挑戰(zhàn)英偉達(dá)，高通時(shí)隔五年再度入局AI服務(wù)器芯片賽道

挑戰(zhàn)對象從英特爾換成了英偉達(dá)，高通的現(xiàn)實(shí)環(huán)境也發(fā)生了變化

文｜ 《財(cái)經(jīng)》研究員 周源 吳俊宇

編輯｜ 謝麗容

數(shù)據(jù)中心AI芯片是AI算力的核心，英偉達(dá)目前是全球一騎絕塵的絕對領(lǐng)軍者，除了英偉達(dá)，包括英特爾、AMD、博通等傳統(tǒng)芯片公司，以及華為、阿里、海光、寒武紀(jì)、沐曦中國公司等也在積極布局，但暫時(shí)難以撼動(dòng)英偉達(dá)的主導(dǎo)者地位。現(xiàn)在，這個(gè)炙手可熱的賽道上，多了一個(gè)選手——智能手機(jī)芯片領(lǐng)域的全球龍頭公司高通再次高調(diào)宣布入局。

10月27日，高通發(fā)布面向數(shù)據(jù)中心的兩款A(yù)I推理芯片Qualcomm AI200和AI250及機(jī)架。

AI200（2026 年上市）和 AI250（2027 年上市）均采用高通Hexagon NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器），主打低功耗、高性價(jià)比和模塊化部署，直接挑戰(zhàn)英偉達(dá)。

為展示決心，高通官方表示，其數(shù)據(jù)中心芯片路線圖將每年更新一次。高通還透露，沙特支持的AI創(chuàng)業(yè)公司Humain將從2026年開始部署200兆瓦的高通新型AI機(jī)架。若按單機(jī)柜160千瓦計(jì)算，200兆瓦的部署規(guī)模相當(dāng)于約1,250個(gè)機(jī)架，參考英偉達(dá)高端機(jī)架級AI系統(tǒng)價(jià)格（260萬美元至300萬美元之間），Humain有望為高通帶來超過30億美元的收入。

這并非高通第一次進(jìn)軍數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域。早在2017年，高通推出了基于ARM架構(gòu)的服務(wù)器芯片Centriq 2400，該芯片面向數(shù)據(jù)中心通用計(jì)算，直接對標(biāo)當(dāng)時(shí)的絕對領(lǐng)導(dǎo)者英特爾。但由于ARM芯片生態(tài)在當(dāng)時(shí)的服務(wù)器芯片領(lǐng)域仍然比較弱，高通無法從英特爾和AMD手中贏得足夠數(shù)量的客戶，2020年，高通以關(guān)閉“非核心業(yè)務(wù)”為由停止了ARM服務(wù)器芯片業(yè)務(wù)。

五年后再度入局服務(wù)器芯片市場，此時(shí)高通要挑戰(zhàn)的對手已經(jīng)從英特爾換成了英偉達(dá)，資本市場給出了積極反饋。

消息公布當(dāng)日，高通股價(jià)直線上漲，日內(nèi)漲幅一度接近21%，截至美股收盤，股價(jià)收于187.68美元，漲幅為11.09%，市值單日增加近280億美元至2025億美元。這一表現(xiàn)不僅跑贏同期納斯達(dá)克指數(shù)（上漲1.86%），也創(chuàng)下高通自2019年以來的最大單日漲幅。

高通的多元化焦慮與野心

如果說2017年第一次布局服務(wù)器芯片是嘗試和探索的話，那么這一次，高通的業(yè)務(wù)多元化焦慮更重，步子邁得更快。

高通收入主要來自兩大塊，一塊是芯片業(yè)務(wù)，包括手機(jī)芯片、汽車芯片和其他芯片；另一塊收入來自專利授權(quán)，指高通向手機(jī)廠商收取 3G/4G/5G 標(biāo)準(zhǔn)必要專利的使用費(fèi)。

