meeting, ang mga malalaking modelo ng AI ay naging mga praktikal na kasangkapan sa produktibidad, hindi na lamang mga chat tool. Kailangan ng maraming pag-iisip para sa isang gawain, at ang maliit na parameter ay hindi sapat. Sa kasalukuyan, itinuturing ng industriya na ang mga modelo na may 35B o higit pang parameter ay ang pagsisimula.

Ang pagtaas ng pangangailangan sa computing power ay mas mabilis kaysa sa pag-update ng chip: ang pag-update ng isang generasyon ng chip ay kumukuha ng halos dalawang taon, samantalang ang mga AI application at multimodal na malalaking modelo ay may malaking pagbabago sa loob ng ilang buwan.

Ang epekto ng pagkakaiba sa ritmo ay napanood na sa产业链, at sa mga pinakamalalaking kumpanya sa industriya, kasalukuyang 70%-80% ng AI computing power ay ginagamit para sa pagtuturo, habang 20%-30% ay ginagamit para sa inference, ngunit sa hinaharap, ang ratio na ito ay magiging baligtad. Ayon sa data mula sa TrendForce, inaasahan na tumaas ng 56% ang AI training computing power ng limang pangunahing cloud service provider sa North America noong 2026, habang ang inference computing power ay magiging tumaas ng 122%.

Nataas ang hash rate, naging bagong problema ang pagkakalawak ng enerhiya.

Kapag tumataas ang computing power mula sa ilang dekada na TOPS patungo sa daan-daang TOPS, ang power consumption at laki ng chip ay tumataas nang linyar, kaya hindi ito makakapasok sa mga makinis at maliit na laptop.

Great Wall N90 Pro AI PC

Ang sagot ng Great Wall N90 Pro ay: Mula sa pangangailangan, unahing isipin kung ano ang kailangan ng laptop, bago pumili ng chip.

Maraming AI chip na orihinal na disenyo para sa data center, na may pagkawala ng enerhiya na ilang daan na watt at malaking sukat, at naging problema ang pagpapawis, pagkakaroon ng battery life, at ingay nang ilipat sa terminal device. Ang M50 chip na ginagamit ng Great Wall N90 Pro, hindi ay isang downgraded na server solution.

Ang M50 chip mula sa Houmo Intelligence, ang pangunahing teknikal na puntos ng solusyong ito ay "memory-compute integration". Sa tradisyonal na chip, ang pagkalkula at pag-iimbak ay hiwalay, kaya ang data ay patuloy na dadaan sa pagitan ng dalawa, at ang pagdadala mismo ay nagkakahalaga ng malaking enerhiya. Ang memory-compute integration ay nagpapalalim ng integrasyon ng pagkalkula at pag-iimbak, kaya hindi na kailangang magdala ng data sa malalayong distansya, at bumaba nang malaki ang pagkawala ng enerhiya.

Sa ilalim ng pagkakaroon ng kakayahang lokal na pagsasagawa ng 35B model, ang pagkakagamit ng enerhiya ng chip M50 ay nasa paligid ng 10W, at ang buong board ay mas mababa sa 15W. Ibig sabihin, ito ay maaaring direktang i-plug sa M.2 interface, pareho sa paraan ng pag-install ng isang karaniwang SSD.

Nakikita na sa panahon ng Agent Computer, ang paraan ng lokal na solusyon sa paglutas ng problema sa computing power sa endpoint ay may malinaw na “demand-driven” na pagkakabuo. Hindi ito nagsimula sa teknikal na aspeto na piliting ilagay ang server chip sa laptop, kundi nagsimula sa totoong sitwasyon ng endpoint, at isin设计 ang isang chip na espesyal na para sa laptop. Ang pagkontrol sa power consumption, disenyo ng pagpapalamig, at balanse ng battery life—ang mga teknikal na hamon na ito ay na-consider na mula sa pagsisimula ng disenyo.

Ang Great Wall ay pumili na makipagtulungan sa Houmo Intelligence para sa malalim na koordinasyon at pag-optimize, at ang kanilang pinagpapahalagahan ay ang kakayahan ng Houmo na isabuhay ang konsepto ng memorya-at-pagkalkula sa isang komersyal na scale.

