高通公司计划将价格提高两位数百分比，此举可能波及整个科技行业。 该公司致信客户，告知其将上调价格，自9月1日后发货的产品将执行新价格，原因是公司无法消化供应商带来的成本上涨。 华为曾经用不了高通销量腰斩，现在成为中国国产唯一销量增长且第一的品牌，因祸得福，国产自强（我不喜欢华为）

高通（Qualcomm）正强势进军AI数据中心，已与Meta达成多代Dragonfly C1000 CPU供应协议，并为另外两家未具名hyperscaler提供定制芯片，目标2029财年数据中心收入达150亿美元。 其核心技术HBC（High Bandwidth Compute）是亮点：采用近内存3D堆叠架构，将计算核心与LPDDR内存垂直融合，大幅缩短数据移动距离。相比传统HBM，HBC实现带宽/瓦特提升约6倍、容量/瓦特提升约200倍，同时显著降低功耗和总拥有成本（TCO），特别适合大规模AI推理和智能体AI场景。 HBM在峰值原始带宽上仍有优势，适合高强度训练负载；但HBC在实际AI工作负载中提供更低延迟、更高有效带宽和更好能效，尤其在电力和预算受限的hyperscale环境中更具吸引力。HBC并非全面取代HBM，而是成为高效补充方案——2027年中Gen1商用，2028年Gen2进一步提升，已获Meta等客户认可。 高通的优势在于能效+成本+定制化：利用成熟手机供应链降低成本，通过co-design和开放生态快速适配客户需求。这帮助高通从手机芯片巨头转型为数据中心重要玩家，在NVIDIA主导的市场中开辟差异化路径。 未来，HBC能否大规模分流HBM，取决于交付执行和软件生态成熟度。但在AI基础设施追求可持续性的今天，这种“省电即王道”的方案，已成为 hyperscalers 多元化供应链的热门选择。 但这种架构一旦被证明有效，行业复制速度可能会非常快。HBC不像CUDA，没有网络效应；不像x86，没有ISA锁定；也不像Windows，没有应用生态锁定。更大的可能是，Near-Memory Computing逐渐成为整个行业的新方向，而不是Qualcomm一家独占的技术。 因此，HBC本身更像是一张帮助Qualcomm切入AI推理市场的差异化王牌，而不是足以形成十年以上垄断优势的护城河。真正决定其长期竞争力的，不是单独的Near-Memory Compute模块，而是能否将HBC、LPDDR、Compiler、Runtime、软件生态以及完整的数据中心平台整合成一个系统级解决方案。如果这种整体体验能够持续领先，那么Qualcomm建立的将不是某一项硬件技术的优势，而是一整套AI推理架构的新范式。 免责声明：本人持有推文题及资产，观点充满偏见，非投资建议dyor

【高通脹風險】倫敦熱浪來襲 英國央行警惕天氣成為新的通脹風險 隨著倫敦迎來創紀錄的高溫天氣，英國央行行長貝利（Andrew Bailey）等官員開始擔心，當上一輪供應衝擊逐漸消退之際，天氣可能構成推高通脹的下一波衝擊。

高通到底是什么公司？——6月24日投资者大会前说说我的看法 我答应过推友要写高通的分析。下周二6月24日高通有投资者大会，趁这个时间点写一篇。 市场目前依然把高通定义为一家手机芯片公司。但如果未来几年AI真正从云端走向现实世界，高通可能是整个AI产业链里被低估最严重的公司之一。我看好高通的逻辑是因为我认为它正在从一家移动芯片公司，转型为横跨端侧AI、Physical AI、数据中心AI和智能终端的计算平台公司。它已经同时占了好几个赛道，今天把这件事拆开讲清楚。 