高通財(cái)報(bào)顯示，2024財(cái)年（2023年9月末-2024年9月末）營收389.6億美元，同比增長9%。其中，芯片業(yè)務(wù)（包括其手機(jī)、汽車和其他芯片）營收331.9億美元，而手機(jī)芯片業(yè)務(wù)受益于安卓高端機(jī)型需求回暖同比增長10%，達(dá)到248.63億美元。

但手機(jī)芯片業(yè)務(wù)作高通核心收入來源，一直面臨結(jié)構(gòu)性增長瓶頸，甚至可以說是危機(jī)。

主要危機(jī)來自蘋果加速去“高通化”。蘋果手機(jī)搭載的是高通基帶芯片，在2025年2月投資者會(huì)議上，高通管理層明確透露蘋果業(yè)務(wù)在高通手機(jī)業(yè)務(wù)中占15%到20%左右。但蘋果一直在自研基帶芯片且已初見成效：2025年iPhone 16e開始搭載自研5G基帶芯片C1。業(yè)界普遍認(rèn)為，與高通的基帶芯片購買協(xié)議到期后（2026年四季度），蘋果有可能全面啟用自研芯片。一家名為Khaveen投資量化基金預(yù)測，全面替代情況下，2028 年高通將損失約77億美元收入（不含專利授權(quán)費(fèi)）。

全球智能手機(jī)市場極度飽和，新需求疲軟不振也是另一大隱憂。全球國際數(shù)據(jù)公司IDC統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，過去五年，全球智能手機(jī)出貨量分別是12.9億臺（2020年）、13.5億臺（2021年）、12.1億臺（2022年）11.7億臺（2023年），12.4億臺（2024年）。盡管 2024年因AI功能驅(qū)動(dòng)出現(xiàn)6.4%的反彈，但I(xiàn)DC預(yù)測2025年增速將放緩至1.6%，手機(jī)芯片需求難以恢復(fù)至疫情前水平。

手機(jī)芯片之外，過去五年，高通一直極力發(fā)展汽車芯片和物聯(lián)網(wǎng)芯片。高通2024年財(cái)報(bào)顯示，應(yīng)用于AI PC、XR設(shè)備和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的物聯(lián)網(wǎng)芯片業(yè)務(wù)收入54.23 億美元，汽車芯片業(yè)務(wù)收入29.1億美元，兩者合計(jì)占高通芯片業(yè)務(wù)總營收的25.1%。

在高通2024年投資者日活動(dòng)上，該公司公布增長目標(biāo)：到2029財(cái)年，物聯(lián)網(wǎng)和汽車部門的總收入將達(dá)到220億美元，其中預(yù)計(jì)物聯(lián)網(wǎng)部門的收入達(dá)140億美元，汽車部門的收入達(dá)80億美元。對此，摩根大通分析師表示，若目標(biāo)達(dá)成，手機(jī)芯片將只占高通芯片收入的50%。上述Khaveen投資量化基金也認(rèn)為，高通在物聯(lián)網(wǎng)和汽車芯片業(yè)務(wù)能填補(bǔ)蘋果業(yè)務(wù)流失帶來的損失。

如今高通重啟數(shù)據(jù)中心芯片業(yè)務(wù)，是高通業(yè)務(wù)進(jìn)一步多元化的體現(xiàn)。

此前，高通的AI戰(zhàn)略主要集中在手機(jī)芯片端蓄力。

高通手機(jī)端NPU的發(fā)展始于2007年首款Hexagon DSP的誕生，經(jīng)過近二十年的技術(shù)迭代，已從最初的基礎(chǔ)AI加速模塊進(jìn)化為支撐生成式AI的核心引擎。

