高通杀进英伟达腹地：不造芯片，造“电厂”

本文来自微信公众号：王智远，作者：王智远，原文标题：《高通开始造电厂》，题图来自：AI生成

昨天凌晨，我在看黄金盘，跌得都要哭了。

然而，电脑浏览器通知推送了一条新闻，标题写着：世界上最有价值的公司 Nvidia，刚刚遇到一个新的美国对手。

一开始，我没太在意，以为又是哪家芯片厂蹭热点。可往下翻了两行，看到了一个名字，高通。我愣了一下。

高通？不就是做手机芯片的那家公司吗？怎么突然杀进了英伟达的腹地？于是，赶紧去看了这个新闻，到底在说什么？

事情是这样：高通突然宣布要做 AI 数据中心芯片，名字叫AI200和AI250，直接对标英伟达。问题是：它为什么要这么干呢？

要理解这个动作，得先看清三个事实。第一块是算力。

这两年，整个 AI 行业都被“算力”绑住了。不论训练模型、推理应用，还是搭一个最普通的 API，背后都在烧 GPU。

可 GPU 已经贵到离谱。

一张英伟达 H100，市场价三万美元起；整柜 NVL72 的系统，动辄一百万美元以上，还得排队。企业在“等卡”，AI 的门票，被一家公司垄断了。

根据国际能源署（IEA）数据，2024 年全球数据中心耗电量突破460 太瓦时（TWh），其中约20%用于 AI 训练与推理，这相当于整个阿根廷一年的用电量。

算力已经成了电力的下游产业，GPU 更像“电力的中间商”。当算力成了“新石油”，英伟达自然成了新的 OPEC。

然而，石油越贵，世界越焦虑——算法再聪明，也逃不过电费的天花板。怎么办？所有人都在想：有没有一种更便宜的能源？

在能源这件事上，高通最有发言权，它的基因是“在有限电力里榨出极限性能”。

过去十年，高通靠手机芯片吃饭。一颗骁龙芯片，要同时搞定图像、AI 推理、网络连接、续航、散热。它的核心竞争力是能效：用更少的电，干更多的活。

现在，它把这种逻辑从手机搬进了数据中心，你可以理解为，它是把旧基因放大了；手机时代，它解决“电池有限”的问题；AI 时代，它要解决“电力有限”的问题。

所以，英伟达靠堆算力，让电脑更聪明，高通是追求更持久；当所有人都在想 AI 怎么造神，它开始想着怎么帮 AI 节能。

于是，就有了 AI200、AI250。它的目标很简单，把“每瓦推理产出”做高。

要说第三块是高通自己的焦虑。

手机市场的红利早就见顶。安卓饱和，苹果自研芯片，高通的利润被一刀一刀削，它 2023 年的手机芯片营收下降超过20%，品牌记忆也在减弱。

在资本眼里，这家公司仍然“稳定”，但在产业里，它正在被边缘化；英伟达在讲智能的故事，苹果在讲生态的故事，唯独高通没故事可讲。

它必须找到第二条增长曲线，而这条曲线，得换一套“底层逻辑”；于是它开始赌AI最基层的东西：电力。看谁跑得更久。

看懂这三点，你也许能懂了它的动机。表面造芯片，本质造“能源系统”，它想把这套能效逻辑，卖给整个世界。

新闻还没过1个小时，它紧接着公布了首个客户：沙特 HumAiN。

沙特，一个靠石油养大的国家，一个从能源逻辑里长出来的国家。这个国家的信仰是能源，逻辑是能源，命脉也是能源。

而现在，它第一次，把钱砸进了“硅能源”。要知道，HumAiN 是沙特主权基金 PIF 投的项目，背后是 Vision 2030 计划的一部分。

他们要在沙漠里建一座AI 城市，目标是造算力。

官宣的这笔订单是200 兆瓦。200兆瓦有多大？相当于一座中等城市一整年的数据中心电力消耗。

再换个角度，如果全换算成英伟达 H100 的功率，大约能同时点亮五万张 GPU。你甚至可以理解成，沙特一次性买下了半个硅谷的“大脑”。