先说基本面和护城河 今天的高通已经有多个增长引擎：Snapdragon手机平台、AI PC、汽车芯片、工业和IoT、XR设备、数据中心AI、Physical AI。 四层护城河 第一层，是全球5G专利授权体系。 不管谁卖5G手机，都需要向高通支付标准必要专利（SEP）授权费。即便未来苹果完全不使用高通基带，只要继续生产5G iPhone，理论上依然需要支付相关专利费用。这项业务每年贡献接近60亿美元收入，利润率远高于芯片业务，是高通最稳定、也是最容易被忽视的现金流来源。 第二层，是全球领先的基带和无线连接技术。 基带芯片不是简单的数字逻辑，而是全球频段兼容、射频优化、功耗管理和十几年工程经验的积累。苹果投入巨大、研发多年，直到今天仍处于逐步替代过程中，本身就说明无线连接技术的门槛。 第三层，也是我认为最重要的一层：高通已经拥有全球最大的端侧计算入口之一。 手机、PC、汽车、XR、IoT……这些设备今天未必都是AI终端，但未来很可能都会变成AI终端。而高通已经提前进入了这些市场。 第四层，是超低功耗AI计算能力。 如果未来AI最终进入现实世界，那么机器人、眼镜、汽车、手机，都不可能背着几千瓦的数据中心。它们需要本地推理，延迟，超低功耗，永远在线。 这是高通过去二十年最擅长的事情。 英伟达定义了AI训练时代。而高通，正在争夺AI进入现实世界时代的话语权。 汽车业务已经不是讲故事了。过去几年，高通汽车业务收入已经从数亿美元增长到单季度超过10亿美元，并积累了约450亿美元的Design Win。Design Win不是收入，但它意味着未来几年，全球主流车企正在用真金白银提前下注。至少说明，软件定义汽车和AI汽车的趋势，已经开始兑现。 从估值角度看，高通其实是一家很有意思的公司。它目前年营收约450亿美元，已经接近英特尔的规模，明显高于AMD。盈利质量也并不差。Non-GAAP口径下，高通毛利率约55.5%，净利润率约27%；AMD毛利率约55%，净利润率约22%；英特尔毛利率约41%，净利润率约11%。无论是盈利能力还是现金流，高通都算得上大型芯片公司中的优等生。但市场给它的估值，却依然像一家成熟手机公司。 当然，市场这样定价，也并非毫无道理。AMD拥有数据中心GPU和AI推理业务，英特尔拥有代工、PC复苏以及AI PC的预期，而高通的端侧AI、汽车、XR、机器人以及数据中心ASIC，大部分仍然处于兑现早期。市场担心的是AI推理需求会不会继续集中在数据中心？汽车和端侧AI的爆发会不会比想象中更慢？高通能不能真正摆脱手机公司的标签？这些疑问都是真实存在的。 但我认为，市场可能低估了一件事：AI最终不会永远停留在云端。真正大规模的AI，最终一定会进入现实世界。进入手机、PC、眼镜、汽车、机器人、工业设备。 而这些设备，需要的是低功耗、低延迟、本地推理、永远在线的AI计算平台。 如果这个趋势成立，那么今天市场给予高通的，可能仍然是手机公司的估值。而未来，它获得的可能是Physical AI时代平台公司的估值。 华尔街分析师平均目标价在191美元，我觉得严重低估了它的潜力。摩根大通最近把目标价从165上调到265美元，华尔街给出的最高目标价是300美元。 AI最终一定会从云端走向终端 AI训练发生在数据中心，但AI应用最终必须进入现实世界——手机、PC、智能眼镜、汽车、工业设备、机器人、无人机。这些设备有三个共同需求：低延迟、低功耗、本地推理，而这恰恰是高通最擅长的领域。 英伟达定义了AI训练时代，高通有机会成为AI进入现实世界时代的重要平台。如果未来每个人身边都有AI Agent，每辆车都有AI，每个机器人都有AI，终端侧计算的重要性只会越来越高。 