高通守擂下一个十年

出品 | 虎嗅科技组

作者 | 丸都山

编辑 | 苗正卿

头图 | 虎嗅拍摄

在高通的众多故事中，最为人所津津乐道的，莫过于它的“专利墙”——位于圣地亚哥总部内，一面镶嵌着数千份技术专利的墙壁，组成了这家公司在通讯领域内的绝对权威。

但在今年，行业风向正在悄然发生变化。先有苹果在iPhone 16e上拿出了自研基带，后有小米高调推出自研SoC，虽然高通曾多次强调“不与客户竞争”，但来自下游的危险信号已无法被忽视。

在这种情况下，高通还能否捍卫王座？在骁龙峰会的第十个年头，高通亮出了答案。

9月25日，高通正式推出第五代骁龙8至尊版SoC与骁龙X2 Elite系列PC处理器。

相比于每年都会大幅升级的参数，今年这两款旗舰芯片真正看点在于，高通将其应用场景与生态定位都做了再梳理。在高通的构想里，AI已经不再是起到锦上添花的附属功能，而是计算平台的首要能力。

在这个思路下，第五代骁龙8至尊版朝着支持“真正的个性化智能体AI Agent”跃进，而骁龙X2 Elite则是要在“Windows On AIPC”的阵营中撕开一道裂缝。

依旧是天花板

虽然智能手机行业在过去几年被一度认为创新乏力，但从第五代骁龙8至尊版来看，至少在芯片端技术创新还远未触顶。

在CPU方面，第五代骁龙 8 至尊版的 CPU 架构沿用了上一代 2+6（2 Prime 超大核+6 Performance 性能核）的全大核架构，其超大核和性能核的主频分别为4.6GHz和3.62GHz。

虽然主频的提升没有上代那么激进，但GeekBench单线程性能依然实现了20%的提升，CPU整体能效提升达到35%。另外值得一提的是，在这枚CPU的超大核和性能核中，均配备了超低延迟的12MB共享缓存，为端侧大模型的应用提供了基础。

在GPU方面，全新高通Adreno GPU相比上代，性能提升达到了23%，能效提升20%，光追性能提升达到了25%。

需要说明的是，这枚GPU里集成了18MB独立高速显存(High Performance Memory)，拥有专用内存缓存，提供高带宽、降低延迟，并节省最多10%功耗，以及38%游戏性能提升。

而在AI方面，这次的Hexagon NPU迎来重大升级，实现了多个维度上的“超模”。

新一代NPU拥有12个标量内核、8个向量内核、1个张量内核，AI性能提升37%，每瓦特性能提升16%。这代Hexagon NPU还支持64位内存架构，支持INT2、FP8数据精度，支持32K 2-bit上下文窗口，并增加AI加速器，可在手机上运行最新的AI大模型。

另外，高通方面表示，高通传感器中枢如今解锁了前所未有的个性化体验，通过诸如个人知识图谱和个人记录（Personal Scribe）等新功能，那些广受用户欢迎的应用可以基于设备中的个人情境信息主动采取行动，同时确保所有数据隐私完全受控，始终由用户掌握。

在发布会现场，高通通过几则Demo展示了第五代骁龙8至尊版的“原生AI能力”，客观来说，并没有完全“超出想象空间”的应用。不过，随着手机厂商在未来三个月的密集接入，相信这枚性能拉满的SoC能胜任“智能体AI Agent”的角色。

杀入AI PC腹地

自2023年9月英特尔提出了“AIPC”这个概念后，高通便始终积极跟进，但与英特尔和AMD相比，高通有一个天然劣势：

高通需要联姻Windows去打响自家AI PC的名号，但Windows这个系统本就是为X86架构打造的，而高通旗下的PC芯片全部采用ARM结构打造。

这就让高通长期陷入了一个比较“拧巴”的局面。

而在今年，高通决定打破束缚。

首先是X系列芯片的大提升。与上一代相比，骁龙X2 Elite Extreme的CPU单核峰值性能提升39%，多核峰值性能提升50%，GPU每瓦特性能和能效提升多达2.3倍，NPU性能提升78%。

高通方面强调，这枚处理器上用于 AI 任务处理的 Hexagon NPU，支持 80 TOPS 的 AI 处理能力，超越目前市面上所有的PC级处理器。

其次，就是高通决定自立门户，既然Windows On AIPC会被掣肘，那干脆就做ARM On AIPC。

在夏威夷同期举办的骁龙峰会上，谷歌高级副总裁 Rick Osterloh 在台上透露，谷歌正在研发一款全新的“Android AIPC”平台。把 Android 和 ChromeOS 融合为一个统一的操作系统，让未来的手机、平板、笔记本乃至传统 PC，都能运行同一套 Android 核心系统。

