高通6G战略深解：AI原生终端崛起，Token服务重塑运营商

新浪科技郑峻 发自美国圣地亚哥

AI浪潮将如何重塑移动通信与终端计算格局？对此，通信芯片巨头高通无疑最具话语权。在美国圣迭戈举办的高通全球6G分析师与媒体日活动上，高通执行副总裁兼边缘解决方案与数据中心业务负责人马德嘉（Durga Malladi）接受了新浪科技等媒体的专访，全面分享了高通的6G蓝图与数据中心版图。

马德嘉指出，6G终端或将超越传统智能手机范畴，催生全新的设备类型，高通将其命名为智能体AI终端，天生为AI而设计。同时，6G时代运营商的商业逻辑也将从单一的数据销售转向算力即服务、Token即服务的新模式。

值得注意的是，高通正在AI赛道全面布局。高通CEO安蒙（Cristiano Amon）在六月投资者日活动中发布了全新的数据中心产品线Dragonfly与HBC高带宽架构，立志在2029财年突破150亿美元的数据中心营收大关，并正式宣布收购AI基础设施厂商Modular。

6G是AI原生技术，提及豆包手机

马德嘉认为，6G的核心分水岭并非速度提升，而是AI首次深度嵌入网络底层架构。6G被称为"AI原生技术"，要求在网络设计起点就打造AI原生体系——更多依赖高性能计算处理器，依托AI实现网络自主运行。他透露，多家运营商已启动该领域的投入，正将现有网络逐步改造为AI原生网络。

在谈到6G与5G的本质差异时，马德嘉强调："6G的分野不在带宽速率的递增，而在于AI全面无死角地原生嵌入。"他同时承认，物理层技术标准仍处于制定阶段，具体方案需待2028年6G标准正式落定后方能清晰。

他进一步解释，AI原生网络是建立在高性能计算单元（涵盖CPU与AI加速器）之上的网络形态，移动通信网络中将大量部署风冷服务器与加速器卡，从射频单元、分布式单元到核心网均有其身影，其核心标识是拥有AI推理能力，并能在常规处理器上承载无线协议。

关于终端形态，马德嘉预判6G时代将孕育全新的设备门类，他将其定义为"智能体AI设备"。这一浪潮已在中国初现端倪，马德嘉特别以豆包AI手机为例证。他指出，这类革新型AI设备并非智能手机的专属，还可涵盖传感器、可穿戴设备等各类联网终端，甚至可能完全摒弃显示屏。三星、苹果、荣耀、小米、vivo等品牌同样在布局智能体优先的终端产品。马德嘉坚信，这种差异化角逐将助推整个产业持续前进。

运营商商业模式升级：Token即服务

在6G与5G的技术分野上，马德嘉指出，6G将在连接性能层面延续5G的演进路径，例如更迅捷的部署效率，但速率并非核心，更关键的分野在于AI在网络与终端中的深度渗透。同时他注意到，云端AI企业正持续加码硬件投入，力图蜕变为新一代OEM制造商。

至于AI与6G的具体融合路径，马德嘉坦承仍在摸索阶段。高通当下正携手美国、中国、日本、韩国及欧洲的运营商协作推进：在中国参与了部分预商用技术测试，并筹划在2028年洛杉矶奥运会期间呈现6G网络演示。

马德嘉判断，6G将驱动运营商商业模式产生根本性变迁。他阐释，若运营商在搭建6G网络时融入AI能力与庞大算力资源，他们便会倾向于推出计算服务、Token服务等新型业务形态，从而回收投资成本、获取商业回报。

他再次援引中国为例，以中国电信(6.420, -0.03, -0.47%)为典型，解析6G时代运营商的商业模式：该运营商已在传统数据服务之外，新增加了算力服务这一业务维度。

高通的数据中心战略版图

针对高通如何切入白热化的数据中心赛道，马德嘉披露，公司主打AI加速器与NPU解决方案，这些技术已针对生成式AI应用完成专项优化，同时还借助高带宽计算与定制硅业务来匹配数据中心需求。

他强调，数据中心采用大规模液冷与风冷服务器体系，与智能手机架构存在显著差异；以高通AI250方案为例，现可输出160千瓦功率，未来有望达到数百千瓦量级。在定制硅业务板块，高通既输出自有IP，也会吸纳客户IP以匹配定制化诉求。马德嘉指出，各产品线间凭借可扩展架构实现底层技术复用，并依据客户差异化需求灵活定制。