数据中心AI和ASIC，是高通最大的估值重估机会 5月26日，高通宣布与字节跳动达成了一项数百万颗级别的AI数据中心定制芯片大单，这意味着高通不再只能享有传统手机公司的估值，而是可以对标博通和Marvell，Forward PE差不多在35到40倍。 4月底电话会议上，管理层已经确认正在和一家头部超大规模云厂商合作，华尔街推测可能是微软、亚马逊、Meta或谷歌中的一家，6月24日的投资者大会很可能正式宣布。这次合作属于多代际合作，首批产品预计今年年底开始出货，同时还在推进多个大型云客户的合作机会。 高通已经推出AI200和AI250 AI推理加速器，正式进入AI基础设施市场。 Tenstorrent这笔潜在收购，可能补上最后一块拼图 市场传出高通正在讨论收购Tenstorrent，交易规模可能达到80到100亿美元，如果成了会是近三年来最大的芯片收购案。 这件事重要的原因在于Tenstorrent不只是有AI加速器技术、RISC-V能力和数据中心IP，更重要的是拥有Jim Keller，他曾参与AMD Zen、苹果芯片和特斯拉芯片设计这几个传奇项目。如果交易达成，高通会同时获得数据中心CPU能力、AI Accelerator能力、RISC-V布局和顶级芯片人才。 6月24日投资者大会，五个看点 核心主题是围绕Agentic AI时代更新增长和多元化战略。 第一，数据中心芯片是最大看点，管理层预计会披露数据中心和Physical AI路线图，包括2026年底开始向某家超大规模云厂商交付定制芯片。 第二，芯片产品架构。管理层已预告数据中心战略分三块：CPU、XPU推理加速器，以及为单一客户定制的ASIC，且不需要昂贵的HBM，被定位为成本和供应优势。 第三，营收量级和时间表。管理层称数据中心营收必须达到数十亿美元级别，已经把部分收入提前到FY2027，ASIC最早2026自然年内开始出货。 第四，6G，是手机基带主业的下一代延伸叙事。 第五，潜在并购，Tenstorrent这笔交易市场会关注管理层有没有更明确表态。 总结 市场把高通当成手机公司估值，但它真正在做的是把自己变成Physical AI时代连接人与机器、云与边缘的底层平台。下周三的投资者大会，会是验证这个故事的第一个重要节点。

【抗高通脹】聯儲局加息預期升溫 市場聚焦通脹數據和沃什聽證會 在美國通脹數據公佈以及聯儲局主席前往國會山作證之前，債券交易員加大了對7月加息的押注。「7月有可能會加息，」Columbia Threadneedle的投資組合經理Ed Al-Hussainy說，加息的可能性大於按兵不動。

路透：高通正与字节跳动洽谈芯片设计服务合作。高通计划为字节打造定制芯片。 部分技术依托其去年收购的高速连接企业AlphaWave Semi。 洽谈重点包含视频处理单元VPU研发，目标2026年底实现量产。 一旦合作落地，字节跳动将成为高通芯片设计服务业务早期客户。

#行业资讯# 消息称高通将从 9 月 1 日开始提高芯片价格，涨幅达到两位数 (百分比)，即便按照下限来算涨幅也有 10%。 高通称自己已经无力承担供应链成本上涨带来的压力，因此只能选择涨价。 受影响的不限于智能手机使用的高通芯片，可穿戴设备、笔记本芯片、其他联网设备芯片都在涨价范围内。 查看全文：

