高通组团，挑战英伟达？

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为了应对英伟达CUDA等软件锁定问题，高通通过一系列战略收购，包括Edge Impulse、Arduino、Modular和PickNik Robotics，构建了一套开放软件战略。这些收购确保了开发者层在各种硬件上的开放性和可移植性，同时又不牺牲高通的专有核心技术。Modular的框架允许开发者无需重写代码即可开发面向英伟达、AMD和骁龙硬件的产品。

与此同时，Arduino、Edge Impulse和PickNik Robotics的独立运营则保证了对第三方硬件的支持以及开源框架的可用性。此外，高通已将Linux与Windows一起，作为骁龙X2 PC的官方支持操作系统。通过在专有芯片之上提供开放软件层，高通旨在降低转换成本，并挑战目前占据主导地位的集成技术栈。

在人工智能领域竞争意味着要面对软件锁定问题。在数据中心，英伟达的 CUDA 对开发者有着强大的吸引力，因为每构建一个基于 CUDA 的流水线，迁移到其他平台的成本就会增加。在边缘计算领域，厂商特定的板级支持包和软件树可能会将未来的设计锁定在最初选择的处理器上。

随着人工智能工作负载扩展到机架、PC、手机、可穿戴设备、工业控制器和机器人等各种设备，这种依赖性成本也越来越高。智能体应用会在云端和设备之间切换工作，因此价格、功耗和性能方面的灵活性就显得尤为重要。

高通公司过去一年一直在构建其应对之策。自 2025 年初以来，该公司先后宣布收购了Edge Impulse、Arduino和Modular，最近又收购了PickNik Robotics。

在最近举行的骁龙峰会上，该公司通过一系列公告重申了这些收购如何支持高通公司进入新市场的开放策略。

注：作者及其公司 NAND Research 此前曾向高通公司提供咨询或其他分析服务。

每次收购虽然都能弥补竞争差距，但同时也保持了处理器以上层架构的开放性和可移植性。这不仅惠及更广泛的非英伟达市场，也使得高通和其他公司能够在下层插槽领域展开激烈竞争。

开源软件，差异化芯片

高通的核心技术仍为专有技术，涵盖CPU、GPU、NPU和DSP，以及调制解调器、射频、电源管理和异构计算架构。在专有芯片之上提供开放软件层，可以降低采用门槛，使开发者无需依赖高通即可进行开发。

这与英伟达（Nvidia）的专有CUDA软件框架和AMD的ROCm软件栈等竞争对手有所不同。虽然AMD的ROCm是开源的，但它仅支持AMD的GPU和加速器。

高通公司组装的每个平台都针对不同的开发需求，并且该公司始终致力于开放性和对第三方硬件的支持。

Modular 的便携式 AI 软件框架

高通开源软件战略的核心是收购了由LLVM和Swift的创建者克里斯·拉特纳创立的Modular公司。Modular开发并维护Mojo语言和用于异构计算的MAX推理平台，并为高通、英伟达和AMD的硬件提供支持。

在最近举行的骁龙峰会上，高通将其战略拓展至其最大的业务领域。拉特纳宣布推出统一的模块化软件层，其中包括 Mojo、MAX 和模块化云，适用于骁龙手机、X2 PC、AR1 眼镜、Wear Elite 手表和第二代 Sound Elite 耳机。该软件层还支持高通即将推出的 Dragonfly 数据中心处理器。

高通表示，开发者无需重写代码，即可使用 Mojo 流水线将目标平台扩展到英伟达或 AMD 的云端 GPU 以及骁龙设备的 NPU。对于智能体 AI 而言，这种可移植性减少了在云端和设备之间迁移工作时的阻力。

Arduino 和 Edge Impulse Open IoT 和 Edge

高通公司于2025年10月宣布收购Arduino，将Arduino的开源电子平台和软件工具链纳入其旗下。Arduino在物联网和边缘计算开发者生态系统中拥有广泛的影响力，约有3300万开发者使用其产品。

高通并没有完全整合 Arduino，而是采取了类似于 IBM 收购 Red Hat 的做法，保持 Arduino 品牌的独立性，并提供开源工具和多厂商支持。

Edge Impulse是高通在2025年收购的另一家公司，它将为高通带来物联网数据采集、模型构建、优化和部署功能。与收购Arduino类似，高通表示Edge Impulse将继续支持各种外部第三方硬件，包括微控制器、CPU、GPU和NPU。

交易宣布时，该公司为 17 万名开发者提供服务。

PickNik 机器人和物理人工智能

机器人技术和物理人工智能是高通公司最新收购的PickNik Robotics的核心业务。PickNik负责维护MoveIt，这是一个用于操作和运动规划的开源框架。