如今高通手機(jī)芯片形成“NPU負(fù)責(zé)核心AI推理、GPU處理圖形渲染、CPU響應(yīng)即時(shí)任務(wù)”的異構(gòu)計(jì)算體系。在大模型支持方面，高通2023年推出的第三代驍龍 8已實(shí)現(xiàn)終端側(cè)流暢運(yùn)行100億參數(shù)級大語言模型（LLM）及視覺大模型（LVM）。通過內(nèi)存架構(gòu)升級（如 64 位尋址）、精度優(yōu)化（如 INT2 量化）等技術(shù)，高通目標(biāo)在終端側(cè)實(shí)現(xiàn)千億參數(shù)級模型的高效運(yùn)行。

并且，為了發(fā)展端側(cè)AI，高通打造了相應(yīng)的AI 軟件棧（Qualcomm AI Stack），支持目前所有的主流AI框架，包括TensorFlow、PyTorch、ONNX、Keras；它還支持所有主流的AI運(yùn)行時(shí)環(huán)境（連接 AI 應(yīng)用程序與底層硬件（如 NPU、GPU、CPU）的中間層軟件組件），以及支持不同的編譯器、數(shù)學(xué)庫等AI工具。

在今年9月舉辦的高通驍龍技術(shù)峰會(huì)上，高通未曾透露數(shù)據(jù)中心AI芯片相關(guān)信息。但高通技術(shù)高管與合作伙伴嘉賓多次提到端側(cè) AI 芯片（本地設(shè)備如手機(jī)、汽車、IoT 終端的專用 AI 芯片）與云端 AI 芯片（數(shù)據(jù)中心的大規(guī)模 AI 計(jì)算芯片）聯(lián)動(dòng)的重要性與必要性，指出為了解決單一芯片形態(tài)無法覆蓋“效率、安全、成本、體驗(yàn)” 的痛點(diǎn)，終端側(cè)芯片與云端芯片須做好算力分工、數(shù)據(jù)協(xié)同與場景互補(bǔ)，最終才能構(gòu)建更高效、靈活且實(shí)用的AI應(yīng)用生態(tài)。

高通AI芯片機(jī)會(huì)幾何？

2022年之前，高通的營收規(guī)模一直高于英偉達(dá)（英偉達(dá)2022年?duì)I收270億美元）。但在2024年，英偉達(dá)的營收規(guī)模1305億美元，是高通的三倍以上。

核心原因是，數(shù)據(jù)中心AI芯片市場在今年正在創(chuàng)造更大的增量——英偉達(dá)短短三年（2022年-2024年），增量收入就超過了1000億美元。

目前數(shù)據(jù)中心AI芯片分成兩大類，分別是英偉達(dá)的GPU（圖形處理器），以及其他公司的ASIC（專用集成電路）芯片。

從技術(shù)差異來看，GPU是圖形處理器，它的通用性更強(qiáng)。GPU最初為渲染3D圖形而生，但這種架構(gòu)恰好非常適合AI算法，尤其是大模型所需的大規(guī)模矩陣運(yùn)算，因此成為了目前最主流的AI芯片。它在數(shù)據(jù)中心AI芯片市場至少占據(jù)半壁江山。

高通的AI芯片屬于ASIC芯片。AISC芯片是針對特定用戶需求、應(yīng)用場景定制而設(shè)計(jì)的非通用可編程芯片。相較于通用處理器（如CPU、GPU），AIC芯片雖然研發(fā)門檻高、設(shè)計(jì)周期長，但具備算力密度高、能耗低的優(yōu)點(diǎn)，且大規(guī)模量產(chǎn)后成本顯著降低。

如今業(yè)界普遍看好ASIC芯片前景。高盛在今年9月曾在研報(bào)中預(yù)估2025年-2027年全球AI芯片需求量分別為 1000萬、1400萬、1700萬顆。其中，ASIC芯片占比將從2025年的 38% 提升至2027年的45%，GPU芯片占比將從62%降至55%。

一位資深算法工程師曾對《財(cái)經(jīng)》表示，目前大部分科技公司都不想完全依賴英偉達(dá)的AI芯片。ASIC又提供了一種新的技術(shù)方案。因此這為其他芯片侵蝕英偉達(dá)的市場份額提供了可能性。

