高通開始造電廠

文：王智遠 | ID:Z201440

昨天凌晨，我在看黃金盤，跌都要哭了。

然而，電腦瀏覽器通知推送了一條新聞，標題寫著：世界上最有價值的公司 Nvidia，剛剛遇到一個新的美國對手。

一開始，我沒太在意，以為又是哪家芯片廠蹭熱點。可往下翻了兩行，看到了一個名字，高通。我愣了一下。

高通？不就是做手機芯片的那家公司嗎？怎么突然殺進了英偉達的腹地？于是，趕緊去看了這個新聞，到底在說什么？

1

事情是這樣：高通突然宣布要做 AI 數據中心芯片，名字叫 AI200 和 AI250，直接對標英偉達。問題是：它為什么要這么干呢？

要理解這個動作，得先看清三個事實。第一塊是算力。

這兩年，整個 AI 行業都被「算力」綁住了。不論訓練模型、推理應用，還是搭一個最普通的 API，背后都在燒 GPU。

可 GPU 已經貴到離譜。

一張英偉達 H100，市場價三萬美元起；整柜 NVL72 的系統，動輒一百萬美元以上，還得排隊。企業在「等卡」，AI 的門票，被一家公司壟斷了。

根據國際能源署（IEA）數據，2024 年全球數據中心耗電量突破460 太瓦時（TWh），其中約20%用于 AI 訓練與推理，這相當于整個阿根廷一年的用電量。

算力已經成了電力的下游產業，GPU 更像「電力的中間商」。當算力成了「新石油」，英偉達自然成了新的 OPEC。

然而，石油越貴，世界越焦慮——算法再聰明，也逃不過電費的天花板。怎么辦？所有人都在想：有沒有一種更便宜的能源？

在能源這件事上，高通最有發言權，它的基因是「在有限電力里榨出極限性能」。

過去十年，高通靠手機芯片吃飯。一顆驍龍芯片，要同時搞定圖像、AI 推理、網絡連接、續航、散熱。它的核心競爭力是能效：用更少的電，干更多的活。

現在，它把這種邏輯從手機搬進了數據中心，你可以理解為，它是把舊基因放大了；手機時代，它解決「電池有限」的問題；AI 時代，它要解決「電力有限」的問題。

所以，英偉達靠堆算力，讓電腦更聰明，高通是追求更持久；當所有人都在想 AI 怎么造神，它開始想著怎么幫 AI 節能。

于是，就有了 AI200、AI250。它的目標很簡單，把「每瓦推理產出」做高。

要說第三塊是高通自己的焦慮。

手機市場的紅利早就見頂。安卓飽和，蘋果自研芯片，高通的利潤被一刀一刀削，它 2023 年的手機芯片營收下降超過20%，品牌記憶也在減弱。

在資本眼里，這家公司仍然「穩定」，但在產業里，它正在被邊緣化；英偉達在講智能的故事，蘋果在講生態的故事，唯獨高通沒故事可講。

它必須找到第二條增長曲線，而這條曲線，得換一套「底層邏輯」；于是它開始賭AI最基層的東西：電力。看誰跑更久。

看懂這三點，你也許能懂了它的動機。表面造芯片，本質造「能源系統」，它想把這套能效邏輯，賣給整個世界。

2

新聞還沒過1個小時，它緊接著公布了首個客戶：沙特 HumAiN。

沙特，一個靠石油養大的國家，一個從能源邏輯里長出來的國家。這個國家的信仰是能源，邏輯是能源，命脈也是能源。

而現在，它第一次，把錢砸進了「硅能源」。要知道，HumAiN 是沙特主權基金 PIF 投的項目，背后是 Vision 2030 計劃的一部分。

他們要在沙漠里建一座 AI 城市，目標是造算力。

官宣的這筆訂單是200 兆瓦。200兆瓦有多大？相當于一座中等城市一整年的數據中心電力消耗。

再換個角度，如果全換算成英偉達 H100 的功率，大約能同時點亮五萬張 GPU。你甚至可以理解成，沙特一次性買下了半個硅谷的「大腦」。

強大吧。換句話說，沙特在買「AI 發電站」。這意味著，能源定義在變。

