高通：进攻的时机已到(附产业链)

10月27日，高通正式发布两款全新的AI芯片——AI200与AI250，宣告进军AI数据中心市场。

消息一出，股价盘中一度暴涨超20%，收涨超11%，创下自2019年以来最大单日涨幅。

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高通作为长期以手机芯片见长的巨头，终于把目光投向了AI算力的“黄金战场”。

面对英伟达高筑的护城河，高通此番能否打出一张漂亮的“后发制人”牌？

从手机到数据中心

过去十年，高通最大的标签是“移动处理器之王”。无论是骁**片的能效表现，还是5G基带的领先地位，都使其成为智能手机生态的关键角色。 

但问题在于——手机市场已进入存量竞争时代，出货量连续多年停滞。

因此，高通不得不寻找新的增长引擎。

CEO Cristiano Amon 上任后，迅速将公司战略从“移动为中心”扩展至“连接一切”： 汽车芯片、PC芯片、物联网，再到今天的AI数据中心，都是同一逻辑——复制移动端的能效与集成优势，切入高成长领域。

这一次发布的AI200与AI250，标志着高通正式切入目前半导体行业最火热、也是壁垒最高的市场。

AI200与AI250

与英伟达主攻AI训练不同，高通锁定的是AI推理——也就是大模型训练完成后，为各种AI服务提供实时计算的环节。

这是一个逻辑清晰的选择：

• • 推理市场增长快，需求广；

• • 成本敏感，对能效要求极高；

• • 高通擅长低功耗架构与内存优化，正好发挥所长。

根据发布信息：

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高通 AI200 芯片 是一款专为机架级 AI 推理设计的解决方案，其目标在于降低总体拥有成本（TCO）并提升性能。该芯片支持 768GB 的 LPDDR 内存，这样的内存容量和更低的成本为大型语言模型 (LLM) 和多模态模型 (LMM) 的推理提供了强大支持。

计划于2026年正式商用，支持高达768GB LPDDR内存；

高通的 AI250 则采用了近内存计算（near-memory computing）的创新架构，这种架构使其能够提供超过 10 倍的内存带宽，同时显著降低功耗，提升 AI 推理任务的效率与性能。

计划于2027年正式商用，引入“近存储计算（near-memory computing）”架构，带来跨代能效提升。

在硬件之外，高通还推出了一个全面的 AI 软件栈，涵盖了从应用层到系统软件层的所有内容，专为 AI 推理进行了优化。

开发者可以通过高通的 Efficient Transformers Library 和 AI 推理套件，轻松实现模型的部署和管理。该软件栈支持众多主流机器学习框架和推理引擎，为 AI 应用的开发提供了丰富的工具、库和 API。

这意味着高通并非仅仅“造GPU”的后来者，而是走出了一条NPU（神经处理单元）驱动的差异化路线。

首个客户——沙特AI初创公司 Humain 已计划部署200兆瓦算力规模系统，足见其在新兴市场已有落地机会。

英伟达的护城河，真的牢不可破吗？

方舟投研此前已多次讨论过英伟达，简单来说，英伟达的强大在于三点：

1. 1. CUDA生态的软硬一体优势；

2. 2. H100、B200等芯片的性能压制；

3. 3. 全球云厂商（微软、亚马逊、Meta）的深度绑定。

凭心而论，要撼动其地位，难度极高。

但AI芯片市场正在分化。 Meta等大厂并未放弃自研芯片，亚马逊推出Trainium与Inferentia，谷歌有TPU。

这意味着行业正在形成多极格局，高通的能效优势有望在这里找到突破口。

训练市场或许仍属英伟达，但推理市场的开放性更高。

彭博分析师指出，即使高通在5000亿美元规模的AI加速器市场中仅拿下1%的份额，也意味着数十亿美元的新增收入潜力。

谁能吃到高通红利？

高通的“入局”不仅改变自身格局，也可能带动一批合作伙伴受益。这是一张极为庞大而复杂的全球供应链网络。

这场AI反攻，不只是芯片产品的发布，更是产业链重构的开始。

方舟投研整理了部分产业链相关公司。

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短期看，高通的AI芯片业务仍处起步阶段，营收贡献有限，市场反应更偏情绪面。 但中长期视角下，这一步意义重大。

• 它让高通拥有了新的叙事空间，不再只是“手机芯片公司”；

• 它可能帮助高通在推理市场与AMD、英特尔形成三足鼎立的格局；

• 它为公司抵御苹果自研芯片带来的风险提供了新护城河。

当然，要真正挑战英伟达的统治，光靠硬件还远远不够。 生态建设、软件兼容、客户粘性——这都是高通必须补的课。

但正如CEO Amon所言：

“我们从来没有离开AI，只是一直在等待合适的时机。”

如今，时机已到。

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