文丨博阳

编辑丨徐青阳

美国当地时间 6 月 25 日，高通在纽约举办 2026 年投资者日活动。

高通宣布了一套面向数据中心 AI 基础设施的完整路线图，发布 Dragonfly C1000 CPU、AI300 推理加速器和高带宽计算（HBC）技术，同时公布了与 Meta 的多代合作、与 Hugging Face 的深化合作，以及对 AI 软件公司 Modular 的收购。

财务方面，高通把 2029 财年的非手机业务收入目标上调到 400 亿美元，几乎是此前长期目标的两倍。其中，数据中心业务在该财年的营收将超过 150 亿美元。

盘后交易中，高通股价一度上涨 16%。

高通 CFO 阿卡什 · 帕尔希瓦拉在活动中预测，2027 财年，高通数据中心业务将产生 " 数十亿 " 美元收入。而到 2029 财年，该业务年收入将超过 150 亿美元。

从公司整体收入结构来看，到 2029 财年，QCT（半导体）部门的非手机业务收入将达到 400 亿美元，而 2024 年给这个数字定下的长期目标是 220 亿美元。

2029 财年，高通手机业务将只占 QCT 收入的三分之一左右。

剩下的部分由几个增长引擎分担：汽车业务营收 100 亿美元，物联网业务超过 140 亿美元。其中，物联网业务包含工业、网络和机器人（80 亿美元），以及个人 AI 和计算（60 亿美元）。

利润端的指引同样进行了上调。

分析师对高通 2029 财年调整后每股收益的平均预期是 15.26 美元，而高通自己给出的目标超过 18 美元，这个差距是股价在盘后跳涨的直接原因。

CEO 克里斯蒂亚诺 · 安蒙解释增长逻辑时，把焦点放在了 AI 使用方式的变化上。他认为 AI 正在从简单问答转向智能体应用，也就是能自主执行多步骤任务的模型。这类工作负载对低功耗计算的需求更大，而高通在移动芯片上积累的正是这方面的能力。

安蒙还称，AI 计算正在进入汽车、日常电子设备和机器人，这些领域的芯片需求将持续 " 打开 "。

硬件发布的重头戏是 Dragonfly C1000，一款高通为数据中心专门设计的 CPU。

Dragonfly C1000 基于定制设计的 Oryon 核心，采用多芯粒（Chiplet）架构，集成超过 250 个核心，运行频率在 5GHz 以上。高通给出的性能测试显示，其每瓦性能比现有服务器 CPU 竞品基准高出两倍以上。

Dragonfly C1000 支持 PCIe Gen 7 和 CXL 连接，内存系统使用低功耗内存技术，内置 ECC、故障隔离和错误恢复等 RAS 功能。散热方案同时兼容风冷和液冷，机架符合 OCP ORv3 标准。

搭载 Dragonfly C1000 的机架配置也一并公布：配备 43TB DRAM，预计 2026 财年出样。

高通为这款 CPU 规划了三个细分方向：

第一类是智能体 CPU，面向高吞吐量的智能体编排和低延迟的交互式 AI 任务。

第二类是通用 CPU，兼顾两种需求：运行第一方工作负载时，追求最优的 TCO（总拥有成本）性能；面向第三方弹性使用时，追求最优的 vCPU（虚拟中央处理器）性能。

第三类是 AI 头节点 CPU，作用是以低开销完成主机处理，让 XPU 在生成式 AI 计算中尽可能跑满。

真正让 Dragonfly C1000 有了分量的，是 Meta 的站台。

高通宣布双方签订了一份 " 多年期、多代际 " 协议，Meta 将把 Dragonfly C1000 用于下一代服务器集群，芯片计划在 2028 年下半年量产。后续迭代的 CPU 也在合作范围之内。

高通 CFO 帕尔希瓦拉表示，通过手机芯片和其他已有产品，高通已经跟几乎所有超大规模企业都有业务往来，" 这不是新建立的关系。" 这句话意味着 Meta 大概率不是唯一的谈判对象，更多客户可能还在接洽中。

针对外界 " 高通入局数据中心是否太晚 " 的疑问，高通 CEO 安蒙的回应是：" 当人们问现在进入数据中心是否太晚时，你应该想想规模和执行能力、工程能力，或者运营和供应链。"

他的意思是，高通在手机时代积累的大规模系统工程能力，在这个市场依然有效。

CPU 之外，高通也更新了 AI 加速器的路线图。

继此前发布的 AI200 和 AI250 之后，AI300 推理加速器在本次投资者日亮相，三款产品按年度节奏迭代。

这套平台的核心逻辑是 " 解耦式机架级 AI 推理 "。高通的数据中心业务执行副总裁兼总经理 Tony Pialis 解释说，智能体工作负载需要 CPU、AI 加速器和连接技术协同，而不是靠单一芯片完成。高通现在做的事，是把计算、AI、内存和连接整合到一个统一的机架级平台里。