高通承诺保留 MoveIt 1 和 2 的许可协议、社区驱动的路线图以及对第三方硬件的支持。两家公司都是开源机器人联盟的创始成员，该联盟支持 ROS 的开发。

拥抱 Linux

高通公司还将 Linux 列为骁龙 X2 PC 的官方支持操作系统，与 Windows 和谷歌的新款 Googlebook 并列。

高通正与 Canonical 合作，计划在 2026 年底前为其产品提供 Debian 支持，并计划在 2027 年上半年推出经过认证的 Ubuntu 镜像，其中包括 Ubuntu Pro 支持和 Landscape 集群管理功能。惠普、华硕和 HUMAIN 也计划在 2027 年发布 Linux 设备。

挑战英伟达CUDA，惠及整个生态系统

数据中心是高通面临的最严峻考验。其AI200人工智能加速器预计将于今年晚些时候出货，AI250则将于2027年推出。核心客户HUMAIN计划部署200MW的数据中心，高通也已宣布与AWS、Meta和Adobe达成合作协议。这些机架将进入一个CUDA是默认开发环境的市场，客户对额外的软件锁定风险十分担忧。

高通向这部分客户推销的卖点是：可移植代码的转换成本更低。技术提供商应该在芯片和平台层面上展开竞争，这些特性能够更好地匹配工作负载。这种不对称性有利于挑战者，高通从更容易进入市场中获益更多，而不是从更容易退出市场中受损更多。

AMD 的开放式 ROCm 协议栈也遵循类似的逻辑。模块化设计为高通提供了一个旨在将英伟达、AMD 和高通定位为同级竞争对手的平台，但其支持的广度和质量将决定其实际价值。

英伟达的全栈解决方案涵盖 GPU、CUDA、Isaac 仿真和 Jetson Thor 机器人计算，提供深度优化、一致的工具、可预测的性能以及人工智能领域最大的开发者生态系统。这些优势在云端训练和机架级推理方面尤为强大，因为供应商可以对整个系统进行优化。

人工智能与物理世界的碰撞

物理人工智能使权衡取舍变得更加复杂。功耗、散热、尺寸、电池续航时间、连接性、传感器集成、实时处理、成本和功能安全等因素都会影响最终的设计效果。高通公司数十年来一直在移动领域致力于解决这些限制。

该经验提供了一个相关的起点，但买家仍然需要权衡硬件选择的好处与集成堆栈提供的优化和一致的工具。

机器人可以集成应用处理器、神经网络处理器 (NPU)、图形处理器 (GPU)、微控制器 (MCU)、安全处理器、视觉加速器和连接芯片；而工厂则会将这种多样性扩展到数百台机器上。可移植软件简化了硬件替换，买家可以优化每个组件。

Nvidia 的集成深度仍然很重要，但芯片间的基准测试无法决定是采用集成堆栈还是异构互操作性。

分析师观点：高通此前也曾使用过类似策略

高通在蜂窝移动领域的深厚积淀提供了一个有益的类比，它展现了标准化互操作性背后所蕴含的专有创新。不同厂商的手机和网络通过融合了多家公司知识产权的通用标准进行通信。

高通在移动领域取得成功，是因为它在一个共享生态系统中提供技术要求极高的底层解决方案。其人工智能战略也遵循同样的逻辑，通过开放的开发者平台和可移植性工具来实现，而不是在芯片层面展开竞争。

ROS、MoveIt 和 Arduino 为开发提供支持。Modular、Edge Impulse 和 Linux 则有助于将这些工作与 Dragonwing、Snapdragon 和 AI200 系列芯片连接起来。

只有当这些软件层真正保持开放时，这种类比才成立。在接下来的 12 到 24 个月里，请密切关注 Arduino 是否会在新开发板上支持其他处理器，Modular 是否会为 Nvidia 和 AMD 提供一流的支持，以及 MoveIt 是否会在 PickNik 收购完成后保持硬件中立。

英伟达证明了拥有全栈技术的强大威力，而高通则押注个人和物理人工智能的发展将需要更加多元化的硬件环境。关键在于，开放性能否带来真正的部署灵活性，而不仅仅是扩大开发者群体。

高通无需彻底取代英伟达的整个产品线就能实现这一战略。它只需要在功耗、连接性、成本和集成度至关重要的应用场景中，让自家芯片更容易被用户选择即可。

如果高通能够兑现其对开放性和可移植性的承诺，它就可以将开发者的自由转化为竞争优势，每消除一个障碍，其硬件就有了更多获胜的机会。

随着人工智能逐渐应用于更多个人设备、机器人和工业系统，对于一家围绕这些限制条件建立起自身优势的公司来说，这是一个充满希望的局面。

（来源：编译自forbes）

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