過去它賣石油，現在它買算力；從「出口能源」到「進口智能」，沙特正在完成一場地緣反轉。因為明白，未來石油，是瓦數。誰掌握算力，誰就掌握智能社會的發電機。

這也是高通為什么激動，它第一次把芯片，賣成了能源；而買家，恰好是能源王國本身。

所以，智遠認為，這件事上高通想借沙特，去驗證一個更大的敘事：智能時代的能源革命，正在從硅谷轉向中東。

后來一直在想，為什么世界上所有人都盯著英偉達呢？我認為，有一個詞很關鍵：信仰。

英偉達每次一出面，幾乎都成了「社交貨幣」。它像一臺「信仰制造機」，整個 AI 行業的情緒，包括資本的情緒，都被它牽著走。

黃仁勛太會造夢了。

他在各種公開場合講生態、講未來、講人類的新紀元，那種敘事，像當年的喬布斯在宣講一種文明。

所以，當所有人都在喊「創新」時，沒有人敢得罪他，因為離開它，就等于「斷電」；模型公司、云廠、科研機構，幾乎都在靠它的 GPU 呼吸。

我讓Agent跑了一下最新數據：

2025 Q1，NVIDIA 在插件顯卡市場份額約92%；2025 Q2，升至94%；在 AI 加速器／數據中心 GPU 市場，它的份額長期保持在90% 以上。

更離譜的是，全球數據中心 GPU 市場規模預計，2024 年約 873 億美元，2025 年它的份額增至約 1 200 億美元。

而英偉達的數據中心業務毛利率，已經高達 78%。一張卡的利潤，比汽車行業整車利潤還高。這意味著，它賣的是一種「通行權」。

所以，這哪是買芯片，就像你走進了它的生態，它變成了你的基礎設施，你成了被它控制的一環。

還有更離離原上譜的，這種信仰，是用「稀缺」換來的；它控制著交付周期、定價節奏、出貨節拍，像在演一場「人工饑荒」，GPU 越難買，信仰就越貴。

但凡一個系統靠信仰維系，它的終點就是泡沫，泡沫盡頭是分裂，到這一步，問題就成了結構性的了。

為什么是結構？怎么破結構呢？

我發現，這事，有點像水。水往低處流，流著流著，就會自己找到平衡。技術也這樣，一個領域被壟斷太久，自己就會想辦法分裂。

回頭看歷史，

Intel 曾經是 CPU 世界的霸主，后來 ARM 崛起；微軟一家獨大時，Google、蘋果從邊上繞出來；能源領域也是這樣，OPEC 定價太狠，就會有人搞新能源。

英偉達也類似，當一家公司的利潤率高到離譜、交貨周期長到荒謬時，新玩家就一定會出現，而這次改革者是：高通。

你可以把它理解成一種自然規律：技術壟斷需要一種替代、修正，要靠新的能量去重組舊的系統，每個時代都會這樣，先有造夢者，再有修正者。

這就是科技的節奏：造神、滯漲、再平衡，也是這場 AI 戰爭的底層邏輯。

3

說實在，我認為算力這件事，現在已經從敘事周期，變成了工程周期。

前幾年大家都在講「智能革命」，一夜之間冒出無數模型、Agent、AI操作系統。可現在人開始問：到底誰能真的跑得起來？

模型再聰明，也得有人買單，得有電、有芯片、有效率。所以，敘事紅利結束，是工程敘事的開始。

目前我觀察到三個方向在同時發力。

第一個是模型輕量化。

前陣子，UNESCO 和 UCL 發了一份聯合報告，這是聯合國教科文組織和倫敦大學學院，他們做了個實驗：刪掉大模型里冗余的部分，能耗居然能降 90%。

這說明，模型夠不夠大不重要了，能不能高效地跑才關鍵；模型輕量化讓電少了、響應快了、成本低了，于是，它才能讓中小企業插隊。

而第二個方向，是推理去中心化。

AMD 的 CTO Mark Papermaster 前陣子說，AI 推理正在從數據中心往手機、筆記本、汽車這些終端遷移，這句話很關鍵，算力重心，正在從「集中」變成「分布」。