强大吧。换句话说，沙特在买“AI 发电站”。这意味着，能源定义在变。

过去它卖石油，现在它买算力；从“出口能源”到“进口智能”，沙特正在完成一场地缘反转。因为它明白，未来石油，是瓦数。谁掌握算力，谁就掌握智能社会的发电机。

这也是高通为什么激动，它第一次把芯片，卖成了能源；而买家，恰好是能源王国本身。

所以，智远认为，这件事上高通想借沙特，去验证一个更大的叙事：智能时代的能源革命，正在从硅谷转向中东。

后来一直在想，为什么世界上所有人都盯着英伟达呢？我认为，有一个词很关键：信仰。

英伟达每次一出面，几乎都成了“社交货币”。它像一台“信仰制造机”，整个 AI 行业的情绪，包括资本的情绪，都被它牵着走。

黄仁勋太会造梦了。

他在各种公开场合讲生态、讲未来、讲人类的新纪元，那种叙事，像当年的乔布斯在宣讲一种文明。

所以，当所有人都在喊“创新”时，没有人敢得罪他，因为离开它，就等于“断电”；模型公司、云厂、科研机构，几乎都在靠它的 GPU 呼吸。

我让Agent跑了一下最新数据：

2025 Q1，NVIDIA 在插件显卡市场份额约92%；2025 Q2，升至94%；在 AI 加速器／数据中心 GPU 市场，它的份额长期保持在90% 以上。 更离谱的是，全球数据中心 GPU 市场规模预计，2024 年约 873 亿美元，2025 年它的份额增至约 1200 亿美元。

而英伟达的数据中心业务毛利率，已经高达78%。一张卡的利润，比汽车行业整车利润还高。这意味着，它卖的是一种“通行权”。

所以，这哪是买芯片，就像你走进了它的生态，它变成了你的基础设施，你成了被它控制的一环。

还有更离离原上谱的，这种信仰，是用“稀缺”换来的；它控制着交付周期、定价节奏、出货节拍，像在演一场“人工饥荒”，GPU 越难买，信仰就越贵。

但凡一个系统靠信仰维系，它的终点就是泡沫，泡沫尽头是分裂，到这一步，问题就成了结构性的了。

为什么是结构？怎么破结构呢？

我发现，这事，有点像水。水往低处流，流着流着，就会自己找到平衡。技术也这样，一个领域被垄断太久，自己就会想办法分裂。

回头看历史：

Intel 曾经是 CPU 世界的霸主，后来 ARM 崛起；微软一家独大时，Google、苹果从边上绕出来；能源领域也是这样，OPEC 定价太狠，就会有人搞新能源。

英伟达也类似，当一家公司的利润率高到离谱、交货周期长到荒谬时，新玩家就一定会出现，而这次改革者是：高通。

你可以把它理解成一种自然规律：技术垄断需要一种替代、修正，要靠新的能量去重组旧的系统，每个时代都会这样，先有造梦者，再有修正者。

这就是科技的节奏：造神、滞涨、再平衡，也是这场 AI 战争的底层逻辑。

说实在，我认为算力这件事，现在已经从叙事周期，变成了工程周期。

前几年大家都在讲“智能革命”，一夜之间冒出无数模型、Agent、AI操作系统。可现在人开始问：到底谁能真的跑得起来？

模型再聪明，也得有人买单，得有电、有芯片、有效率。所以，叙事红利结束，是工程叙事的开始。

目前我观察到三个方向在同时发力。

第一个是模型轻量化。

前阵子，UNESCO 和 UCL 发了一份联合报告，这是联合国教科文组织和伦敦大学学院，他们做了个实验：删掉大模型里冗余的部分，能耗居然能降 90%。

这说明，模型够不够大不重要了，能不能高效地跑才关键；模型轻量化让电少了、响应快了、成本低了，于是，它才能让中小企业插队。

而第二个方向，是推理去中心化。

AMD 的 CTO Mark Papermaster 前阵子说，AI 推理正在从数据中心往手机、笔记本、汽车这些终端迁移，这句话很关键，算力重心，正在从“集中”变成“分布”。