在高带宽内存的技术路径选择上，马德嘉详解了高通押注HBC而非主流HBM的缘由。他表示，HBC秉承近存计算设计思路，将计算逻辑尽可能贴近内存本体，相较HBM可显著压低功耗、提升带宽效率，目前已赢得超大规模云厂商与存储厂商的青睐。

他同时澄清，HBC不会撼动内存自身的功能定位与价格体系，内存产业的角色不会由此发生本质性改变——高通正与内存厂商紧密协作，致力于压缩计算与内存之间的物理距离。

AI智能体掌控云端与边缘的算力调配

面对边缘与云端的推理分工议题，马德嘉回应：决策权并不在人类手中，而归属AI智能体。"智能体会在每个时间节点研判：此任务究竟应部署于终端、边缘还是云端，"他解释道。用户所能感知的唯有最终结果，无需深究背后的运行位置。

他补充，目前绝大多数推理仍发生在云端，但伴随技术演进，更多任务将逐步迁移至边缘端与基站端，具体占比取决于经典AI模型与生成式模型的应用场景差异。但他着重指出，高通的角色定位是向运营商阐述与展示该理念的价值，而非强迫所有人接纳。他坦言，部分运营商会快速响应，部分则可能维持现状，最终抉择取决于各自的商业逻辑权衡。

提及"计算连续体"（continuum of computing）这一高通持续倡导的理念，马德嘉阐释道："我们一直沿用一个概念，即计算连续体——计算不再受限于单一节点，而是从终端向数据中心全域延伸，无所不至。"

感知能力同样是本次对话的核心议题之一。马德嘉指出，感知技术赋予网络对内部信息与外部环境的全方位感知实力，可实时识别并解析行人、车辆、交通灯、无人机等要素，进而构筑可自适应调参的自治网络，其机理与汽车ADAS辅助驾驶系统异曲同工。

云厂商主动接洽HBC方案

HBC标志着高通对当前AI数据中心主流内存架构HBM（高带宽内存）既有格局的正面破局。马德嘉的阐述直截了当：HBM的运作机理是内存与计算分离布置，二者通过高速接口完成数据传输；而HBC则奉行近存计算路线，将部分计算逻辑直接内置于内存底层。

距离的缩减带来双重收益：有效带宽显著跃升，功耗大幅压低，"HBM天然存在功耗偏高的问题"，这正是HBC力图破解的核心痛点，也是数据中心四条产品线中的第三条产品线，重点瞄准大模型推理过程中最承压的解码环节。（注：高通数据中心四条产品线涵盖CPU、AI加速器、HBC及定制芯片/ASIC服务）

高通事实上是当前唯一的HBC供应商，因此核心使命是说服超大规模云厂商（Hyperscale）采纳该方案。马德嘉透露，这些云厂商本身对这项技术青睐有加，主动上门接洽；与此同时高通正与所有内存厂商展开磋商，毕竟DRAM堆叠工艺仍需依托他们实现，"沟通进展极为顺畅"。

他强调，HBC并非必须捆绑销售。若某超大规模厂商已具备自研CPU与加速卡，完全可以单独采购HBC，再将相应的计算逻辑集成至自身产品中，作为独立模块运用。

至于HBC是否会重塑内存产业的底层生态，马德嘉的回答斩钉截铁：不会。"HBC的定位仅是拉近计算与内存的物理距离，而非改写内存自身的架构"，故而高通与内存厂商之间是协作关系而非替代关系，这也是他再三强调"沟通顺畅"的内在逻辑。

谈及物理层的下一步突破，马德嘉披露，高通已在概率成型、几何成型等方向倾注大量研发资源，致力于提升频谱效率，同时持续加码超大规模MIMO射频与网络侧AI技术的投入。

责任编辑：孙同怀

新浪财经声明：此消息系转载自合作媒体，新浪财经登载此文出于传递更多信息之目的，文章内容仅供参考，不构成投资建议。

郑重声明：1.根据《证券法》规定，禁止编造、传播虚假信息或者误导性信息，扰乱证券市场；2.用户在本社区发表的所有资料、言论等仅代表个人观点，与本网站立场无关，不对您构成任何投资建议。用户应基于自己的独立判断，自行决定证券投资并承担相应风险。