文章核心观点 - 公司在CES 2026上通过发布覆盖PC、汽车、机器人、物联网等多领域的硬核产品，勾勒出以“端侧AI算力”为核心，推动“个人AI”与“物理AI”协同发展的全域智能未来 [1][2][5][6] 以端侧智能为核，构建「个人AI」与「物理AI」的全域闭环 - 行业共识显示，随着AI向智能体、具身智能形态演进，端侧算力需求呈指数级增长 [9][10] - 在个人AI领域，下一代AI PC是重要组成部分，Canalys数据显示62%用户将“本地智能体调用”列为AI PC核心购买理由，且PC在端云协作中需承担70%高频轻量任务 [12][13] - 公司推出骁龙X2 Plus处理器，集成算力高达80TOPS的Hexagon NPU，是同级别笔记本电脑中速度最快的NPU，其CPU性能相比前代提升35%，功耗下降43% [14][15] - 在物理AI领域，汽车是核心场景，全球已有超过4亿辆汽车采用骁龙数字底盘解决方案，超过7500万辆汽车采用骁龙座舱平台 [19] - 公司联合零跑汽车推出基于双骁龙8797的中央域控制器，支持座舱与驾驶辅助多模态大模型，可驱动至多8块显示屏及18路音频输出 [21] - 公司发布高通跃龙IQ10处理器，采用18核Qualcomm Oryon CPU，支持数百TOPS AI算力，旨在支撑具身智能机器人发展 [22] - 在物联网领域，公司发布高通跃龙Q-8750与Q-7790处理器，聚焦终端侧AI，可广泛适配工业机器人、智能无人机、智能摄像头等多形态产品 [26] 全域智能落地的背后，高通如何「卡位」AI时代 - 行业预测未来三年国内AI PC市场渗透率将突破80%，AI手机渗透率将超过50%，终端侧对本地算力需求呈爆发式增长 [27] - 公司聚焦端侧算力核心需求，打造异构硬件架构：PC端骁龙X2 Plus平台80TOPS NPU刷新同级别速度纪录；汽车端至尊版平台相较前代实现12倍的AI性能跃升 [29][31] - 在机器人领域，公司端侧方案将数百TOPS算力直接集成到机身，为具身智能提供算力引擎 [34] - 在物联网端，通过集成Edge Impulse实现1200亿参数大模型本地运行，并演示了AI本地化视频智能分析 [36] - 公司打造跨系统统一软件架构，其物联网产品组合支持Linux、Windows和Android，并配备易用开发者工具加速从原型到量产 [39] - 全球超1.6万家客户让公司的物联网技术与产品覆盖工业、能源、物流、机器人等众多领域 [40] 高通向场景驱动进化，迈入AI规模化 - 2025年全球语音助手使用量达84亿台，工业机器人市场规模突破3500亿元，AI算法在路径规划与故障预测中的应用覆盖率超60% [42] - 在个人AI领域，发布后不到半年的第五代骁龙8至尊版已有14款国内新机搭载；截至去年9月，骁龙X系列平台已赋能近150款已推出或正在开发中的PC产品 [43] - 在物理AI领域，车联天下发布全球首个深度融合电子电气架构，其中央计算平台采用骁龙8797芯片；阿加犀推出全球首个基于高通跃龙IQ10的具身大模型端侧解决方案 [44] - 移远通信发布新一代搭载高通跃龙Q-8750的旗舰智能模组，为高端AIoT场景提供方案 [45] - 自2016年以来，Snapdragon Ride平台已在全球60多个国家和地区完成验证，构建起覆盖超过600万公里独特车辆与交通数据的场景目录，测试总里程超过4.82亿公里 [46]

文章核心观点 - 联发科凭借其在云端ASIC设计服务领域的核心技术（特别是SerDes）和深度绑定头部客户（如谷歌、Meta）的策略，正迎来订单与盈利的爆发式增长，成功开辟了高利润的新增长曲线，市场对其价值存在重估空间 [1][4][19] - 高通尽管财务表现稳健，但过度依赖增长见顶的手机业务，在AI算力等新增长领域进展缓慢且战略模糊，其通过密集收购进行多元化的策略与当年英特尔面临相似挑战，能否有效整合并形成清晰战略方向是成败关键 [7][9][15][17] - AI时代的半导体竞争逻辑正在转变，专注核心技术与深度客户协作带来的执行力和交付能力，比广泛但分散的多元化布局更具优势，联发科与高通的现状对比是这一趋势的直观体现 [19][20] 联发科：AI与ASIC业务突破 - **订单与产能爆发**：联发科为谷歌操刀的TPU