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对话高通数据中心业务总经理：从定制CPU到3D堆叠HBC，高通下出端云AI一盘棋
本文是智东西在高通骁龙峰会2026后对高管马德嘉的专访实录。核心信息是：高通正在将其自研Oryon CPU从PC拓展至数据中心，并推出3D堆叠高带宽计算（HBC）架构以解决AI计算的存储瓶颈；同时通过收购Modular布局开放的AI软件栈，以对抗英伟达CUDA生态。文章呈现了高通在端侧和云端统一部署AI的战略全貌，适合关注芯片竞争、AI基础设施和架构决策的从业者阅读。原文 ↗
核心观点
- ▍高通正透过自研Oryon CPU、3D堆叠HBC架构及开放软件栈三管齐下，从移动端向数据中心AI市场扩张，试图构建端云一体的统一AI计算平台。
- 01高通发布了第六代骁龙8超级至尊版和至尊版两款2nm旗舰芯片，支持端侧运行300亿参数大模型。
- 02高通将自研Oryon CPU从PC扩展至数据中心，认为该核心在性能和能效上极具竞争力。
- 03高通推出HBC（高带宽计算）技术，采用分离式3D堆叠将计算单元与LPDDR内存堆叠，第一代和第二代产品将分别用于AI250和AI300数据中心芯片。
- 04高通完成了对AI软件公司Modular的收购，其编程语言Mojo已全面开源（Apache 2.0），以构建不同于英伟达CUDA的开放软件栈，并得到AMD的支持。
- 05高通认为，随着智能体AI兴起，CPU的角色从通用计算转向系统编排与协调，其定制CPU核心的重要性将进一步提升。
- 06高通宣布与阿里、阶跃星辰等中国AI公司合作，演示了在手机上运行基于Qwen模型的300亿参数MoE模型的案例。
- 07高通设定的核心财务目标是到2027财年AI相关收入达50亿美元，2029财年达150亿美元。
反方 / 局限
- — 消费电子涨价并非AI直接造成，而是供应短缺、内存成本等多因素共同作用的结果，高通无法完全控制整个生态系统。
- — 高通承认，制程技术、计算能力和内存都是最大的技术挑战，无法只选其一。
- — 长期记忆的上下文信息可能需要部分存储到云端，高通仍在研究最优方案，暗示端侧AI在持续记忆能力上仍有局限。
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