作家｜周雅

在老本阛阓，一个强烈的信号时常胜过滔滔不绝。当地时刻周一（10月27日），高通（Qualcomm）股价献技了一场惊东谈主的攀升，盘中涨幅一度破损20%，最终以11%的涨幅收官。烽火阛阓关怀的并非其基石方位的手机业务，而是一次蓄力已久的政策奇袭及追思：高通日前肃肃文书推露面向数据中心的下一代AI推理优化处理有筹划——基于Qualcomm AI200与AI250芯片的加快卡及整机机架系统。

说"追思"，是因为高通并非第一次进入数据中心阛阓。很多业内东谈主士仍牢记，2017年高通曾推出Qualcomm Centriq 2400平台，这款48核ARM架构作事器芯片一度被视为挑战传统x86作事器阛阓的但愿，微软也成为其早期客户。但在随后的阛阓竞争中，这个名堂逐渐淡出。到2018年底，高通大幅缩减了数据中心团队范围，这次尝试最终未能建立起范围化业务。

时隔七年，高通再次动手。这一次，高通祭出了一套迥异于主流的打发。它不再走传统作事器芯片的旅途，而是聘用将其在移动端数十年累积的、经过亿万部手机考证的低功耗、高能效NPU（神经处理单位）瞎想，放大并移植到数据中心的机架之上。主见阛阓也从通用盘算转向了AI推理这个更具体的应用场景。

高通时间公司高等副总裁兼时间贪图、边际处理有筹划和数据中心业务总司理马德嘉（Durga Malladi）在公开辛勤里给出了谜底。

马德嘉说：“凭借Qualcomm AI200与AI250，咱们正在再行界说机架级AI推理的可能性。这些改变的AI基础设施处理有筹划能够让客户以业界先进的总体领有成本部署生成式AI，同期知足当代数据中心对活泼性与安全性的条目。咱们领有丰富的软件栈与怒放生态赈济，能够赈济开发者和企业愈加应答地基于咱们的优化AI推露出决有筹划，集成、不停并推广完成锤真金不怕火的AI模子。基于与主流AI框架的无缝兼容性和一键模子部署功能，Qualcomm AI200与AI250旨在赈济无缝应用与快速改变。”

这段表述，揭示了高通这次进入数据中心阛阓的中枢政策逻辑：聚焦于能效优化和成本规矩，这恰是其在移动芯片领域恒久拔擢的上风方位。

高通的判断是：当生成式AI从模子"锤真金不怕火"走向大范围"推理"应用时，阛阓对总体领有成本（TCO）和能效比的关注度会接续拔擢，每瓦特电力所能提供的性能，正在成为越来越浩大的评推测划。

这恰是高通看到的阛阓契机。凭证麦肯锡估算，到2030年，公共数据中心的老本开销将接近6.7万亿好意思元，其中绝大部分将流向AI系统。而国外动力署（IEA）数据则浮现，数据中心、AI和加密货币在2022年的电力破钞已占公共总量的2%，瞻望到2026年，仅数据中心的电力需求就可能极度1000太瓦时，极度于日本通盘国度的用电量。在这个动力成当天益成为中枢制约的时间，高通正试图用"每好意思元每瓦特"的性能上风，在这个阛阓中找到我方的位置。

这一举动背后，是高通对业务多元化的接续股东。

高通的主要收入主要来自两大块，一块是芯片业务，包括手机芯片、汽车芯片和其他芯片等；另一块收入来自专利授权，指高通向手机厂商收取 3G/4G/5G 设施必要专利的使用费。

凭证高通2025财年Q3财报浮现（遣散2025年6月23日），该季度营收为103.65亿好意思元，同比增长10%。其中，行为基石的手机芯片业务营收为63.28亿好意思元，同比增长7%，虽仍占主导，但增速已相对平稳；比较之下，汽车芯片业务和物联网业务发扬更为亮眼，折柳竣事了21%和24%的同比高速增长，营收达到9.84亿好意思元和16.81亿好意思元。侧面解释了高通“多元化”政策的灵验性。

如今，数据中心成为高通下一个布局的版本，亦然最具宏愿的主见。

政策的支点

要想了解高通的打发，必须先厘清AI盘算的两个中枢姿色：锤真金不怕火与推理。简便而言：

锤真金不怕火，如同教一个学生学习。它需要用海量数据去构建和移动一个雄壮的神经网罗模子，这个经过对算力条目极高，盘算密集且拦阻中断。英伟达凭借其CUDA生态和刚劲的GPU并行盘算才智，在这个领域一骑绝尘，其专诚针对锤真金不怕火优化的GPU系统功耗可达数十千瓦，专为高强度盘算场景瞎想。咫尺，极度90%的AI锤真金不怕火阛阓份额齐掌持在英伟达手中。

推理，则如同学生学成后解答问题。它是指诓骗仍是锤真金不怕火好的模子，去践诺具体任务，如反应一次聊天对话、生成一张图片或分析一段视频。推理任务的特色是高并发、低延长、对成本和功耗极其明锐。当一个AI应用需要作事数百万乃至数十亿用户时，每一次推理的能耗和成本齐会被急剧放大。

