高通 CEO 克里斯蒂亞諾·安蒙。圖片經由 AI 處理
作者：博陽，騰訊科技
編輯：徐青陽
美國當地時間 6 月 25 日，高通在紐約舉辦 2026 年投資者日活動。
高通宣布了一套面向資料中心 AI 基礎設施的完整路線圖，發布 Dragonfly C1000 CPU、AI300 推論加速器和高頻寬運算（HBC）技術，同時公布了與 Meta 的多代合作、與 Hugging Face 的深化合作，以及對 AI 軟體公司 Modular 的收購。
高通公布的 2029 財年非手機業務營收目標
財務方面，高通把 2029 財年的非手機業務收入目標上調到 400 億美元，幾乎是此前長期目標的兩倍。其中，資料中心業務在該財年的營收將超過 150 億美元。
盤後交易中，高通股價一度上漲 16%。
01、資料中心營收要超 150 億美元
高通 CFO 阿卡什·帕爾希瓦拉在活動中預測，2027 財年，高通資料中心業務將產生「數十億」美元收入。而到 2029 財年，該業務年收入將超過 150 億美元。
從公司整體收入結構來看，到 2029 財年，QCT（半導體）部門的非手機業務收入將達到 400 億美元，而 2024 年給這個數字定下的長期目標是 220 億美元。
2029 財年，高通手機業務將只占 QCT 收入的三分之一左右。
剩下的部分由幾個增長引擎分擔：汽車業務營收 100 億美元，物聯網業務超過 140 億美元。其中，物聯網業務包含工業、網路和機器人（80 億美元），以及個人 AI 和運算（60 億美元）。
利潤端的指引同樣進行了上調。
分析師對高通 2029 財年調整後每股盈餘的平均預期是 15.26 美元，而高通自己給出的目標超過 18 美元，這個差距是股價在盤後跳漲的直接原因。
CEO 克里斯蒂亞諾·安蒙解釋增長邏輯時，把焦點放在了 AI 使用方式的變化上。他認為 AI 正在從簡單問答轉向智慧代理應用，也就是能自主執行多步驟任務的模型。這類工作負載對低功耗運算的需求更大，而高通在行動晶片上積累的正是這方面的能力。
安蒙還稱，AI 運算正在進入汽車、日常電子設備和機器人，這些領域的晶片需求將持續「打開」。
02、Dragonfly C1000 亮相，Meta 成為首個客戶
硬體發布的重頭戲是 Dragonfly C1000，一款高通為資料中心專門設計的 CPU。
Dragonfly C1000 基於定制設計的 Oryon 核心，採用多小晶片（Chiplet）架構，整合超過 250 個核心，運作頻率在 5GHz 以上。高通給出的效能測試顯示，其每瓦效能比現有伺服器 CPU 競品基準高出兩倍以上。
Dragonfly C1000 支援 PCIe Gen 7 和 CXL 連接，記憶體系統使用低功耗記憶體技術，內建 ECC、故障隔離和錯誤恢復等 RAS 功能。散熱方案同時相容風冷和液冷，機架符合 OCP ORv3 標準。
搭載 Dragonfly C1000 的機架配置也一併公布：配備 43TB DRAM，預計 2026 財年出樣。
高通為這款 CPU 規劃了三個細分方向：
第一類是智慧代理 CPU，面向高吞吐量的智慧代理編排和低延遲的互動式 AI 任務。
第二類是通用 CPU，兼顧兩種需求：運作第一方工作負載時，追求最優的 TCO（總擁有成本）效能；面向第三方彈性使用時，追求最優的 vCPU（虛擬中央處理器）效能。
第三類是 AI 頭節點 CPU，作用是以低開銷完成主機處理，讓 XPU 在生成式 AI 運算中盡可能跑滿。
真正讓 Dragonfly C1000 有了分量的，是 Meta 的站台。
高通宣布雙方簽訂了一份「多年期、多代際」協議，Meta 將把 Dragonfly C1000 用於下一代伺服器叢集，晶片計劃在 2028 年下半年量產。後續疊代的 CPU 也在合作範圍之內。
高通 CFO 帕爾希瓦拉表示，通過手機晶片和其他已有產品，高通已經跟幾乎所有超大規模企業都有業務往來，「這不是新建立的關係。」這句話意味著 Meta 大概率不是唯一的談判對象，更多客戶可能還在接洽中。
針對外界「高通入局資料中心是否太晚」的疑問，高通 CEO 安蒙的回應是：「當人們問現在進入資料中心是否太晚時，你應該想想規模和執行能力、工程能力，或者營運和供應鏈。」
他的意思是，高通在手機時代積累的大規模系統工程能力，在這個市場依然有效。
03、AI 加速器加上 HBC，要拆「記憶體牆」
CPU 之外，高通也更新了 AI 加速器的路線圖。
繼此前發布的 AI200 和 AI250 之後，AI300 推論加速器在本次投資者日亮相，三款產品按年度節奏疊代。