ASIC是一種專用芯片，它一旦設(shè)計(jì)完成并大規(guī)模量產(chǎn)，單顆芯片制造成本可能低于同等性能的GPU，因此大量大型科技公司正在定制數(shù)據(jù)中心專用的ASIC芯片，其中包括谷歌的TPU系列、亞馬遜的Trainium系列，華為的昇騰系列、阿里的PPU系列、百度的昆侖芯系列。

此外大模型這兩年的技術(shù)發(fā)展趨勢也加速了這個(gè)過程。AI分成了訓(xùn)練和推理兩種算力需求。過去模型訓(xùn)練中，英偉達(dá)GPU幾乎難以被替代。但隨著主要模型的性能逐漸穩(wěn)定成熟，模型訓(xùn)練的算力需求占比正在趨于穩(wěn)定。使用模型，也就是推理的需求正在逐步增長。

推理場景中，ASIC芯片和英偉達(dá)的差距在縮小。AI芯片創(chuàng)業(yè)公司通常也傾向于采用ASIC這個(gè)技術(shù)方案。其中包括美國AI芯片創(chuàng)業(yè)公司Etched，以及中國的寒武紀(jì)、燧原科技等。

ASIC的種種優(yōu)勢，讓高通有機(jī)會(huì)試圖切入數(shù)據(jù)中心AI芯片市場。蓬勃增長的ASIC芯片市場可以為它創(chuàng)造新的增長曲線。高通的優(yōu)勢之一就是低功耗。過去十多年，它在驍龍Snapdragon手機(jī)芯片上積累的經(jīng)驗(yàn)，就是如何在有限的功耗下實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)的性能。這個(gè)能力可以平移到數(shù)據(jù)中心市場——數(shù)據(jù)中心最大的運(yùn)營成本之一就是電費(fèi)和散熱。

高通兩款產(chǎn)品本身也不乏亮點(diǎn)。據(jù)介紹，高通AI200單卡配備768GB LPDDR 內(nèi)存，容量是英偉達(dá)GB300芯片的2.67 倍，能為大語言模型和多模態(tài)模型運(yùn)行提供充足的內(nèi)存支撐。AI200還支持靈活部署，可作為獨(dú)立組件、服務(wù)器加速卡或完整機(jī)柜方案交付，適配不同客戶的硬件環(huán)境。

AI250引入“近存儲計(jì)算”架構(gòu)，高通宣稱內(nèi)存帶寬提升超10倍且功耗顯著降低。這些技術(shù)特性被市場視為對英偉達(dá)GPU的差異化競爭策略，尤其在AI推理場景中可能具備成本優(yōu)勢。

兩款產(chǎn)品均配備直接液冷散熱方案，單機(jī)柜功耗達(dá)160千瓦，支持 PCIe 與以太網(wǎng)擴(kuò)展，并集成機(jī)密計(jì)算技術(shù)，搭配覆蓋端到端的自主研發(fā)軟件棧，實(shí)現(xiàn)模型一鍵部署。

但和所有試圖挑戰(zhàn)英偉達(dá)的公司一樣，高通同樣面臨英偉達(dá)通過CUDA建立起來的強(qiáng)大生態(tài)壁壘。英偉達(dá)CUDA生態(tài)構(gòu)建了開發(fā)者-硬件-軟件的閉環(huán)，全球90%的AI開發(fā)者依賴其工具鏈。多位行業(yè)人士表示，高通AI Stack雖支持PyTorch、TensorFlow等主流框架，但在算子庫完整性、模型優(yōu)化工具鏈成熟度上必然有差距。

并且，谷歌、亞馬遜、微軟都已自研AI芯片，除Humain外，高通能否吸引其他大型客戶采購其AI推理芯片，是其后期能否長期發(fā)展的關(guān)鍵所在。