高通这次发布的AI200与AI250，明确将靶心瞄准了「推理」阛阓。高通官方新闻稿中强调：“这些处理有筹划提供机架级性能与非凡的内存容量，能够以出色的每好意思元每瓦特的高性能赋能高速生成式AI推理，为推动各行业可推广、高成果、高活泼性的生成式AI部署确立浩大里程碑。”换言之，客户不会用它们来锤真金不怕火下一个GPT-5，但会用它们来经济、高效地运行仍是存在的各式AI模子。

这是一个值得关注的阛阓定位。原因在于：

最初，推理阛阓的范围接续扩大。据一些行业分析机构预测，跟着生成式 AI 模子从开发转向平凡使用，瞻望到 2030 年，大部分盘算需求将来自推理责任负载 。实验上，一朝模子（如诳言语模子）经过锤真金不怕火，它可能会作事于数百万或数十亿次查询——这使得推理（模子的使用 ）成为改日盘算的主要消费者，因为后者是一种接续的、推广的成本 ，跟着用户领受而增长。事实上，就连英伟达CEO黄仁勋曾经指出，AI的委果爆发点不是锤真金不怕火，而是推理，况兼推理的增长幅度将是“十亿倍”。一年之后，他说，“其实那时如故低估了”。是以这是一个更弥远、更多元化的战场。

其次，推理阛阓对“总体领有成本（TCO）”的明锐度更高。TCO不仅包括购买硬件的开动老本开销（CapEx），更包括电力、散热、运维等恒久运营开销（OpEx）。高通声称其整机架功耗为160千瓦，其主见是在能效和成本上提供有竞争力的发扬。关于需要部署车载斗量台作事器的云作事商而言，能效拔擢在全生命周期内意味着可不雅的成本优化空间。

临了，推理阛阓的客户需求愈加分化，为不同时间旅途提供了发展空间。大要，高通恰是看准了这个窗口期，试图用一种更具经济效益的有筹划，眩惑那些正在寻求英伟达替代品的客户，比如像OpenAI一样动手采购AMD芯片。不外无非凡偶，高通另一方面也要濒临通常盯上这个阛阓的谷歌、亚马逊和微软等云巨头，它们也在自研AI芯片。

高通的策略，是聚焦于「推理」这个应用场景更平凡、对能效条目更高的细分阛阓。而它的中枢竞争力，来自其在手机芯片领域累积的时间上风。

此举，实质上是在押注一个正在发生的趋势：当AI从实验室走向产业，从追求"更快"到同期关注"更省"，评估设施就会多元化，这不仅是时间旅途的聘用，更是对不同应用场景需求的深入露出。

产物的底气

咱们再来细看这两款产物，高通指出：

两款机架处理有筹划均赈济径直液冷散热，以拔擢散热成果，赈济PCIe纵向推广与以太网横向推广，并具备隐秘盘算，保险AI责任负载的安全性，整机架功耗为160千瓦。

不错说，Qualcomm AI200和AI250是Hexagon NPU（神经处理单位）时间在数据中心级别的“升维”应用。高通在移动端的NPU始于2007年首款Hexagon DSP，一方面，它经过数十年迭代，已进化为当下AI应用的中枢引擎；另一方面，高通多年来一直在智高东谈主机这弹丸之地，与功耗和散热进行着极限博弈，这为其累积了深厚的低功耗芯片瞎想劝诫。

与主要用于图形渲染的GPU不同，NPU是专为践诺神经网罗运算而瞎想的处理器。它通过固化矩阵乘法、卷积等AI常用盘算单位，能够在极低的功耗下竣事极高的AI盘算成果。高通Hexagon NPU在骁龙移动平台中早已是标配，负责处理手机上的拍照、语音识别等AI任务。

从时间旅途上看，高通的NPU实质上属于ASIC（专用集成电路）的一种，与英伟达的GPU（通用图形处理器）逻辑不同。GPU通用性强，其并行盘算架构无意能高效处理AI算法，因此成为主流；而ASIC为特定任务（如AI推理）量身定制，固然研发周期长，但一朝量产，在算力密度、能效和成本上领有自然上风。高通恰是将这一上风从手机端放大到了数据中心。

高通当今作念的，等于将这种经过数十亿台设备考证的能效上风，从毫瓦级的手机场景，推广到千瓦级的机架场景。AI200和AI250恰是基于这一瞎想理念，专为推理责任负载进行了优化。

从具体参数来看，AI200的一个杀手锏是768GB LPDDR内存。咱们知谈，在AI推理中，一个浩大的考量是内存容量，诳言语模子动辄领稀有百亿致使上万亿参数，需要破钞海量的内存。若是内存容量不及，模子就需要被拆分，或者在显存和主存之间平时交换数据，这会极地面增多延长和功耗。

高通AI200给出的处理有筹划是，每张卡赈济高达768GB的LPDDR内存。行为参考，阛阓上不同的处理有筹划领受了不同的内存成立策略，各有侧重。

更环节的是内存类型的聘用。LPDDR和HBM代表了两种不同的瞎想弃取。更环节的是，高通聘用了LPDDR（Low-Power Double Data Rate）内存，而非HBM。HBM提供了极高的带宽，适合需要大量数据隐约的场景；而LPDDR是平凡用于智高东谈主机的低功耗内存，成本效益显赫。关于推理任务而言，模子的参数一朝加载，访谒模式相对固定，对内存容量的需求在某些场景下会优先于对极限带宽的需求。