這套平台的核心邏輯是「解耦式機架級 AI 推論」。高通的資料中心業務執行副總裁兼總經理 Tony Pialis 解釋說，智慧代理工作負載需要 CPU、AI 加速器和連接技術協同，而不是靠單一晶片完成。高通現在做的事，是把運算、AI、記憶體和連接整合到一個統一的機架級平台裡。
在這個平台裡，記憶體問題是繞不過去的一環，而高通拿出的方案就是高頻寬運算（HBC）。
這是一項用來打破「記憶體牆」的技術。所謂記憶體牆，指的是 AI 運算中數據在處理器和記憶體之間搬移的頻寬瓶頸。HBC 的做法是通過 3D 堆疊矽技術，把運算單元和記憶體緊密整合在一起，走的是近存運算路線。
高通給出了幾組數據來說明 HBC 的潛力。
搭載 HBC Gen 1 的 AI250，每卡有效記憶體頻寬達到 133 TB/s，比採用 LPDDR5X 的 AI200 提升了 18 倍。採用 HBC Gen 2 的 AI300，頻寬相比 AI200 的提升幅度將達到 54 倍。
與當前主流的 HBM（高頻寬記憶體）相比，HBC 在同等功耗下的頻寬是其 6 倍。而與 SRAM（靜態隨機存取記憶體）相比，HBC 在同等功耗下的容量是其 200 倍。
換言之，HBC 單位功耗能處理的數據量大幅提高，對資料中心的總擁有成本（TCO）有直接影響。 AI250 的商業樣品預計 2027 年中期提供，AI300 的商業樣品則要等到 2028 年。
連接產品是高通的老本行，這次也沒有缺席。該公司提供從 Die-to-Die、銅纜、光纖到園區級的互連方案，支援 800G 和 1.6T 速率，涵蓋資料中心內部到最長 20 公里的場景。
超過 35 家技術生態企業公開表達了對這套路線圖的支持，名單裡包括超微、聯想、SK 海力士、美光、三星 SDS 和 Arista 等。
04、收購 Modular，聯手 Hugging Face
硬體之外，高通在軟體生態上也有密集動作。
首先是收購 AI 軟體公司 Modular。收購對價是大約 39 億美元的高通股票，預計 2026 年下半年完成交割，還需獲得監管批准。
Modular 的核心產品是一個開放、AI 原生的軟體堆疊，可以讓模型在 CPU、GPU、NPU 和定制 ASIC 等不同晶片架構上運作，開發者不需要為每一種硬體重寫程式碼。Modular 由克里斯·拉特納（Chris Lattner）等人聯合創辦，其平台在業內被看作英偉達 CUDA 之外的一個開放性選項。
安蒙評價這次收購時表示，智慧代理在資料中心和邊緣擴展後，行業需要一個更開放、更現代的軟體基礎。高通希望通過這次收購，給客戶在多樣化運算環境中提供真正的部署選擇。
其次是與 Hugging Face 擴大合作。合作內容分三塊：
* 將 Hugging Face 的內部和開發者工作負載引入由高通 Dragonfly 驅動的資料中心；
* Hugging Face 平台上超過 300 萬個開放模型，能夠直接載入到搭載高通平台的設備和資料中心機架上，簡化開發者從實驗到部署的流程；
* 開發「Hugging Face 代理」，用於在裝置端和雲端的混合環境中編排 AI 工作負載，根據效能、成本和延遲的需要動態分配任務。
Hugging Face聯合創辦人兼執行長克萊門特·德朗格（Clément Delangue）解釋說：「我們正在讓我們的1600萬開發者能夠輕鬆地在任何地方運行開放模型，從你手中的裝置到資料中心的完整機架。」
雙方合作還有一個具體安排。Hugging Face 將向使用高通平台裝置或雲端系統的客戶，提供 Hugging Face PRO 的存取權限，包含進階儲存、運算和協作功能。
這一步降低了開發者使用開放模型製作應用的門檻。
05、汽車、機器人、中國
在資料中心這條主線之外，高通也更新了其他業務的進展數據。
汽車業務方面，「汽車設計中標項目儲備」已擴大到 650 億美元，高通將 2029 財年的收入目標提高到 100 億美元。汽車晶片的需求背後是 ADAS 和自動駕駛的持續滲透。
物聯網業務拆得更細了。工業、網路和機器人單獨分列，目標收入 80 億美元；個人 AI 和運算目標 60 億美元。高通判斷，智慧體將觸發智慧連接裝置的新一輪升級週期。公司估計，到 2030 年這些業務的總體規模將達到 1.7 兆美元。
關於中國市場，安蒙在活動中做了簡短回應。美國政府目前有向中國出口 AI 相關硬體的規定，但他表示高通會有不觸發出口限制的資料中心晶片版本。他沒有展開講具體方案，但這個表態說明中國市場的機會沒有被擱置。
綜合來看，高通這次投資者日釋放的訊號比較完整。從 C1000 到 HBC，從收購 Modular 到與 Hugging Face 合作，從 150 億美元資料中心目標到 18 美元每股收益，都是可驗證的節點。客戶有了，產品有樣品時間表了，財務模型也給出了。
接下來幾個季度的財報，會是對高通這些路線圖的第一輪檢驗。