英伟达与高通猝不及防，中 国车企自研芯片纷纷登场！ 当英伟达CEO黄仁勋在CES 2025上自信地宣布"自动驾驶 汽车已经到来"时，他可能没 有意识到，他口中那些"必须 使用自动驾驶技术"的汽车公 司，正悄然将他从核心供应 商的名单上划掉。同样，高 通CEO安蒙或许也没想到， 那个在汽车座舱芯片市场占 据70%份额的巨头，在智能 驾驶领域正遭遇中国车企的 集体"叛逃"。一场由中国车企 主导的自研芯片浪潮，正在 改写全球汽车半导体的权力 版图。 01 从"买买买"到"造造造"：中国 车企的芯片觉醒 时间回到几年前，英伟达的 Orin系列还是中国高端智驾 市场的绝对王者。小米 SU7、理想L系列、极氪001 等明星车型，无不以搭载双 Orin X芯片（508 TOPS算 力）作为智能化卖点。高通 则凭借骁龙8295座舱芯片， 几乎垄断了智能座舱市场。 彼时，英伟达Orin-X单一型 号即占据中国智驾域控芯片 约45%的装机量，高通在座 舱领域的统治力更是无人能 及。 然而，转折来得比想象中更 快。2025年，中国车企自研 智驾芯片进入规模化量产元 年：小鹏的"图灵"AI芯片在二 季度量产上车，蔚来ET9搭 载自研的5nm"神玑 NX9031"芯片交付，吉利旗 下芯擎科技的"星辰一号"7nm 芯片也实现量产。甚至连一 向在智能化上"慢半拍"的比亚 迪，也在2024年启动了自研 芯片项目，推出4nm制程的 BYD 9000座舱芯片。 这场自研浪潮的导火索，首 先是成本。> 蔚来创始人李 斌曾算过一笔账：自研芯片 后，"一年可以少花几十亿人 民币采购英伟达的芯片"。小 鹏汽车为研发图灵芯片耗资 超百亿元，历时五年，其间 甚至因架构错误赔偿数亿元 推倒重来。何小鹏坦言，虽 然投入巨大，但自研芯片在 BOM成本上每颗可节约约 1200元，大规模出货后将显 著优化整车成本结构。 更深层的动机，是对技术自 主权的渴望。英伟达和高通 的芯片本质是"通用平台"，车 企只能在其框架内做算法适 配，大量算力被闲置。而小 鹏的图灵芯片专为AI大模型 设计，算力利用率比通用芯 片提升20%，最高支持本地 运行300亿参数的大模型。蔚 来神玑NX9031采用5nm工 艺，拥有500亿晶体管规模， 官方宣称"一颗抵四颗Orin"。 这种软硬件深度耦合带来的 效率提升，是外采芯片无法 比拟的。 02 英伟达的"Thor焦虑"与高通 的"融合困境" 面对中国车企的集体转向， 英伟达并非没有准备。其新 一代Thor芯片将算力天花板 推至2000 TOPS，试图以绝 对性能优势巩固地位。然 而，Thor芯片的量产时间多 次延期，引发部分车企转向 自研或国产方案。更致命的 是，Thor的"黑盒属性"让车企 担忧——一旦深度绑定英伟达 生态，未来的算法迭代将受 制于其技术路线。 英伟达汽车业务的增长"失 速"已现端倪。虽然其在AI算 力上的技术积淀短期内仍不 可替代，但市场份额的下滑 趋势明显。2025年下半年， 地平线的征程J6P开始交 付，直接挑战英伟达在 L2++市场的地位；华为昇腾 MDC平台搭载量突破100万 辆，与特斯拉自研FSD并列 成为行业标杆。英伟达在中 国市场的统治力，正从"绝对 垄断"退化为"多元竞争中的一 极"。 高通的情况则更为微妙。它 在座舱芯片市场的优势无人 能撼动，全球超3.5亿辆汽车 搭载骁龙数字底盘，中国市 场覆盖超210款车型。但在智 驾领域，高通走的是"舱驾融 合"差异化路线，主打中低端 车型的成本优化。骁龙8650 智驾芯片算力仅30 TOPS， 与英伟达Orin X的254 TOPS 相去甚远；即便是最新的 Ride Elite至尊版，约720 TOPS的AI算力也未能打开高 端市场。 中国车企的自研策略，恰恰 精准打击了高通的软肋。