v7e将于2026年Q1末风险性试产，并已拿下TPU v8e订单，其向台积电协商的CoWoS年产能从2026年约1万片倍增至2万片，2027年更暴增至15万片以上，是2026年的七倍以上 [1] - **盈利贡献巨大**：市场估算，仅TPU v7e从2026年至2027年的出货，总计可为联发科贡献超过两个股本的获利，公司CEO设定的2026年云端ASIC相关营收10亿美元、2027年达数十亿美元的目标被认为保守 [1] - **试产即量产模式**：由于谷歌需求强劲，v7e风险性试产的产出将视同量产产品供应，这种模式能快速满足客户需求并为联发科带来业绩贡献 [2] - **核心技术优势**：联发科的核心竞争力在于其SerDes技术，其112Gb/s DSP在4纳米制程上实现超过52dB损耗补偿，并已推出专为数据中心的224G SerDes且完成硅验证 [4] - **客户与市场拓展**：除了谷歌，联发科即将获得Meta一款2纳米工艺ASIC（代号Arke）的大额订单，预计2027年上半年量产，同时与英伟达的合作已扩展至IP领域及共同设计GB10 Grace Blackwell超级芯片 [4][5] - **业务转型动因**：ASIC设计服务为联发科提供了比竞争激烈的手机芯片市场更高的利润率和更稳定的客户关系，是其关键突破口 [5] 高通：增长焦虑与战略挑战 - **营收结构隐忧**：高通2025财年Q4总营收112.7亿美元（同比增长10%），但手机芯片业务营收69.6亿美元（增长14%）仍占总营收62%以上，汽车（10.5亿美元）和物联网（18.1亿美元）业务规模远小于手机业务 [8] - **核心业务面临压力**：全球智能手机市场增长放缓、竞争加剧，同时联发科在高端SoC持续逼近，苹果推进自研调制解调器，削弱了高通的确定性，高利润率的授权业务营收当季同比下滑7% [8][9] - **AI布局进展缓慢**：在博通、Marvell、联发科等已获AI芯片大单时，高通仍主要被视为“手机芯片公司”，其AI200与AI250服务器级加速芯片计划于2026、2027年推出，但尚未形成清晰的规模性收入贡献 [9][16] - **密集收购以换时间**：2025年高通加速并购，包括以24亿美元收购SerDes IP领导者Alphawave Semi，收购边缘AI公司Edge Impulse、开源硬件公司Arduino及RISC-V初创公司Ventana Micro Systems等 [11] - **收购策略的成效与疑问**：收购Nuvia获得的Oryon CPU核心在PC市场成功商业化，但2025年的收购更多解决“能力是否齐备”问题，无法短期内改变对手机业务的依赖，且面临资源分散、整合与战略方向不清晰的挑战 [12][13][17] - **与英特尔历史的相似性**：两者都高度依赖单一核心业务（英特尔x86 vs. 高通手机芯片），并在业绩未崩塌时通过激进收购寻求多元化，但英特尔当年大量收购因战略不清晰导致整合失败、资源浪费 [13][14][15] 行业竞争逻辑演变 - **路径对比：专注 vs. 多元**：联发科选择“窄而深”路线，专注ASIC设计服务细分赛道并将SerDes等关键技术做到极致，深度绑定头部客户稳步推进；高通则在多重不确定性中试探，业务横跨PC、服务器、AI芯片和物联网，但缺乏清晰主线和决定性突破 [19] - **竞争要素转变**：AI时代的竞争逻辑正在变化，专注核心技术的持续深挖、深度客户关系与定制化协作能力比单一产品规格领先更重要，执行与交付能力比宏大战略叙事更关键 [20] - **时间窗口紧迫**：联发科已从谷歌TPU订单中获得实际回报，而高通仍在为2026年及以后的产品做准备，在高速发展的AI芯片市场，这种时间差可能直接转化为机会成本 [20]