Isang chip na may consumpso ng 10W ang nagpapahintulot sa isang lightweight na laptop na may timbang na higit sa 1kg na mag-run nang maayos ng isang malaking modelo na may 35B na parameter; dati, kailangan ng isang GPU na may kapasidad na higit sa 500W at isang buong tower workstation, ngayon, sapat na ang isang karaniwang laptop.

Kapag sapat na ang computing power at power consumption, ang susunod na kritikal na kondisyon ay ang seguridad. Ang kalikasan ng trabaho ng Agent ay nangangailangan ng data, at ang isang natural na benepisyo ng local computing power ay ang data ay hindi lumalabas sa device.

Ang mga gawain ng agent ay madalas ay naglalaman ng sensitibong impormasyon tulad ng mga tala ng pagpupulong, personal na database, at mga opisyal na dokumento; kapag inilalabas sa cloud, lalong lumalaki ang panganib sa pagkakasunod sa batas. Ang pagpapatakbo sa gilid ng device, kung saan ang data ay nasa loob ng lokal na loop mula sa input hanggang sa output, ay nagtataguyod ng seguridad at pagkakasunod sa batas sa pisikal na antas—ito ang isang pangunahing kondisyon para sa maraming aplikasyon ng Agent Computer.

Pinapahalagahan ni Huang Renxun nang paulit-ulit ang kahalagahan ng kaligtasan. Naramdaman na ng pandaigdigang industriya ng AI na upang maabot ang pagkakaroon ng Agent, ang kaligtasan ay isang kailangan.

Sa taon na 2026, ang pagkalat ng AI PC ay maaari nang masukat gamit ang sapat na mga datos ng merkado. Ipinagpalagay ng Gartner na ang paglabas ng AI PC sa buong mundo ay magiging 143 milyon unit noong 2026, na kumakatawan sa 55% ng buong merkado ng PC, at nagpapakita na maaaring malapit nang lumampas ang AI PC sa tradisyonal na PC bilang pangunahing pagpili.

Mas mabilis ang ritmo ng merkado ng Tsina at naging pangunahing motor ng pag-unlad. Ayon sa IDC, bagaman inaasahang bumaba ang kabuuang paglabas ng PC sa bansa ng 0.8% noong 2026, ang paglabas ng AI PC ay magkakaroon ng tumaas na 146.5% kumpara sa nakaraang taon, na may compounded annual growth rate ng 58.7% sa susunod na limang taon, at inaasahang makakamit ang 36.5% ng kabuuang merkado ng PC noong 2029.

Ang suporta sa lokal na computing power ay patuloy na isinasaayos sa antas ng operating system. Ang patuloy na pag-update ng Microsoft Windows 11 ay nagdagdag ng maraming AI function, habang ang mga lokal na tagapag-imbento ng operating system tulad ng Kylin ay nagsisimula na ring i-integrate ang lokal na Agent capability.

Mula sa chip, complete device, hanggang sa operating system, at pagkatapos ay sa Agent applications, ang buong supply chain ay handa na para sa Agent-native PC.

Ang hashing power ay tungkol sa kung kaya mong i-run, habang ang token cost ay tumutukoy sa kung saan ang pinakamainam na lugar na i-run.

Ang tanong na ito, sa panahon ng malawakang pagpapatupad ng mga Agent noong 2026, ay nagsisimula ring baguhin ang buong negosyong lohika ng AI computing. Ibinigay ni Huang Renxun ang Token economics sa GTC 2026 noong Marso, at hinati niya ang Token services sa limang antas:

Ang libreng tier ay ginagamit upang tarhikin ang mga user; ang basic tier ay nagkakahalaga ng halos $3 bawat milyong Token, na nag-aalok para sa karaniwang mga user; ang advanced tier ay nagkakahalaga ng halos $6 bawat milyong Token, na nagbibigay ng mas malalaking modelo at mas mabilis na bilis; ang high-speed tier ay nagkakahalaga ng halos $45 bawat milyong Token, na sumusuporta sa mahabang konteksto at malalim na pag-iisip; ang top tier ay nagkakahalaga ng halos $150 bawat milyong Token, na nakatuon sa sobrang mahabang pananaliksik at real-time na tugon para sa mga kritikal na path.

Isinagawa niya ang kalkulasyon: Isang researcher na gumagamit ng 50 milyong Token araw-araw, na may presyo ng $150 bawat milyon, ay katanggap-tanggap para sa isang research team.

