今日（10 月 28 日），高通正式宣布推出两款全新芯片——高通 AI200 和高通 AI250，以及相应的机架级解决方案。此举直接挑战了由英伟达和超威半导体长期主导的 AI 芯片领域。消息宣布后，高通股价依然应声飙升，涨幅超 11%，创 2024 年 7 月以来新高。

图 | 高通股价日涨幅超 11%（来源：Google 财经）

对行业来说，高通此番动作可以说在意料之外，却又在情理之中。此次进入AI数据中心市场的迫切性，源于高通核心业务所面临的巨大压力 ——移动市场的“黄金时代”已然过去，人们更换新智能手机的频率不如从前。更严峻的是，苹果公司已经开始逐步淘汰高通调制解调器（modems），转而使用其内部开发的芯片。

尽管高通尝试在汽车、混合现实头戴设备和个人电脑等领域拓展业务，但这些部门规模相对较小。为了避免重蹈另一家传统芯片巨头英特尔的覆辙，高通亟需找到新的突破口，AI 芯片正是被寄予“厚望”的关键领域。

高通本次战略转移，还源于其对 AI 市场“后半程”的判断：大规模部署带来的推理（Inference）工作负载，才是未来数据中心支出和竞争的焦点。相较于模型训练（Training）对原始峰值算力（FLOPs）的极致要求，推理更侧重于吞吐量、延迟、能效比（Performance-per-Watt）以及总体拥有成本（TCO, Total Cost of Ownership）。

此次发布的 AI200 和 AI250，正是瞄准了 AI 推理领域。

图 | 高通芯片发布概念图（来源：高通）

该芯片系列最大的技术亮点在于其内存设计。AI200 卡（Accelerator Card）配置了高达 768 GB 的 LPDDR（Low-Power Double Data Rate Synchronous Dynamic Random-Access Memory，低功耗双倍数据速率同步动态随机存取存储器）内存。这与市场上主流 AI 加速器普遍采用的高带宽内存（HBM, High Bandwidth Memory）形成了鲜明对比。行业分析指出，高通采用 LPDDR 技术，利用了其在移动领域数十年的供应链和集成经验，不仅能显著降低内存成本，同时能提供更高密度的容量。

AI200 是一个机架级的解决方案，并非单一芯片，它被设计用于高密度部署，单个机架的功耗被控制在 160 千瓦（kW）左右，并采用了直接液冷（Direct Liquid Cooling）技术来保证热效率。高通计划在 2026 年实现 AI200 商用。

而 AI250 的核心是引入了一种基于近内存计算（Near-Memory Computing）的创新内存架构。旨在提供“代际性”的效率和性能提升。通过近内存计算，AI250 能够提供比 AI200 高出十倍以上的有效内存带宽（Effective Memory Bandwidth），同时显著降低功耗。这种架构上的根本性变革，意味着 AI250 将进一步巩固高通在 AI 推理能效比上的领先地位，尤其适用于下一代超大规模、对实时性要求更高的生成式 AI 和多模态（Multimodal）应用。预计在 2027 年进入市场商用。

此前，高通已有数据中心领域的经验，高通在 2021 年曾差点将其第一代 AI 数据中心芯片——AI 100，出售给 Meta Platforms，但该交易最终告吹。根据彼时透露的内部故事，Meta 认为高通的芯片硬件表现良好，但未能采用的原因更多是与其配套的软件生态系统有关。

这次 AI200和 AI250 的推出，高通显然吸取了教训，并试图在软件兼容性方面取得更大的进展。为了增强其在数据中心的技术基础，高通已于六月宣布以 24 亿美元收购 Alphawaxe Semi。

高通最大的信心，来自其最新的合作客户：沙特阿拉伯的 AI 初创公司 Humain。不过，分析人士对此持审慎乐观态度。因为 Humain 为了确保芯片供应，正在采取类似于 OpenAI 的“广撒网”策略，与任何有能力的供应商洽谈交易。Humain 也已宣布与 AI 芯片的主导者英伟达，以及正在迎头赶上的 AMD 达成了合作。更值得注意的是，Humain 与英伟达和 AMD 的交易涉及的容量，是与高通交易容量的两倍多。

图 | human AI (来源：human AI)

高通的正式参战，正将 AI 芯片的竞争格局改写得更加多元。不过，其入局也面临着挑战。凭借强大的 GPU 性能和成熟的 CUDA 生态，英伟达目前仍然主导着训练市场和大部分推理市场。高通新产品的推出，从发布到大规模商业供货之间长达一年甚至两年的时间窗口( AI200 预计在 2026 年，AI250 在 2027 年)，也给竞争对手留下了充分的应对时间。

参考链接：

1.https://www.qualcomm.com/news/releases

2.https://www.reuters.com/video/watch/idRW719327102025RP1/

3.https://www.theinformation.com/articles/qualcomms-ai-hope

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