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henry 发自 凹非寺<br>
量子位 | 公众号 QbitAI<br>
你的下一块AI芯片，何必非得是英伟达和AMD。<br>
高通宣布推出两款全新的AI芯片——AI200和AI250，正式进军数据中心市场。<br>
消息一出，高通股价一度飙升超20%，创自2019年以来的最大单日涨幅。<br>
巧的是，高通上一款数据中心产品AI 100也是2019年发布，但那时更多面向端侧/轻量级推理。<br>
时隔六年，“手机芯片的神”终于撕掉了“端侧标签”，正式向大型数据中心市场发起冲击。<br>
这回，真要从英伟达嘴里抢肉吃了。<br>
从端侧转向云端<br>
高通此次推出的AI200与AI250，本质上是面向数据中心的机架级推理加速器与整机架系统，聚焦AI模型的推理阶段，主打行业最低的总拥有成本（TCO）、更高的能效与更强的内存处理能力。<br>
（注：总拥有成本指的是购买、部署和运营某项设备或系统的全周期成本）<br>
AI200预计2026年商用，既可作为独立芯片/卡模块出售，也可作为由高通交付的整机架服务器系统提供。<br>
基于AI200的机架系统支持多颗芯片协同工作，每张加速卡支持768GB LPDDR内存，面向大语言模型和多模态推理场景。<br>
AI250计划2027年推出，其差异化亮点是引入近存计算（near-memory computing）的全新内存架构。<br>
高通声称这一架构能带来超过10倍的有效内存带宽提升并显著降低功耗，从而更好支持“解耦式AI推理（disaggregated inference）”等大规模推理部署模式。<br>
两种机架方案均支持直液冷散热、PCIe与以太网扩展、机密计算（confidential computing）等企业级功能，且面向高密度机架场景（160kW级别）。<br>
除了硬件，高通同时在推进面向超大规模推理的端到端软件栈，承诺支持主流框架与工具链（如PyTorch/ONNX、vLLM、LangChain、Hugging Face等），并提供一键部署与运维工具，以降低客户TCO并加速模型在生产环境的落地。<br>
此外，高通还表示，未来将以每年一代的节奏推进数据中心产品路线图，持续提升AI推理性能、能效表现以及整体TCO竞争力。<br>
从安卓机到数据中心，早有布局<br>
虽然大家平时印象里高通都是手机芯片，但其实早在2019年，高通就已经开始布局数据中心芯片了。<br>
只不过那会儿主要还是瞄准物联网、5G这些端侧场景。<br>
这次的爆发，一方面得益于高通在手机芯片的技术积累——AI200/AI250的核心计算单元就源自Hexagon神经处理单元（NPU）。<br>
另一方面，高通近年来不断改进Hexagon NPU，不仅加入标量、矢量、张量加速器，支持INT2、INT4、INT8、INT16、FP8、FP16等多种数据格式，还搞了微块推理、64位内存寻址、虚拟化和生成式AI模型加密。<br>
正如高通数据中心与边缘计算业务总经理Durga Malladi说：<br>
我们先在别的领域证明了自己，等实力够了，再进数据中心，顺理成章。<br>
除开高通自己的努力，数据中心本身就是一块肥肉。<br>
据麦肯锡预测，到2030年，全球数据中心投资将达到6.7万亿美元。<br>
虽然目前的市场格局，仍是英伟达吃肉（占90%以上份额）、AMD吃面，其余人喝汤，但巨头们也都在找替代方案——<br>
比如，OpenAI这个月宣布要买AMD芯片，可能还要入股。<br>
谷歌、亚马逊、微软也都在搞自家AI加速芯片。<br>
高通的入局，无疑让市场更热闹了。<br>
截至目前，高通已经拿下沙特 AI 初创公司Humain的订单，该公司计划从2026年起部署基于AI200/AI250的机架级算力系统，总功率高达200兆瓦。<br>
让我们进一步期待高通后续的动作吧！<br>
参考链接：<br>
[1]https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-10-27/qualcomm-unveils-chip-to-rival-nvidia-in-ai-accelerator-market<br>
[2]https://www.qualcomm.com/news/releases/2025/10/qualcomm-unveils-ai200-and-ai250-redefining-rack-scale-data-cent