Hindi isang isang-time na pagbili ang token; habang nagpapatakbo ang AI, patuloy na umiikot ang token. Kapag ang mga aplikasyon ng Agent ay napapalawak nang buong pagsisikap, madaling makakamit ng maraming dolyar ng US ang buwanang taksil ng token para sa isang enterprise-level na AI application.

Noong Marso 2026, itinatag ng Alibaba ang Token Hub Business Group, na pinamumunuan nang direkta ni CEO Wu Yongming, na nagpapakita na ang pagmamay-ari ng Token ay naging isang problema sa pangangalakal at hindi na lamang teknikal. Sa kasalukuyan, ang maraming lokal na cloud service provider ay nagsasagawa o nagpapalit ng presyo ng paggamit ng API, at maraming beses na tumaas ang presyo ng isang milyong Token para sa ilang modelo sa maikling panahon.

Maaaring maipaghanda na ang Token ay hindi lamang isang yunit ng pagbabayad kundi maaari rin itong direktang palitan sa mga kakaibang negosyong yaman.

Naging malinaw ang negosyong lohika ng edge computing: isang beses na pagkakabili ng AI PC hardware, at wala nang bayad sa Token para sa bawat pangunahing inference—ang pangako na ito ay talagang nakakaakit.

Ang agent ay magdudulot ng pagdoble ng pagkakasunod ng token, at ang benepisyo ng zero marginal cost sa gilid ay maging totoo. Isang karaniwang paghahambing: ang hardware cost ng isang mataas na antas na AI PC ay humigit-kumulang sa 10,000 hanggang 20,000 yuan, samantalang kung ang isang team ay madalas na gumagamit ng cloud API araw-araw, ang mga bayarin sa token sa loob ng ilang buwan ay maaaring lalampas sa numero na ito.

May mga tao sa industriya na nagtataya ng mga limitasyon ng local at cloud-based inference sa tatlong linya.

Ang unang punto ay ang laki ng modelo: ang mga modelo na 120B at mas mababa sa parametrong halaga ay maaari nang ran sa lokal. Ang pangalawang punto ay ang seguridad at lihim: sa mga sitwasyon na may kinalaman sa privacy at sensitibong data, kailangang prosesuhin sa lokal. Ang pangatlo ay ang komersyalisasyon: sa mga escenario ng Agent na may mataas na paggamit ng Token, ang lokal na inference ay maaaring buong pag-iwas sa pagbabayad ayon sa paggamit sa cloud.

Batay sa mga linya na ito, isang pagpapasya ay nabubuo: sa hinaharap, 80% ng mga pag-iisip na scenaryo ay magiging lokal.

Nakakakuha ng patunay na mas marami ang sumusuporta sa pagtataya na ito. Ayon sa Omdia, ang paggamit ng distributed architecture na dinamikong isinasagawa ang workload sa endpoint, edge, at cloud, at ang pagpapalagay na 80% ng mga lightweight task ay proseso sa lokal, batay sa 50 AI requests bawat tao araw at tumatagal na gastos ng $0.003 bawat request, maaaring bawasan ang taunang cloud cost ng 100 milyong user mula sa $5.5 bilyon hanggang $1.2 bilyon, na nag-iipon ng higit sa $4.3 bilyon.

Para sa mga negosyo at developer ng Agent application, isang numero na hindi maaaring kalimutan; para sa mga indibidwal na user, pinabababa pa ng lokal na computing power ang hadlang sa paggamit ng AI. Sa pang-araw-araw, ang paggamit ng kakayahan ng Agent para sa mga matatag na proseso at pag-iisip ay hindi na kailangang bumili ng mahal na cloud computing quota, at hindi na nangangailangan ng pag-aalala sa malaking bill sa huli ng buwan. Kapag bumili ka ng isang device, ang AI capability ay nasa lokal na handa na.

Batay sa lohika ng token economy, ang pagkakaroon ng热度 sa edge computing ay nagsimulang masiguradong patunayan.

Halimbawa, ipinakilala ng NVIDIA ang PC superchip na RTX Spark para sa Windows, at kasali sa unang listahan ng mga produkto ang mga manufacturer tulad ng Dell, Lenovo, HP, ASUS, at Acer. Ang isang karaniwang katangian ng mga produkto na ito ay ang pagpapatakbo ng AI sa lokal, na hindi gumagamit ng cloud token quota.