小 鹏图灵芯片不仅用于智驾， 还能支持智能座舱功能，实 现"一颗芯片管全车"的舱驾融 合。蔚来、吉利也在推进类 似的全融合SoC方案。这意 味着，高通赖以生存的"座舱 优势带动智驾"逻辑，正在被 车企自研的"全域融合"芯片所 颠覆。 03 从"供应商时代"到"战国时 代"：格局重构 2025年的中国智驾芯片市 场，可以用"旧王新贵的战国 时代"来形容。英伟达、高 通、Mobileye等国际巨头， 华为、地平线等本土供应 商，以及小鹏、蔚来、吉利 等车企自研力量，三方势力 交织缠斗。 一个显著的趋势是：车企自 研并非要完全取代供应商， 而是构建"自研+外购"的混合 模式。理想汽车仍在部分车 型上使用英伟达Orin X，但同 时推进自研M100芯片，预计 2026年量产；小米SU7继续 搭载英伟达双Orin X，但业内 传闻其自研的"玄戒O2"芯片 将于明年上车。这种"多条腿 走路"的策略，既保障了供应 链安全，又为技术迭代预留 了空间。 对英伟达和高通而言，真正 的威胁不在于失去某几个客 户，而在于行业规则的改 写。过去，芯片厂商定义算 力标准，车企被动跟随；如 今，车企根据自研算法需求 反向定义芯片架构。端到端 大模型、VLA（视觉-语言-动 作）模型的兴起，让"有效算 力"取代"峰值算力"成为新的 评价标准。英伟达Thor的 2000 TOPS固然耀眼，但如 果无法高效运行车企的特定 模型，不过是数字游戏。 更深远的影响在于生态。小 鹏图灵芯片不仅用于汽车， 还将搭载于AI机器人和飞行 汽车；蔚来神玑芯片未来可 能外供其他车企。一旦车企 自研芯片从"成本中心"转变为 可外供的产品线，英伟达和 高通将面临来自下游客户的 直接竞争。 Synopsys首席执 行官曾预言："更多汽车制造 商将不得不在公司内部构建 芯片开发设计能力。"这一预 言正在中国率先成为现实。 04 未来：开放与封闭的博弈 站在2026年的门槛回望，中 国车企自研芯片的浪潮绝非 一时冲动，而是智能电动汽 车产业成熟的必然结果。当 软件定义汽车成为共识，硬 件必须与算法深度协同；当 数据成为核心资产，算力平 台必须掌握在自己手中。英 伟达和高通或许曾以为，凭 借技术优势和生态壁垒可以 高枕无忧，但他们低估了中 国车企对技术主权的执念， 也高估了"通用平台"在垂直场 景中的不可替代性。 当然，这场变革并非零和博 弈。英伟达的CUDA生态、高 通的连接技术，短期内仍是 行业基础设施。中国车企的 自研芯片，更多是在"增量市 场"中争夺定义权，而非在"存 量市场"中彻底颠覆。但一个 不可否认的事实是：全球汽 车半导体的权力中心，正在 从硅谷向东方转移。 英伟达与高通没想到的，或 许不是中国车企会自研芯片 ——毕竟特斯拉早已做出示范 ——而是这股浪潮来得如此迅 猛、如此决绝。当小鹏 MONA M03的升级版悄然换 上自研图灵芯片，当蔚来 ET9以78.8万元的身价搭载神 玑NX9031驶下生产线，当比 亚迪将自研芯片铺向10万至 20万元的主流市场，一个属 于中国"芯"的时代，已然开 启。 而对于英伟达和高通来说， 最紧迫的问题不再是"如何卖 出更多芯片"，而是"如何在车 企自研的时代找到自己的新 位置"。毕竟，当曾经的客户 变成竞争对手，游戏规则已 经彻底改变。

爆料者称高通即将推出的骁龙 8 Elite Gen 6 Pro 旗舰级芯片采购价可能超过 300 美元，这意味着今年的旗舰级安卓设备售价将会非常夸张。即除了内存芯片价格奇高外，存储芯片价格同样上涨 + 处理器价格上涨，对 OEM 来说除了涨价外几乎没有办法应对当前的局面。查看详情：