当算力不再只属于云厂商，而能在每个终端节点跑起来，AI 就成了更广义的“社会基础设施”；因为只有推理去中心化，智能才能离场景更近，也离我们更近。

第三，是芯片的低功耗化。

高通这次推出 AI200 和 AI250 ，其实奔着“能效”去的，它的目标是“每瓦产出更高”，你可以理解为，它想做 AI 世界的“节能电厂”。

这背后的逻辑很现实：当一瓦能多跑两倍推理，算力的门票就被撕开了一道缝；从性能竞争到能效竞争，这是整个产业从“造梦”走向“造系统”的转折。

所以，三股力量叠在一起，就是“算力平权”。

我不知道说的够不够清楚，模型轻量化让算法不再只属于巨头；芯片低功耗化让硬件不再只属于数据中心；而推理去中心化让智能不再只属于云端。

所以，只有技术正从“贵族配置”变成“公共设施”，AI 的使用权，才能一点点回到更多人手里，跑到智能终端上。

写到这问题来了，那未来谁在新平衡中站稳脚呢？

智远的分析认为，老玩家不会被淘汰，他们会换一种方式留下来，英伟达还在塔尖上，但故事已经变了，未来它会往生态方面布局。

比如：

CUDA、DGX系统、企业平台服务。在这个生态里，开发者、算法公司、云厂商是它的语言。

所以，你会发现，它未来会从“造卡公司”变成了“AI的微软”，卖系统，一种基础规则。

而在英伟达的阴影之外，中层力量正在上升。谷歌自己也在造芯，它的第七代自研AI芯片，已经不再依赖英伟达，专门为大模型推理提速。

亚马逊也跟上了，推出了自研的 Trainium2，用在 AWS 云服务上，专门帮客户节省算力成本；微软更狠，自己造出一颗 Maia 100 芯片，打算在自家 Azure 云上替换部分英伟达卡。

连Meta都在测试自己的AI芯片，名字叫 MTIA，它想靠这块芯片，让内部AI系统少受制于人。

这意味什么？云巨头们已经不想再“排队买卡”了，都要自己造，都试图在不推翻英伟达的前提下，慢慢“去依赖化”。

现在高端算力依旧在英伟达手里，但系统能量，已经在外溢；新的平衡，是芯片和算力的权力，开始分散到更多玩家手中。

可这场竞争到这里还没完，真正博弈，还是生态层。为什么是生态层？你想想看，这几年，巨头们都在做什么？

谷歌先动的，Gemini进了 Gmail、Docs、YouTube，你写邮件、做文档、看视频，它都在旁边帮你，它要的，是让你每天都离不开它的服务。

再看 OpenAI，ChatGPT Enterprise 是它给企业做的“专业版助手”，能连公司知识库、能定制安全规则、能全员协同。现在已经有300 万家企业在用。

你可以把它理解成，它在做一个AI App Store，开发者在里面建 Agent、卖服务、做插件，这是“生态粘性”，也是“入口战争”。

微软的打法更直接。它把 Copilot 植入了 Word、Excel、Teams、Windows，让工作场景彻底AI化，你不用再学新软件，AI 直接出现在你熟悉的界面里。

亚马逊的逻辑是云，它推出 Bedrock，把各种模型打包成云服务，企业客户只要登录 AWS，就能选模型、调接口、上线产品。

国内更不用说了，几乎所有大厂都在搭建自己的生态，有人靠模型，有人靠云，有人靠应用。说白了，这场AI竞赛，到最后拼谁能让别人离不开自己。

你看，这些动作不同，但指向一致，生态比拼的是黏性。技术只是入口，控制力才是终点；算力，终究会从中心回到终端，回到以人为主的服务里。

就像苹果做的那样，拼命想把“Apple Intelligence”藏进每一个设备，以后悄悄让每个人都能用上；所以，新平衡世界，应该各自归位。

或许，当AI和人重新建立连接，技术才算真正找到自己的位置吧。当然，话说回来，要高通真把这套逻辑跑出来——它的股价，会不会起飞？

本文来自微信公众号：王智远，作者：王智远

本内容为作者独立观点，不代表虎嗅立场。未经允许不得转载，授权事宜请联系 hezuo@huxiu.com

本文来自虎嗅，原文链接：https://www.huxiu.com/article/4797689.html?f=wyxwapp