如何解读高通推出的AI芯片？

（来源：君实财经）

如何解读高通推出的AI芯片？推理为第一战场

战略上高通希望做大芯片存储押注差异化需求。高通AI芯片的存储将配置768GB LPDDR，主要适配对存储要求更高的长上下文推理等场景，押注AI芯片的特化趋势（重计算或重存储的取舍）。

收购Alphawave补足SerDes等通信组网能力。高通于25年6月对价24亿美元收购Alphawave，其专注高速互联IP与定制芯片设计，SerDes具备224Gbps级别能力，大幅补足了高通在数据中心AI芯片通信方面的能力。

核心问题仍然是芯片开发生态。相较于竞争对手AMD已培养了初步成熟的ROCm生态+近期获取了OpenAI的支持；高通AI 200/250芯片在开发生态上差距较大、仍需寻找优质客户共同迭代补足开发生态。尽管AI芯片成熟仍有难度，但高通低估值+新的AI芯片增长逻辑催化，市场对其长期趋势变得更乐观。

1）视频生成需要大量内存。我们认为高通设计选择旨在优化当前瓶颈：即推理时的内存容量和每token能耗，而非训练吞吐量，避免了2025-2026年HBM供应瓶颈。LPDDR通常每GB成本更低，且比服务器DDR更省电，尽管其带宽远低于HBM。通过将计算单元紧密部署在LPDDR旁，并在AI250中分层实现近内存计算方案，我们认为对于广泛的大模型推理工作负载，内存容量、访问局部性和批处理行为对总拥有成本（TCO）的影响，远大于单纯的峰值张量计算单元。这种方案适合推理，但不适合需要模型并行的训练相关任务则吸引力较小。

2)Humain(沙特AI公司）客户已经签的合作协议具有标杆性，但其它非中东客户或许待进一步拓展？高通表示，每个机架的功耗为160千瓦；因此，200兆瓦的部署大约需要1250个机架（200,000千瓦 ÷ 160千瓦/机架）。根据机架级别的定价和配置，这一个客户就可能带来非常可观的多年硬件收入。作为高端机架级AI系统的基准，英伟达的GB200/GB300 NVL72机架的价格范围在260万至300万美元之间。如果单个mw价格类似，按照最乐观场景看这么算确实EPS会在27年多10%，我们认为中东客户一向乐于采购各种新AI芯片产品，sambanova groq cerebras等等最大客户均位于中东，能否拓展北美客户或者为实际容量。

3）互联：高通即将进行的24亿美元Alphawave收购来增强其高速连接IP，这与芯片间互连（chiplet I/O）、串行器/解串器（SerDes）以及机架级互连相关IP。如果高通打算在机架/机柜规模上扩展到解耦推理和内存池，那么这一点至关重要。

根据产业信息，该产品与DRAM上下堆叠，类似使用3D DRAM的混合键合工艺，产业趋势更加明朗。定制化3D DRAM方案也具备超高带宽、低功耗等特点，持续关注产业进展。

此外，市场关注HBM3E三星定价低，无需担忧：三星HBM3E产能翻倍，同时稼动率较低，此前HBM3E落后海力士和美光，因此定价低，试图抢占份额，但不影响普通DRAM的缺货趋势。

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