虽然没有明说，但结合这番表态的背景，不难猜出谷歌将会携手高通共同打造这个“Android AI PC”平台。

应该说，这个决定几乎是在押注着高通PC处理器业务的未来，一旦ARM On AIPC没有得到足够的声量，生态无法转动起来，那么可能过去几年的积累都付之一炬。

但换个角度来说，眼下又的确是机不可失的窗口期。一方面，在安卓生态中，长期扮演“生产力”角色的终端是失位的，如果未来推广推侧AI，无论如何都绕不开PC。

另一方面，行业的另一大巨头苹果虽然打造了横跨“电脑——手机——IoT”的生态，但AI应用上的乏力，又给真正打造AIPC的厂商留出了身为。

如果高通与谷歌携手打造的“Android AIPC”能够走通，那么未来AIPC的行业格局也势必会被改写。

今年是高通成立40周年，也是高通进入中国市场30周年，高通中国区董事长孟樸就AI、具身智能等问题与虎嗅在内的媒体进行交流，以下为现场交流实录，略有删减：

Q：今天我们看到峰会现场邀请到了张亚勤院士和（宇树科技）王兴兴，是否是在释放发力具身智能的信号？

孟樸：从高通公司战略角度看，AI将一直是我们的一条主线方向。至于具身机器人，尽管最近才成为热点话题，但实际上高通早有布局。早在2021年上海进博会的时候，高通率先提出“5G+AI赋能千行百业”的理念。在历次进博会展会上，我们也展示了AI赋能的咖啡拉花机器人、乒乓球机器人等前沿的AI应用演示。

如今，随着各种大模型的产生、演进和在终端上的落地，这些技术将迎来更为广泛的普及。高通公司将这些视为端侧AI落地的具体实现路径，并致力于与中国的产业链以及各领域的行业领军企业深入合作，推动技术创新与应用普及。

Q：在拓展电脑、手机、汽车的芯片之后，未来高通会专门研发其他AI硬件专用芯片吗？比如王兴兴提到的机器人专用芯片？

孟樸：我们不会为了一个新的品类，或为了开发一个新的芯片而开发，而是要考虑在具体的应用层面上，有没有一些特殊的需求。哪些可以使用现有的技术？哪些需要做出调整？

您刚才讲到具体的机器人，可以把它看得很特殊，但也有很多共通之处。并非所有研发具身机器人的公司都涉足汽车，但是所有研发汽车的公司都在开发具身机器人。因为，已经研发汽车后再开发具身机器人，很多（技术）都是相通的。所以，具身机器人里需要用到哪些芯片、在应用场景里有哪些应用，我们愿意跟随产业一起探索。

Q:今年苹果发布的两款手机都推出了自研的基带，大家认为未来的机型会更多（采用这种方式），我们面对这种情况有没有一些应对的办法？

孟樸：我们在季报和年报中已经公布过相关信息，我们的CEO安蒙，以及CFO Akash都有过解释。无论是苹果采用自研芯片这一举措，还是相关的时间表，在全业界基本是透明的信息。我们自己在2027年以后的计划中，不包含苹果基带业务这一点，也已经向投资者说明过。

从高通公司来讲，（我们的应对）有两个方面：一方面，全球的手机生态中，除了iOS，还有安卓的厂商，我们希望与安卓的厂商更多地加强合作。另一方面，高通的业务并不完全集中在手机领域。我们在汽车、IoT、XR、PC等领域，都已经开始进行多元化的部署。所以，相信从公司层面上，有具体的战略来应对这些变动。

Q：进入中国这30年来，高通在中国培育了庞大的产业链，也帮助了很多合作伙伴成长。这些厂商有一些已经变得非常有竞争力，比如小米已经涉足到与高通相同的业务领域，面对这种局面，高通在中国差异化竞争的策略是什么样的？

孟樸：这对高通来说不是一个新的课题，行业里最好的代表就是三星。我们的CEO在季报里回答投资者提问时也讲到，这个行业中一直有两种模式，高通是水平式（赋能），我们把自己看作是产业基础技术的研发体系，所以我们希望所做的芯片是能够通用的，能够面向尽可能多的客户、尽可能大量地供应，以达到它的经济性。

但不同厂商有不同的诉求，比如刚才讲到的苹果，以及您提到的小米，其实与三星有些类似。三星自研芯片已有十几年之久，同时也一直在使用高通的芯片，每年会根据自研芯片的表现和高通产品的情况进行调整。大多数年份，高通在三星的旗舰机型里大概占有75%的市场份额。