文章核心观点 - 高通近期一系列投资与合作（包括与NVIDIA合作、收购Arduino和Alphawave Semi）的战略意图令人困惑，其行为模式与英特尔在2013-2014年过度依赖x86架构后疯狂收购的时期相似，可能反映出公司对智能手机业务依赖度过高的危机感，但部分收购的合理性和协同效应存疑 [1][6][11][13][18] - 公司当前业绩稳健，但收入结构严重依赖手机业务（2025财年销售额277.9亿美元），汽车（39.6亿美元）和物联网（66.2亿美元）业务规模远小于手机业务，未能形成有效支撑，未能成功收购恩智浦（NXP）加剧了业务单一化风险 [7][9][10] - 服务器业务是公司潜在增长点，但历史尝试（如Centriq 2400）因软件生态不足而失败，当前通过收购Alphawave Semi获取高速互连IP和设计服务能力，但收购成本（企业价值24亿美元）过高且战略意图不明确，可能分散服务器业务资源 [13][15][17][18] NVIDIA合作与服务器市场布局 - 2025年5月NVIDIA发布NVLink Fusion时，高通与英特尔、富士通被列为CPU合作伙伴，此举符合NVIDIA重返服务器市场的趋势，也回应了竞争对手联发科2024年进军服务器市场的动向 [1] - 服务器市场倾向采用混合GPU架构，高通虽拥有移动GPU，但直接扩展到服务器端难度大、耗时长，与NVIDIA合作是更合理的选择 [1] - 高通AI加速器产品持续迭代，2020年发布Cloud AI 100，2023年升级为Cloud AI 100 Ultra，2025年10月推出AI200/AI250，其机架解决方案功耗仅160kW，远低于NVIDIA Kyber Rack的600kW及未来1MW/机架的计划 [2] 与英特尔历史时期的对比分析 - 英特尔在2013-2014年面临类似危机：2013年销售额527.1亿美元，营业利润122.9亿美元，净利润96.2亿美元，但过度依赖x86处理器（PC客户端业务销售额330.4亿美元，数据中心业务112.4亿美元），非x86业务销售额仅40.9亿美元且亏损24.5亿美元 [3][4] - 为降低依赖，英特尔在2013-2018年疯狂收购25-26家公司，主要交易包括Altera（167亿美元）、Mobileye（153亿美元）、Movidius（4亿美元）等，总金额达337-338亿美元，但多数投资未产生商业成果，仅Movidius的AI引擎被保留 [4][5][6] - 高通当前业绩与英特尔当时相似：毛利率长期维持在55%-60%，但手机业务占比过高，汽车和物联网业务规模较小，收购NXP失败（恩智浦2024年预计总销售额292.9亿美元）使公司错失多元化机会 [7][9][10] 物联网业务发展与Arduino收购疑点 - 物联网业务稳步增长，2025财年销售额66.2亿美元，公司早期通过骁龙410E/600E布局嵌入式系统，并与威盛电子等合作，但成效有限，后转向专为物联网开发产品并建立合作伙伴关系 [11] - 2025年5月与研华科技合作开发边缘AI解决方案，但同年10月收购Arduino令人费解，公告称旨在结合高通技术与Arduino生态，但Arduino多用于概念验证而非商业产品，其商业价值低于树莓派等平台 [11][12] - 收购Arduino可能寻求生态协同，但类似案例中瑞萨电子仅投资1000万美元即实现产品整合（Arduino Uno R4搭载RA4M1处理器），高通全资收购的必要性存疑 [12] 服务器业务与Alphawave Semi收购分析 - 高通服务器业务历史坎坷：2014年获Armv8-A授权，2016年发布Centriq 2400，2017年被微软数据中心采用，但2018年因软件生态不足放弃商业化，团队解散 [13] - Arm服务器生态在2020年后逐步成熟（Neoverse N1发布），但高通收购Alphawave Semi（企业价值24亿美元）的合理性不足，该公司主营高速互连IP和设计服务，2024财年预计授权收入2.59亿美元，IP特许权使用费4880万美元，目标2027年销售额10亿美元 [15][16][17] - 收购可能使高通涉足设计服务领域，但与博通、联发科等竞争激烈，且设计服务业务与服务器业务所需工程师资源重叠，可能成为服务器发展的瓶颈 [17][18]