當算力不再只屬于云廠商，而能在每個終端節點跑起來，AI 就成了更廣義的「社會基礎設施」；因為只有推理去中心化，智能才能離場景更近，也離我們更近。

第三，是芯片的低功耗化。

高通這次推出 AI200 和 AI250 ，其實奔著「能效」去的，它的目標是「每瓦產出更高」，你可以理解為，它想做 AI 世界的「節能電廠」。

這背后的邏輯很現實：當一瓦能多跑兩倍推理，算力的門票就被撕開了一道縫；從性能競爭到能效競爭，這是整個產業從「造夢」走向「造系統」的轉折。

所以，三股力量疊在一起，就是「算力平權」。

我不知道說的夠不夠清楚，模型輕量化讓算法不再只屬于巨頭；芯片低功耗化讓硬件不再只屬于數據中心；而推理去中心化讓智能不再只屬于云端。

所以，只有技術正從「貴族配置」變成「公共設施」，AI 的使用權，才能一點點回到更多人手里，跑到智能終端上。

4

寫到這問題來了，那未來誰在新平衡中站穩腳呢？

智遠的分析認為，老玩家不會被淘汰，他們會換一種方式留下來，英偉達還在塔尖上，但故事已經變了，未來它會往生態方面布局。

比如：

CUDA、DGX系統、企業平臺服務。在這個生態里，開發者、算法公司、云廠商是它的語言。

所以，你會發現，它未來會從「造卡公司」變成了「AI的微軟」，賣系統，一種基礎規則。

而在英偉達的陰影之外，中層力量正在上升。谷歌自己也在造芯，它的第七代自研AI芯片，已經不再依賴英偉達，專門為大模型推理提速。

亞馬遜也跟上了，推出了自研的 Trainium2，用在 AWS 云服務上，專門幫客戶節省算力成本；微軟更狠，自己造出一顆 Maia 100 芯片，打算在自家 Azure 云上替換部分英偉達卡。

連Meta都在測試自己的AI芯片，名字叫 MTIA，它想靠這塊芯片，讓內部AI系統少受制于人。

這意味什么？云巨頭們已經不想再「排隊買卡」了，都要自己造，都在試圖在不推翻英偉達的前提下，慢慢「去依賴化」。

現在高端算力依舊在英偉達手里，但系統能量，已經在外溢；新的平衡，是芯片和算力的權力，開始分散到更多玩家手中。

可這場競爭到這里還沒完，真正博弈，還是生態層。為什么是生態層？你想想看，這幾年，巨頭們都在做什么？

谷歌先動的，Gemini進了 Gmail、Docs、YouTube，你寫郵件、做文檔、看視頻，它都在旁邊幫你，它要的，是讓你每天都離不開它的服務。

再看 OpenAI，ChatGPT Enterprise 是它給企業做的「專業版助手」，能連公司知識庫、能定制安全規則、能全員協同。現在已經有 300 萬家企業 在用。

你可以把它理解成，它在做一個AI App Store，開發者在里面建 Agent、賣服務、做插件，這是「生態粘性」，也是「入口戰爭」。

微軟的打法更直接。它把 Copilot 植入了 Word、Excel、Teams、Windows，讓工作場景徹底AI化，你不用再學新軟件，AI 直接出現在你熟悉的界面里。

亞馬遜的邏輯是云，它推出 Bedrock，把各種模型打包成云服務，企業客戶只要登錄 AWS，就能選模型、調接口、上線產品。

國內更不用說了，幾乎所有大廠都在搭自己的生態，有人靠模型，有人靠云，有人靠應用。說白了，這場AI競賽，到最后拼誰能讓別人離不開自己。

你看，這些動作不同，但指向一致，生態比拼的是黏性。技術只是入口，控制力才是終點；算力，終究會從中心回到終端，回到以人為主的服務里。

就像蘋果做的那樣，拼命想把「Apple Intelligence」藏進每一個設備，以后悄悄讓每個人都能用上；所以，新平衡世界，應該各自歸位。

或許，當AI和人重新建立連接，技術才算真正找到自己的位置吧。當然，話說回來，要高通真把這套邏輯跑出來——它的股價，會不會起飛？