Ang mga hakbang ng mga lokal na manufacturer ay parehong mabilis. Sa ilalim ng pagpapatupad ng compute power sa edge na ito, ang paglalabas ng长城N90 Pro ay isang tunay na market move. Sa suporta ng M50, isang存算一体 chip na nasa produksyon na, ang 35B model ay maaaring mag-run nang maayos sa lokal. Ito ay nangangahulugan na ang mga karaniwang Agent command ng user at ang paggamit ng Token ay nangyayari lamang sa lokal, at walang anumang gastos sa cloud call.

M50 chip ng Houmo Manjie, LQ50 M.2 card ng Licheng

Ibig sabihin, sa ilalim ng suporta ng operating system at AI applications, ang pagbili ng isang Great Wall N90 Pro ay may halos sero ang gastos sa pang-araw-araw na inference.

Sa pamamagitan nito, ang端侧算力 ay nakamit ang isang pagbabalik-tanaw sa halaga sa panahon ng Agent. Noong nakaraan, ito ay karaniwang itinuturing na mura na alternatibo sa cloud computing, ngayon ay naging mahalagang basehan sa infrastraktura sa loob ng estruktura ng compute na patuloy na tumataas kasabay ng pagtaas ng pagkonsumo ng Token.

Ipinapahiwatig ni Huang Renxun na ang token ay parang langis sa digital na mundo, kaya ang end-side computing power ay nagsisilbing mga distributed energy node na may sariling oil field: hindi nakadepende sa mga pipeline ng langis, ngunit makakasagot nang independiyente sa lahat ng pangangailangan ng lokal na mga user.

Sa panahon ng patuloy na pagtaas ng presyo ng langis, ang halaga ng pagmamay-ari ng sariling oil field ay magiging malinaw.

Sa kasalukuyan, bagaman ang teknikal na pagpapasya sa global na AI PC ay patuloy na pinamamahalaan ng mga dayuhang malalaking kumpanya tulad ng NVIDIA at Microsoft, ang mga lokal na solusyon sa pagbuo ng kagamitan ay nagsisimulang magkaroon ng isang pagbabago mula sa pagsubaybay patungo sa pagkakapareho.

Ang mass production at pagpapadala ng Great Wall N90 Pro ay may kahulugan na higit pa sa paglunsad ng isang produkto sa anyo ng Agent Computer; ito ay nagbigay din ng buong pagsusuri sa buong lokal na teknikal na stack.

Patuloy na mas mataas ang pagtanggap ng mga PC user sa China sa mga AI application, mas maraming pangangailangan sa pang-araw-araw na gawain at pagpapabuti ng efisiyensiya, at mas direktang sensitibo sa privacy ng data at latency ng pag-iisip—lahat ng ito ay mga batayan kung bakit ang mga benepisyo ng edge computing ay magiging mas malaki sa lokal na merkado.

Ang mababang latency, walang panganib, at personalisadong karanasan na dala ng lokal na AI ay nag-aktibo sa pangangailangan para sa pagpapalit ng PC na dating nasira ng malaking epekto ng mobile work. Kaya, sa alon ng pag-upgrade sa AI PC na ito, ang logika ng kompetisyon ng mga lokal na manufacturer ng buong sistema ay nagbago rin.

Sa matagal na panahon, ang pangunahing kuwento ng mga lokal na PC ay nakatuon sa seguridad at kontrol, o pagpalit na may mataas na halaga. Ang pagkakaroon ng AI PC ay nagbago sa paraan ng pagtukoy sa anyo ng produkto. Ngayon, ang seguridad ay hindi na isang hiwalay na point ng pagbebenta, kundi isang natural na katangian ng computing power sa endpoint na binibigay bilang isang buong pakete.

Sa likod ng pagbabago, ang mga lokal na chip para sa endpoint ay patuloy na patotohanan ang kanilang kakayahan sa mga praktikal at maisasagawa na produkto. Bilang halimbawa, ang isang AI mini workstation na may sukat na 1L na may parehong M50 chip tulad ng Great Wall N90 Pro: nagtataglay ito ng 4 na M50 chip na nagbibigay ng 640TOPS/L na density ng computing power, at agad nang maaaring gamitin agad pagkabuksan para sa mga pangunahing lokal na malalaking modelo tulad ng Qwen3.6; ang super-maliit na AI host na P7, na may timbang na 300g lamang at maximum power consumption ng 30W, ay kayang suportahan ang lokal na deployment ng mga modelo na may bilang ng parameter na milyar-milyar.