关于我们跟合作伙伴的关系，首先还是要保持合作。因为即使没有自研芯片，在商用芯片领域我们也有很多竞争者。所以，如何找到对客户有价值的方案，为他们提供好的技术和服务，这是我们所要关注的问题。

Q：今天邀请到的嘉宾基本上都在讲AI，那在AI技术方面您一直强调的是技术可靠性是创新的前提，现在在AI算力竞赛与数据安全监管趋严的双重压力下，高通如何把握技术创新和合规发展之间的平衡？

孟樸：对通信行业来说，合规、可管理根植于我们的DNA。但是AI的发展，对高通和对我个人来讲，可能需要更开放一点。要掌握比较好的平衡，如果过分强调可控、可管理，可能在发展速度上会慢一点；如果过分强调快速发展，可能在一些安全性、可靠性方面也有问题。所以我觉得，不能一概而论，还是要在发展中有具体的应用。

从DNA的角度来讲，不管是做车规芯片还是手机芯片，我们都非常强调安全性和可靠性，这些在AI中就有很多不同的应用。举例来说，今天上午的演讲中提到，大模型应用在汽车领域是最好的，因为车不能依赖云端，如果车里的大模型非常熟悉你，在了解你的习惯后，能帮你做很多的事；但是从另一个角度看，又不能让大模型了解过多隐私，从中要把握好界限。再有就是安全机制一定要做好，在发展中要协调。

Q：刚才您提到了端侧，近日AI+文件也提到2027年智能终端要超过70%，在您看来提升到70%意味着多大的市场空间？高通是如何抓住这个机遇，在人工智能+有什么新的布局？

孟樸：在国内，智能手机的出货量在过去几年基本上维持着每年2.8亿部的水平，70%的数字就很容易算出来，从当年的出货量来看这是能实现的。到2027年，我自己觉得单从智能手机计算可能过于保守了，因为现在技术一旦开始实现，下沉速度会很快。

但是从另外一个角度看，我们还在人工智能发展的非常早期的阶段。现在我们看到的很多人工智能的应用，在很久之前就出现了，但是当时没有被称为人工智能。比如照片处理，10年前就出现了用摄像头识别上百种不同猫、狗品种的能力。所以，现在我们仍然处于发展的早期阶段。

我倒觉得真正的人工智能还没有到来。如张亚勤院士上午提到，智能涌现会是越来越爆发的阶段。手机或者是终端里，可以有很多个多模态的模型或者说不同的智能体，现阶段我们还是要操作这些智能体，跟我们用APP的区别不大。在真正实现人工智能的时代，智能体会了解你的使用习惯，直接帮你处理需求。比如照片处理，智能体了解到你拍了照片以后总是会把照片里的一棵树、一个人删掉，以后再拍的照片就会直接进行处理，不再需要你进行操作。

Q：我们看到高通在中国的布局首先是智能手机，还有智能汽车，在您看来下一个重点布局的赛道是什么？有哪个赛道可能会像今天的智能手机、智能汽车出现爆发式的增长？

孟樸：正如安蒙所言，高通的策略就是依托智能手机业务展开的。过去，我们100%的业务都集中于这一领域，现在，高通公司约70%至75%的业务仍与智能手机相关。因此，服务好该领域的客户是我们的核心业务。

在深耕智能手机业务的过程中，我们的技术和产品也在不断地适应新的领域，目前已在汽车、物联网、XR等赛道努力探索。不过，这一过程中存在类似智能手机发展初期的共性问题，大家都在找killer app（杀手级应用）。从 3G 时代到 4G 时代，我们始终在追问“killer app是什么”。

如今，在与运营商的交流中，当安蒙提及2028年6G即将到来时，大家都很兴奋，而第一个问题依然是“6G的killer app是什么”。我觉得killer app不一定能直接找到，而是一个探索的过程，基于这个想法，在相关领域的布局中，部分赛道的爆发可能需要更长时间。

但我个人坚信，有两个领域假以时日，其应用规模有望等同于甚至超过智能手机：一是机器人，二是各种可穿戴的眼镜，包括AR、VR及AI眼镜。这两类产品未来有望达到 “人手一个”的普及度，机器人也将广泛应用于家庭及各类场景中。不过，这一目标的实现需要我们和产业合作伙伴共同推动，而需求层面的潜力是明确存在的。相比之下，汽车比较难实现每人一辆车，PC也达不到这个量，因此机器人与 AR、VR、AI 眼镜的增长潜力更为突出。所以，高通在这两个领域一方面要继续积极探索，另一方面也会持续投入技术研发，以保持领先地位。

本文来自虎嗅，原文链接：https://www.huxiu.com/article/4785138.html?f=wyxwapp