在这个平台里，内存问题是绕不过去的一环，而高通拿出的方案就是高带宽计算（HBC）。

这是一项用来打破 " 内存墙 " 的技术。所谓内存墙，指的是 AI 计算中数据在处理器和内存之间搬运的带宽瓶颈。HBC 的做法是通过 3D 堆叠硅技术，把计算单元和内存紧密集成在一起，走的是近存计算路线。

高通给出了几组数据来说明 HBC 的潜力。

搭载 HBC Gen 1 的 AI250，每卡有效内存带宽达到 133 TB/s，比采用 LPDDR5X 的 AI200 提升了 18 倍。采用 HBC Gen 2 的 AI300，带宽相比 AI200 的提升幅度将达到 54 倍。

与当前主流的 HBM（高带宽内存）相比，HBC 在同等功耗下的带宽是其 6 倍。而与 SRAM（静态随机存取存储器）相比，HBC 在同等功耗下的容量是其 200 倍。

换言之，HBC 单位功耗能处理的数据量大幅提高，对数据中心的总拥有成本（TCO）有直接影响。 AI250 的商业样品预计 2027 年中期提供，AI300 的商业样品则要等到 2028 年。

连接产品是高通的老本行，这次也没有缺席。该公司提供从 Die-to-Die、铜缆、光纤到园区级的互连方案，支持 800G 和 1.6T 速率，覆盖数据中心内部到最长 20 公里的场景。

超过 35 家技术生态企业公开表达了对这套路线图的支持，名单里包括超微、联想、SK 海力士、美光、三星 SDS 和 Arista 等。

硬件之外，高通在软件生态上也有密集动作。

首先是收购 AI 软件公司 Modular。收购对价是大约 39 亿美元的高通股票，预计 2026 年下半年完成交割，还需获得监管批准。

Modular 的核心产品是一个开放、AI 原生的软件堆栈，可以让模型在 CPU、GPU、NPU 和定制 ASIC 等不同芯片架构上运行，开发者不需要为每一种硬件重写代码。Modular 由克里斯 · 拉特纳（Chris Lattner）等人联合创办，其平台在业内被看作英伟达 CUDA 之外的一个开放性选项。

安蒙评价这次收购时表示，智能体在数据中心和边缘扩展后，行业需要一个更开放、更现代的软件基础。高通希望通过这次收购，给客户在多样化计算环境中提供真正的部署选择。

其次是与 Hugging Face 扩大合作。合作内容分三块：

将 Hugging Face 的内部和开发者工作负载引入由高通 Dragonfly 驱动的数据中心；

Hugging Face 平台上超过 300 万个开放模型，能够直接加载到搭载高通平台的设备和数据中心机架上，简化开发者从实验到部署的流程；

开发 "Hugging Face Agent"，用于在设备端和云端的混合环境中编排 AI 工作负载，根据性能、成本和延迟的需要动态分配任务。

Hugging Face 联合创始人兼 CEO 克莱门特 · 德朗格（Clément Delangue）解释说：" 我们正在让我们的 1600 万开发者能够轻松地在任何地方运行开放模型，从你手中的设备到数据中心的完整机架。"

双方合作还有一个具体安排。Hugging Face 将向使用高通平台设备或云系统的客户，提供 Hugging Face PRO 的访问权限，包含高级存储、计算和协作功能。

这一步降低了开发者用开放模型做应用的门槛。

在数据中心这条主线之外，高通也更新了其他业务的进展数据。

汽车业务方面，" 汽车设计中标项目储备 " 已扩大到 650 亿美元，高通把 2029 财年的收入目标提高到 100 亿美元。汽车芯片的需求背后是 ADAS 和自动驾驶的持续渗透。

物联网业务拆得更细了。工业、网络和机器人单独分列，目标收入 80 亿美元；个人 AI 和计算目标 60 亿美元。高通判断，智能体将触发智能连接设备的新一轮升级周期。公司估计，到 2030 年这些业务的总体规模将达到 1.7 万亿美元。

关于中国市场，安蒙在活动中做了简短回应。美国政府目前有向中国出口 AI 相关硬件的规定，但他表示高通会有不触发出口限制的数据中心芯片版本。他没有展开讲具体方案，但这个表态说明中国市场的机会没有被搁置。

综合来看，高通这次投资者日释放的信号比较完整。从 C1000 到 HBC，从收购 Modular 到与 Hugging Face 合作，从 150 亿美元数据中心目标到 18 美元每股收益，都是可验证的节点。客户有了，产品有样品时间表了，财务模型也给出了。

接下来几个季度的财报，会是对高通这些路线图的第一轮检验。

特约编译金鹿对本文亦有贡献