高通和字节合作了。

乍一听，这个组合让人以为字节又要做手机。

高通最出名的产品，是安卓旗舰机背后的那颗骁龙芯片；而字节造手机的传闻，从坚果手机业务关闭后，就从未停止过。

但这一次，两家公司的合作领域不是手机，而是 AI 数据中心。

近日，外媒报道称，高通已与字节跳动达成合作，将向字节供应面向 AI 数据中心的 ASIC 芯片。

字节计划采购数百万颗高通 ASIC，用于支持 AI Agent 软件；这笔交易还将帮助字节把一项内部芯片设计推进成可量产的半导体产品。消息传出后，高通股价一度上涨近 5%。

针对该消息，字节方面并未回应置评请求。

然而，这不是字节和高通第一次站到一起。

2021 年，字节收购 VR 眼镜厂商 Pico。第二年 MWC 期间，Pico 随即与高通宣布合作，字节跳动 CEO 梁汝波当时提到，Pico 设备也将接入高通骁龙 Spaces XR 平台。

彼时，高通和字节还是消费电子领域的好朋友。如今，合作场景从头显换成了机房，合作对象从 XR 开发者生态换成了 AI Agent 背后的推理算力。

事实上，在过去几年的 AI 变革周期中，高通并不是新玩家：手机端侧 AI、XR 芯片、车载芯片，也推出过 AI 加速器产品。

然而，AI 芯片竞赛的中心不在手机，而在 AI 基础设施层的基础算力。高通虽然自 2019 年以来就有 AI 加速器产品，但新的机架级架构扩大了它与英伟达、AMD 以及博通、Marvell 等定制芯片公司的竞争边界。

字节此刻递来的大笔 ASIC 订单，就像赤壁之战前夜的那场东风，来得正是高通最需要的时候。

不做手机的互联网 AI 巨头，和手机芯片之王再次携手了。

在手机芯片之外，高通一直在寻找新的收入来源。

很长一段时间里，高通最核心的业务仍是手机芯片、基带和移动通信技术。但手机市场在 2026 年一季度重新转弱：IDC 数据显示，全球智能手机出货量同比下降 4.1% 至 2.897 亿部。

手机大盘已经很难再给高通提供十年前那种增量。与此同时，高通开始瞄准汽车、个人电脑、XR 和物联网等场景。

字节旗下的 Pico，曾是高通 XR 路线中的重要合作对象。2021 年，Pico 被字节收购后，接入了高通的骁龙 Spaces XR 平台，高通为 Pico 提供 XR 硬件、软件、开发者工具和技术路线图支持。

然而，Pico 没有延续字节收购初期的增长预期。

2023 年 2 月，Pico 启动裁员，受影响员工超过 200 人。当年 11 月，Pico 又迎来字节收购以来最大规模调整，全球数百名员工受到影响。调整后，Pico 把更多资源转向硬件和核心技术，销售、视频和平台运营团队受到压缩。

Pico 压缩团队规模背后，是 VR 头显市场持续陷入低谷。

Counterpoint Research 数据显示，2025 年上半年，全球 VR 头显出货量同比下降 14%；到三季度，全球 VR 头显出货量仍同比下降 17%。其中，Pico 在 2025 年上半年占中国消费级 VR 市场约 46%，全球 VR/MR 市场份额约 5%。

另一方面，AI 眼镜火起来后，高通在 AI 硬件领域仍占据了一席之地。

Ray-Ban Meta 智能眼镜，就搭载了高通骁龙 AR1 Gen 1 平台，成为了全球最火爆的 AI 眼镜产品之一。

只是，AI 眼镜出货在增长，但体量仍小、产品形态迭代缓慢。公开数据显示，2025 年全球智能眼镜出货体量有 870 万台；其中，带显示的 AI 眼镜出货 73 万台，占比仅有 8.4%。

此前，字节豆包 AI 眼镜曾传出同样采用高通 AR1 芯片，但随后被披露项目生产计划已整体延后，一代产品大概率不会上市，原因也是当前市场产品缺乏差异化竞争。

甚至作为行业头部的 MetaAI 眼镜，在一些行业报道中，它被形容为 " 热度很高、市场很小 "：销量在增长，但它仍更像一类特殊小众设备，价格、隐私、佩戴舒适度和日常使用场景，都会影响它走向大众市场。

这一背景下，如何进入 AI 芯片最大的增量市场——数据中心，成了外界观察高通的重要锚点。

2025 年，高通宣布重返数据中心 CPU 市场，计划开发能连接英伟达 AI 芯片的数据中心 CPU；同年又发布 AI200 和 AI250 两款 AI 推理芯片，分别计划在 2026 年和 2027 年商用。

