摘要：近日，高通宣布推出人工智能芯片AI200和AI250，预计将分别于2026年和2027年投入商业使用。发布当天，市场反应热烈，高通股价从开盘的170 美元一路冲高至 205 美元，单日最大涨幅达 22%，创下近 4 个月来的股价峰值。
近日，高通宣布推出人工智能芯片AI200和AI250，预计将分别于2026年和2027年投入商业使用。发布当天，市场反应热烈，高通股价从开盘的170 美元一路冲高至 205 美元，单日最大涨幅达 22%，创下近 4 个月来的股价峰值。
自身隐忧与时代机遇下的战略突围
据悉，高通此次发布的AI200和AI250芯片，是基于其在智能手机中应用多年的Hexagon NPU（神经处理单元）技术进行“放大和扩展”的成果。其中，AI200每张加速卡搭载768GB LPPDR内存，功耗比传统GPU低30%以上。AI250则首发了“近内存计算架构”，有效内存带宽提升10倍以上，功耗进一步降低。这两种机架系统均采用直接液体冷却，并统一160kW功耗与机密计算安全设计。
高通此次转型，实际上是应对自身危机和外部机遇的战略突围。
一方面，高通亟需开辟“第二增长曲线”。作为移动领域驻守的芯片巨头，高通核心营收来自于智能手机的基带芯片和骁龙（Snapdragon）系列移动平台。苹果作为其第一大客户贡献了约20%的营收，但双方的基带芯片采购协议将于2026年末到期。当前，苹果正在推进自研基带芯片进程，极有可能会和高通“分手”，彼时高通将面临一个巨大的营收缺口。同时，当下全球智能手机市场增长见顶，甚至出现周期性放缓，进一步压缩了高通传统业务的上升空间。所以，高通必须寻找新的增长空间。
另一方面，高通面临的时代机遇。巴克莱银行曾预测：到2026 年，AI 推理计算需求将是训练需求的 4.5 倍，占通用 AI 总计算需求的 70% 以上。要满足这波需求，全球需要新增近 3000 亿美元的芯片资本支出，这比手机芯片市场还要庞大。在AI模型训练领域，英伟达凭借其强大的GPU和成熟的CUDA生态已建立起近乎垄断的地位。但模型训练之后的推理应用市场正处于爆发前夜，且对能效、成本和延迟有截然不同的要求。这为高通提供了难得的时代机遇，此次发布的两款芯片，可以看出高通正将其最擅长的“每瓦性能”哲学，从移动端成功复制到数据中心，直指AI规模化部署中日益凸显的“能源危机”这一核心痛点。
巨头环伺下的竞赛场
高通选择在此时入场，抓住了AI推理市场爆发的“黄金窗口期”，不过要想在这片蓝海拥有立足之地也并非易事。
首先是行业霸主英伟达早已不满足于仅主导AI训练市场，其于2024年9月发布的RubinCPX GPU，便专为大规模上下文推理设计，号称实现“突破性提升”，并计划在2026年底上市，与高通的AI200正面碰撞。更为关键的是，英伟达凭借其耕耘十余年的CUDA软件生态，构建了极高的护城河。
除了英伟达，科技巨头们也纷纷利用其垂直整合能力，为自己打造“防护墙”。例如，谷歌在2024年4月推出了首款专门针对大规模AI推理的TPU芯片“Ironwood”。其杀手锏在于“芯片+云服务”的捆绑销售模式，通过谷歌云（Google Cloud）的全球基础设施，为客户提供端到端的AI解决方案。这种软硬一体、云芯协同的模式，对高通这种单纯售卖硬件的厂商构成了巨大压力。
我国华为同样实力雄厚。在2024年9月全联接大会上发布的昇腾950PR，聚焦推理关键环节“Prefill阶段”的性能提升，并计划于2026年一季度商用，时间上比高通的AI200更早。华为在国内拥有深厚的渠道根基和对本土应用场景的深刻理解，这种优势使其在区域市场中形成了强大的壁垒。
不过，机会也同样丰富。因为顶级AI公司正在积极寻求英伟达之外的“第二供应商”，以规避供应链风险和议价压力，这为高通等挑战者提供了宝贵的切入机会。
未来AI生态的战略博弈
高通的入局无疑将刺激芯片领域的创新，降低整体成本。但这场竞争的核心，早已不只是芯片硬件性能的比拼，更是架构生态、场景适配、商业化能力的综合较量。
例如，亚马逊自研AI训练芯片Trainium2，然后用自研芯片支撑其投资的Anthropic等大模型客户，形成从底层硬件到上层应用的闭环。这种专用架构的核心优势是成本控制，据报道其集群可提供比英伟达GPU方案低30-40%的成本。英伟达充分利用CUDA软件生态，通过与Palantir这类企业软件公司的合作，将CUDA-X加速库和Nemotron开放模型直接集成到企业的工作流中。同时，英伟达大力投入开放模型（如Nemotron系列），赋能全球开发者。这种“硬件+软件+开放模型”的组合拳，旨在让所有开发者都在它的生态体系内进行创新。
高通深知自己的生态短板，所以并未选择与各家在通用生态上进行正面竞争，而是采取了构建“场景化生态”的策略。高通通过与沙特HUMAIN合作，将芯片与阿拉伯语大语言模型 ALLaM深度集成，形成“芯片+模型+应用”的闭环；再加上收购Alphawave获得的接口IP，能更好地适配不同厂商的硬件设备。这种构建差异化优势的思路，或许能在这场综合竞赛中脱颖而出。
当然，这场竞赛并非“赢者通吃”，而是最终成就生态共赢的局面。巨头们在自己擅长的层级和领域构筑壁垒，但在整个系统中，都是“依赖者”和“合作者”，共同构成一个完整的价值链。
来源：中国信息化周报