全球计算领域势力格局转变 - 全球计算领域势力格局开始转变 NVIDIA Qualcomm Arm等公司突破产品思维局限 投向更长远的战略布局 [1] NVIDIA战略布局 - NVIDIA开放NVLink Fusion平台知识产权 允许超大规模云服务商整合半定制芯片到合作伙伴生态系统 [2] - 在台湾建成规模更大的"NVIDIA Constellation"园区 定位为第二总部 靠近核心合作伙伴TSMC Foxconn等 深化HPC PC供应链合作 特别在汽车领域强化与Foxconn合作 [4] - 与TSMC Foxconn及台湾当局合作建设当地最大量子超级计算机项目 在日本与AIST合作打造全球最大量子计算研究超算系统ABCI-Q [4] - 推出RTX Pro 6000 Blackwell服务器版GPU 最高可集成8块GPU 搭配BlueField-3 DPU CX-8 Super NICs及AI企业级软件平台 构建"AI工厂"系统 [5] - 与Dell Lenovo HPE Asus Foxconn Gigabyte等硬件合作伙伴 以及Ansys Cadence CrowdStrike Red Hat等软件供应商构建端到端解决方案 已获Foxconn Lockheed Martin Aramco HUMAIN Telenor等企业部署 [5] Qualcomm战略布局 - 骁龙X系列处理器已驱动85款PC设备 预计2026年推出超过100种设计 以高效能与长效电池续航为差异化优势 [9] - 强化"端云协同"双规AI战略 重点展示Agentic AI落地应用 涵盖生产力与创意场景 未来可能发展为主动预测与自动化任务的新一代使用者界面 [9] - 通过推出与NVIDIA芯片连接的AI核心定制处理器重返数据中心CPU市场 研华 安提国际 宜鼎国际 鼎新电脑等伙伴推动AI与工业应用创新落地 [9] - 计划9月发布骁龙X2平台 包含18个第三代Oryon V3核心 支持48GB LPDDR5X内存 集成1TB NVMe SSD 目标2027年取得Copilot PC市占率12% [10] Arm战略布局 - 推出新一代CPU Travis 包含可伸缩矩阵扩展技术 实现两位数IPC性能提升 在CPU级别提供AI加速 [13] - 展示新一代GPU Drage 具备先进图形处理能力 满足沉浸式游戏需求 [13] - 在数据中心部门 与AWS Google Microsoft等超大规模云服务商深度合作 新增服务器芯片解决方案中50%基于Arm架构 [13] - 在边缘及消费设备领域 推动AI PC和平板电脑发展 预计2025年超过40%的PC和平板电脑采用Arm架构 基于Arm架构笔记本电脑出货量将大幅增长 [14]

AMD市场份额表现 - 服务器领域收入份额创历史新高达到39.4%，环比增长3.1个百分点，同比增长6.5个百分点[1][2] - 桌面收入份额同比增长15.2%，环比增长6.4%，达到34.4%[3][4] - 移动收入份额同比增长7.3个百分点，环比增长0.5个百分点[3] - 整体收入份额同比增长9.0个百分点，环比增长2.9个百分点，达到31.6%[4] AMD产品与技术优势 - Zen 4架构的Genoa和Bergamo系列产品推动服务器收入增长[1] - Turin架构的"Zen 5"系列产品持续热销，为数据中心市场带来更高性能[1] - Ryzen 7 XD等游戏CPU引领市场，16核和12核产品在内容创作领域占据领先地位[4] - 移动产品线覆盖从入门级Ryzen 200/300到高端Ryzen AI 300系列[4] Arm架构市场份额突破 - Arm在整体CPU市场份额首次突破两位数达到11.9%，环比增长2.3个百分点[7] - 服务器CPU份额增长至13.2%，首次超过10%[8] - 客户端CPU份额增长3个百分点达到13.9%[8] - Nvidia的Grace Blackwell超级芯片出货量激增是主要推动因素[6][8] Arm架构增长驱动因素 - Nvidia GB产品实现约110亿美元收入，成为公司最快产品[9][10] - GB NVL平台由36个互连GB组成，结合Grace CPU和Blackwell GPU[11] - Copilot+ PC使用的Arm CPU数量略有增加，主要采用高通骁龙X系列[9] - Chromebook处理器出货量大幅增长推动客户端市场份额提升[9] 行业发展趋势 - AMD已在开发Zen 6架构，软件支持准备就绪[4] - Nvidia计划发布基于Arm的PC平台DGX Spark和DGX Station[12] - 行业预计Arm架构将持续获得市场份额，可能重塑整体CPU市场格局[13][14]