AI200 机架级系统配备 768GB LPDDR 内存，支持 PCIe 和以太网扩展，采用直接液冷方案；AI250 将在此基础上引入近存计算架构，提高内存带宽和资源利用效率。

今年 4 月，一则消息从高通财报会上流出：" 我们现在预计，今年晚些时候，将开始向一家头部超大规模客户的定制芯片项目进行初始出货。"

因为这一条消息，高通的股价随后一度上涨超 20%。今天再回过头看，这家 " 头部超大规模客户 "，很可能就是想要开拓 AI 芯片渠道的字节跳动。

AI 大厂想要自研芯片，在行业内并不是一件新鲜事。

公开报道显示，字节的芯片动作至少可以追溯到 2022 年。当时，字节开始认真招聘芯片相关人员。

2024 年 6 月，字节被曝与博通合作开发先进 AI 处理器。当时的报道披露，这是一款 5 纳米定制 ASIC。这项合作的目标，是帮助字节获得更稳定的高端芯片供应。

今年 2 月，同样是字节的自研芯片传闻，制造合作方是三星。报道称，字节计划今年至少生产 10 万颗芯片，后续最多扩大到 35 万颗。字节希望在 3 月底前收到样片。

AI 大厂自研芯片，首先是因为通用算力越来越贵，也越来越难等。此前，一些关于亚马逊自研 AI 芯片的分析显示，亚马逊希望减少对昂贵英伟达芯片的依赖，并用自研芯片让云客户以更低成本处理复杂计算。

推理环节更容易成为自研芯片的落点。谷歌自研的 TPU，曾在相关论文中披露，TPU 最初面向数据中心神经网络推理任务，覆盖了谷歌数据中心 95% 的神经网络推理需求，平均比同期 CPU 和 GPU 快 15 至 30 倍，每瓦性能高出 30 至 80 倍。

训练是阶段性投入，推理会随着搜索、推荐、广告、对话和 Agent 调用长期发生，稳定负载越大，专用芯片越有成本意义。而在国内，百度的昆仑芯和阿里的平头哥，都是 AI 大厂自研芯片的成熟案例。

坐拥豆包大模型和一众 AI 应用的字节跳动，自然也想分一杯芯片行业的蛋糕，而就在最近，字节又被曝开发自有 CPU。

外媒报道称，字节正在开发自有 CPU，用于支撑 AI 基础设施，计划部署在自己的服务器和数据中心，服务 Coze 等产品。

字节正在探索 Arm 和 RISC-V 两条架构路径，并接触外部合作伙伴参与芯片设计和制造产能争取。目前，字节主要依赖英特尔和 AMD 的 CPU。由于需求强劲，英特尔和 AMD CPU 交付周期拉长、价格上涨。

问题随之变得直接：放眼全球，除了英特尔和 AMD，谁还同时具备 CPU 设计、AI 推理芯片和大规模终端芯片量产经验？

翻开和字节有合作关系的厂商名单，高通刚好能够契合上述关键词。

而随着双方的合作大单披露，字节的芯片蓝图终于推动到了落地环节。

和年初披露的 "10 万颗 " 自研芯片规划相比，字节计划采购高通的 ASIC 高达 " 数百万片 "，用于支持 AI Agent 软件；而字节递上大单的背景之一，就是高通要帮助字节把一项内部芯片设计推进成可量产的半导体产品。

另一边，国内 AI 大厂的芯片业务，已经从 " 内部项目 " 走到资本市场门口。百度方面，昆仑芯已于年初向港交所递表，分拆后可让投资者 " 独立评估其业务表现与发展潜力 "；阿里平头哥也被曝准备重组为员工持股实体，再探索 IPO。

放在这个节奏里，字节反而慢了一拍。雷峰网在早年的报道中，曾把互联网公司做芯片概括为 " 还在说服自己 "，因为核心业务部门并不一定愿意为自研芯片买单。

如今豆包、Coze 和 AI Agent 把推理成本推到前台，字节做芯片，已经是自身 AI 基建需求不断放大下的现实选择。

经历了 Pico 和 VR 行业的低谷之后，高通和字节这对老朋友在 ASIC 上的合作，颇有些 " 双向奔赴 " 的意味。

把时间拨回到 5 年前，高通还身处芯片行业的领跑集团。

2021 年，作为手机 SoC 和通信专利时代的核心公司，高通市值大约在 2000 亿美元上下；与 AMD 和英特尔的市值大致持平，而英伟达当时的市值是 7000 亿美元左右。