Ang mga numero na ito ay nasa unang tier sa global market.

May mga user na nag-claim din na pagkatapos subukan ang Great Wall N90 Pro, ito ay “pinakamabilis na AI PC na nakita ko, mas mabilis kaysa sa maraming modelong tinatakbo sa malalaking GPU ng desktop computer.”

Hindi kailangan ng mga pahayag na gumagamit ng lokal na alternatibo upang patunayan ang sarili; ang produkto mismo, ay ang pinakamahusay na sagot.

May sariling metodolohiya rin ang mga lokal na manufacturer ng mga buong aparato. Sa halimbawa ng Great Wall, sa pagpili ng AI chip para sa endpoint, hindi nila pinapansin ang simpleng numero ng computing power, kundi ang tatlong mas praktikal na indikador: kung ang power consumption ay angkop sa scenario ng laptop, kung ang produkto ay nasa produksyon na, at kung ang manufacturer ng chip ay handang magbigay ng malalim na softwar at hardware integration.

Tatlo ring puntos na ito ang direktang sumasagot sa tatlong pangunahing tanong sa komersyalisasyon ng mga chip ng AI sa gilid: kaya ba itong i-install, kaya ba itong magbigay ng patuloy na suplay, at kaya ba itong i-optimize nang magkasama para sa mas mahusay na karanasan.

Ipinakita na ang pagtatrabaho ng Great Wall at Houmo Intelligence mula sa pagpaplano ng produkto hanggang sa pagpapasok sa pagsubok ay nagtrabaho ng isang taon, at ang tunay na pagsubok hanggang sa mass production ay gumamit ng higit sa anim na buwan. Ang mahabang panahon ng joint debugging ang nagdudulot ng katatagan at pagpapalabas ng performance ng produkto.

Bilang isang lokal na tagagawa ng chip, ang layunin ng Houmo Intelligence ay tumulong sa mga lokal na computer na makisali sa pinakamataas na antas ng global AI PC. Inaasahan na mabubukas ang RTX Spark ng NVIDIA noong tagtuyot ng 2026, samantalang ang mga lokal na Agent Computer na may M50 ay nagsagawa na ng mass production at pagpapadala bago ang petsang iyon.

Kaya, sa larangan ng AI PC, ang lokal na teknolohiya ay hindi na naging tagapagsubaybay, kundi isa sa mga pangunahing manlalaro na hindi naglaho, at nagsulong nang masiguro mula sa maaaring gamitin hanggang sa mas mabuting gamitin, at pagkatapos ay sa智能化, sa tatlong yugto na patuloy na umuunlad.

Ang maaaring lutasin ay kung makakasabay ba ang lokal na software at hardware; ang pagiging maganda ay patuloy na pagpapabuti ng karanasan hanggang sa sapat na maluwag; sa yugto ng pagiging intelligent, nagsisimula nang maging pangunahing depinisyon ng produkto ang AI capability, at nasa punto ng paglipas mula sa “maganda hanggang sa intelligent” ang Great Wall N90 Pro.

Ang taong 2026 ay itinuturing ng marami bilang taon ng AI Agent. Ang RTX Spark ng NVIDIA ay nagtakda ng hangganan sa performance para sa global na AI PC, habang ang mass production at pagpapadala ng mga solusyon sa China ay nagbigay ng isa pang kuwento:

Sa bagong larangan ng Agent Computer, ang lokal na teknolohiya stack ay isang malayang, practikal, at patuloy na nagsisibilis na landas. Mula sa chip hanggang sa operating system hanggang sa buong machine, ang Chinese supply chain ay may kakayahang magbigay ng buong AI Agent computer.

Dalawang landas na naglilingkod sa iba’t ibang merkado, at sa huli ay magkakasalubong din sa iisang direksyon: gawing tunay na imprastruktura ang Agent na accessible, abot-kaya, at mapagkakatiwalaan ng bawat tao.