通过领受更大容量的LPDDR内存，AI200能够将大模子完竣加载在一张卡里，减少跨卡或跨作事器通讯带来的延长和能耗，这作事于其优化TCO的产物定位，提供了一种侧重成本效益的大模子部署有筹划。

还有值得一提的时间是「近存盘算（Near-Memory Computing）」。若是说AI200是基于教育时间的优化组合，那么AI250则探索了更前沿的架构主见。高通声称，AI250将领受基于"近存盘算"的改变内存架构。

传统盘算架构（冯·诺依曼架构）中，盘算单位和存储单位是分离的，数据需要在两者之间来往搬运，这被称为“内存墙”或“功耗墙”，在AI盘算中尤为隆起，因为数据搬运的能耗致使极度了盘算自己的能耗。

「近存盘算」的中枢想想，等于将部分盘算功能尽可能地聚合存储单位，致使集成到存储芯片里面，从而大幅减少数据移动的距离和能耗。高通声称，AI250的这一架构能带来“极度10倍的灵验内存带宽拔擢并显赫裁汰功耗”。

如斯一来，这两款产物精确聚焦在推理场景下对成本、功耗和内存容量的均衡优化。

买卖模式

人所共知，聘用AI芯片，不仅是聘用硬件，更是聘用一个软件生态。咱们属意到高通官方新闻稿中特别提到了“超大范围级AI软件栈”，粉饰从应用层到系统软件层。主打“怒放”和“兼容”。

该软件栈赈济所有这个词主流的机器学习框架（如PyTorch、TensorFlow）、推理引擎和生成式AI框架。更浩大的是，它通过Qualcomm AI Inference Suite等用具，竣事了与Hugging Face模子库的一键部署，这意味着开发者不错将现存模子部署到高通的硬件上，裁汰了移动成本和学习弧线。

高通的策略是提供一个怒放的、对开发者友好的平台。这关于那些但愿保持供应链活泼性的客户来说，是一个浩大考量要素。

不外，任何政策齐需要落地考证，高通这次官宣的一个浩大内容，是与沙特阿拉伯AI公司HUMAIN的政策互助。

凭证公约，HUMAIN将成为高通数据中心处理有筹划的启动互助伙伴。从2026年动手，HUMAIN筹划在其为中东地区企业和政府构建的数据中心和AI云平台中，部署高达200兆瓦电力容量的高通AI系统。

200兆瓦是一个什么见地？一个典型的大型数据中心功率在30-50兆瓦之间，这标明HUMAIN的订单范围足以撑持多个大型AI数据中心的开拓。

聘用沙特行为破损口，体现了高通的阛阓策略。在“沙特2030愿景”的推动下，沙特正在干与巨资发展数字经济和AI产业，行为一个快速发展的AI基础设施阛阓，沙特对多元化供应链有着明确的需求。

高通与HUMAIN这么的新兴阛阓客户互助，不错在相对怒放的环境中，快速建立起应用案例和范围化部署劝诫。

然则，这条路显着开yun体育网需要时刻来考证。

高通声称，AI200和AI250的商用时刻点折柳定在2026年和2027年。在快速演进的AI硬件领域，改日两到三年的时刻足以发生宇宙真切的变化。各家厂商齐在接续股东新一代产物，时间和性能齐会陆续朝上，比如英伟达仍是预报了其下一代Rubin平台。高通能否在产物上市时，依然保持其声称的TCO上风，还需要阛阓覆按。

此外，这个阛阓的热烈进程远超以往。战场上不仅有传统芯片厂商，还有谷歌（TPU）、亚马逊（Inferentia/Trainium）、微软（Maia）等云巨头也在开发自研芯片。这些玩家既是潜在客户，也在自建处理有筹划。阛阓步地正在酿成多元化的态势。

归根结底，AI芯片的竞争正从单一维度的性能比拼，演变为一场围绕不同应用场景、不同成本结构、不同时间旅途的多元化竞争。高通聘用的，是从能效和成本优化的角度切入推理阛阓，这是一个各别化的定位。

特别有兴味的小数是，一方面高通在费劲数据中心阛阓，另一方面英伟达同期也在加强在端侧的干与。

黄仁勋在刚刚收尾的本年第二场GTC大会上（华盛顿举行）收受媒体采访时指出，时间层面，改日的AI必须是“随时待命”的，它需要在你叫醒的蓦然就能复兴，具有即时交互才智，而今天的AI延长仍然过高，语音互动不够当然，英伟达正在开发“超低延长”的AI，举例 Grace Blackwell 这么的新架构，不错提供更快反应和更强算力，改日每个东谈主齐可能指导AI设备，比如眼镜，那将需要比当今多得多的盘算才智。“因此，咱们需要接续推广AI算力基础设施。”

显着，阛阓从不抛弃新入局者。