5 年时间过去，迈入 AI 基础设施的芯片公司，彻底改变了行业座次。

截至 5 月 29 日，英伟达市值约 5.23 万亿美元，博通约 2.07 万亿美元，AMD 约 8548 亿美元，英特尔约 6145 亿美元。

而高通，市值 2608 亿美元，只有 AMD 的三成、英伟达的 1/20。用 " 落魄贵族 " 来形容这家手机芯片之王，似乎并不为过。

高通不是没做 AI 芯片，只是它擅长的领域还在手机 SoC、基带和移动终端。等到高通回过味来，市场已经被英伟达、博通、AMD 吃掉大半。

尤其是在定制 AI 芯片市场，市面上的大客户已经基本被博通和 Marvell 吃下。

博通今年连续拿下谷歌和 Meta 的长期合作，和谷歌的定制 AI 芯片合作延至 2031 年，用于下一代 AI 机架和 TPU；与 Meta 的协议延至 2029 年，覆盖多代 AI 处理器，初始算力承诺超过 1 吉瓦。

此外，OpenAI 也被报道将与博通合作首款自研 AI 芯片。换句话说，博通牢牢占据着头部 AI 客户的长期芯片路线图。

Counterpoint 预计，AI 服务器计算 ASIC 出货量到 2027 年将增长至三倍，博通占据约 60% 份额。

另一边，芯片公司 Marvell 业务覆盖互连、存储、网络和定制芯片，预计 2029 财年定制芯片收入超过 100 亿美元；公司 CEO 马特 · 墨菲称，Marvell 已经 " 与美国所有主要超大规模云厂商开展定制合作 "。

换言之，想要进入 AI Infra 层，高通就必须拿出够分量的客户和大单。

回顾高通的历史，这家公司曾经也尝试过冲击数据中心领域。

2017 年，高通推出 Centriq 2400 服务器处理器，采用三星 10 纳米工艺，最多 48 个 64 位核心，主打高能效 Arm 服务器路线。

问题是，当时服务器 CPU 市场几乎被英特尔至强垄断。彼时，英特尔在数据中心 CPU 市场份额超过 95%，客户迁移成本很高，Arm 服务器生态也远不如 x86 成熟。

Centriq 商业化后没多久就遇到公司层面的成本收缩。2018 年，高通为应对博通敌意收购压力，曾承诺削减约 10 亿美元非核心成本；同年 12 月，高通在美国裁员 269 人，主要来自数据中心业务。

当时的行业报道披露，高通服务器芯片团队从约 1000 人缩减到约 50 人，相当于裁掉 95%。

到 2019 年前后，Centriq 业务基本收缩，高通第一次数据中心芯片布局全线溃败。

时间来到去年 5 月，高通又一次瞄准了数据中心。

据外媒报道，高通将开发能够连接英伟达 AI 芯片的数据中心处理器，让自己的 CPU 与英伟达 GPU 高速通信。

去年 5 月的台北国际电脑展期间，高通 CEO 阿蒙把这套 CPU 能力带进英伟达生态。他当时说：" 通过采用英伟达 NVLink Fusion，高通技术公司的 CPU 产品组合，将能够无缝连接英伟达 GPU，助力构建面向高性能 AI 工作负载的下一代 AI 数据中心系统。"

高通重返数据中心的筹码，是 2021 年收购 Nuvia 后拿到的 CPU 团队。Nuvia 由前苹果芯片设计师创立，高通后来把这套能力放进 Oryon CPU，并先用在 PC 和移动端芯片上。

去年 10 月，高通又发布 AI200 和 AI250 两款数据中心 AI 推理芯片，这两款数据中心 AI 推理芯片分别计划在 2026 年和 2027 年商用，重点是提升内存容量，并运行 AI 推理任务。

只是，芯片有了，高通还缺一个够分量的客户。沙特公司 Humain 计划从 2026 年部署 200 兆瓦高通 AI 机架，但这还不足以支撑它进入定制 AI 芯片市场。

而在头部客户中，高通的老朋友 Meta，却选择把数据中心 AI 芯片合作给了博通，市面上愿意 " 拉高通一把 " 的头部 AI 厂商所剩无几。

长期跟踪 GPU 和半导体产业的研究机构 Jon Peddie Research 在分析中写道，高通进入定制芯片的时点，是 " 超大规模云厂商 ASIC 市场既有吸引力、也越来越困难 " 的时候；大型云公司想要的是 " 更低成本、更贴合工作负载的优化、更稳定的供应，以及对路线图更强的控制 "。

文章最后判断，高通 " 已经赢得了被这个市场认真对待的资格，但还没有赢得被默认会成功的资格 "。

字节订单的价值就在这里：它给高通在 ASIC 领域提供了来自头部模型厂商的 " 信用背书 "。一边是豆包、Coze 和 AI Agent 带来的推理需求，另一边是字节自己的芯片设计量产诉求。

对想要打入数据中心的市场来说，这一场合作毫无疑问具备里程碑意义。

高通离 AI 芯片主桌还有多远，很大程度要看字节这轮合作能跑到哪一步。