9月23日，长期以来聚焦智能手机芯片的半导体巨头高通(QCOM.US)正在积极加码押注自研AI推理芯片以及数据中心CPU。高通近日股价强势的底层逻辑，已经不再只是“智能体手机芯片周期见底”的单一逻辑，而是市场开始重新定价它在数据中心CPU/自研AI推理芯片+端侧AI智能体设备两条AI算力投资主线中的潜在核心位置。截至周一美股收盘，高通股价自8月以来的涨幅高达35%，市值徘徊在2100亿美元附近，足以说明市场已明显开始给其“AI算力基础设施新锐势力”定位强劲溢价，而不仅按传统的智能手机SoC芯片公司估值。
高通管理层正积极寻求把握端侧AI和AI智能体大规模渗透时代不断增长的算力资源需求。高通公司发布最新旗舰骁龙处理器后，正受到散户交易者们积极关注。有华尔街分析人士指出，随着芯片行业愈发向AI智能体计算需求/容量转型，这些聚焦大型AI数据中心的芯片有望成为该公司的又一项增长动力。
随着Muse、Astra等最前沿AI智能体工作系统扩大了能够自动完成的商业任务范围，也使算力需求由单次问答延伸至持续高效率运行的极度复杂智能体工作流，全球AI算力需求预期迎来新一轮扩张，高通AI芯片 数据中心CPU需求预期更是呈现AI算力双线扩张态势，推动高通股价本周以来已经涨超10%。
高通进军数据中心AI芯片的重点是瞄准天量级AI推理工作负载，技术突破口是降低数据搬运开销和每个有效输出Token的成本。服务器CPU业务则让高通能够参与智能体计算的另一个关键环节。采用自研Oryon核心的Dragonfly C1000面向任务编排、通用计算及AI主机节点，高通已与Meta达成多代CPU合作，第一代产品计划于2028年下半年开始量产，为其中长期需求预期提供客户基础。据悉，高通与Meta合作的首代C1000 CPU计划于2028年下半年开始量产。
紧抓AI时代的增长机遇!高通股价有望创5月以来最佳月度表现
高通管理层正积极寻求把握端侧AI和聚焦复杂代理式工作流的AI智能体技术大规模渗透时代不断增长的算力资源需求。该公司股价在周三美股盘前交易中小幅下跌0.4%，但仍然非常有望创下5月以来最佳月度表现。
Futurum集团首席执行官丹尼尔·纽曼表示，高通覆盖AI推理芯片与数据中心CPU产能规划的数据中心业务已经受益于智能体AI热潮，这可能推动市场上调对数据中心高性能CPU、高性能以太网网络设备和AI计算核心加速器等业务的预期。不过，他表示，投资者不应忽视智能手机及其他设备领域的机会。
纽曼在X平台发帖表示：“很难忽视这样一点：高通也有望受益于Muse、Grok Bot和Instinct的迅速崛起。”他补充称，“具备智能体功能的设备将获得提振”，无论最终哪款应用在端侧智能体AI竞争中胜出，都将为高通创造另一项增长动力。
Meta新推出的Muse AI智能体，以及个人AI智能体Instinct，是行业向自主AI转型的突出例子。Instinct以处理电子邮件等现实任务而闻名，据报道，该公司正寻求按100亿美元估值融资;与此同时，Muse获得了用户和分析人士的赞誉。
与此同时，尼尔·沙阿将关注点放在高通推出两个旗舰档位的决定上。他在X平台表示：“高通骁龙的这种产品定位和分档相当有意思。”他补充称，随着原始设备制造商，尤其是中国智能手机厂商，考虑如何让自己的设备形成差异化，这一策略可能更有意义。
两款骁龙芯片可谓全面瞄准端侧AI以及AI智能体时代。高通本周在骁龙峰会上发布了骁龙8 Elite Extreme Gen 6和骁龙8 Elite Gen 6。两款芯片均采用2纳米制程，支持端侧AI、游戏、影像和连接功能。
骁龙8 Elite Extreme Gen 6是高通的顶级芯片，配备5GHz的Oryon CPU，拥有更快的AI和图形处理性能，以及先进的游戏和影像能力。标准版Gen 6的频率同样达到5GHz，与上一代相比，CPU性能提高10%，GPU性能提高35%，NPU性能提高14%。
沙阿表示，这些差异“在规格表上可能看起来并不大”，但他认为，先进的智能体AI和游戏功能可能成为具有实际意义的性能差异化因素。
此外，值得注意的是，高通表示，已聘请摩托罗拉设备业务前总裁塞尔吉奥·布尼亚克，负责公司的移动、计算及扩展现实(XR)业务。布尼亚克在摩托罗拉工作了30多年，并于2018年出任摩托罗拉设备业务总裁。
他的职责还涵盖高通下一代AI设备。在高通试图将骁龙的应用范围拓展至智能手机之外，并进一步深入新兴智能体AI生态之际，此次任命为公司带来了一位在推动消费设备从设计走向商业化方面拥有丰富经验的高管。
截至美东时间周三早间，Stocktwits平台上的高通散户情绪为“看涨”，与本周初相比没有变化。截至发稿时，该股票位居平台热度榜前十。
一名资深散户交易员在，Stocktwits平台表示：“三星预计将成为首家推出搭载标准版芯片设备的主要合作伙伴，相关报道将Galaxy S27和Galaxy Z Fold 9列为首发机型。”“除三星外，据传小米、一加和iQOO也有望较早获得这些新芯片。”
智能体驱动算力扩张：高通迎来端侧与云端双重机遇
Muse、Astra等前沿智能体带来的核心变化，是把一次问答扩展成包含持续推理、工具调用、代码执行和结果校验的完整工作流程。从系统架构推导，随着更多任务交给智能体，加速器需要承担模型计算，CPU需要处理任务编排、浏览器操作、软件工具和执行环境，内存及网络则负责保存上下文、传输数据。这使AI基础设施的需求增长覆盖更多芯片类型，也为高通的推理加速器和服务器CPU打开市场空间。
因此就AI智能体风靡全球将带来的数据中心CPU需求扩张态势而言，对于高通的看涨投资逻辑关键在于：智能体能力提升扩大可商业化的任务范围，更多用户、更高使用频次和更长的任务流程，共同推动计算资源需求增长。高通公布的Dragonfly路线图，已经将智能体处理、推理加速和高速互连列为数据中心业务的核心方向。
在终端侧，智能体需要持续感知个人上下文、快速响应并调用应用，同时满足手机严格的续航和散热约束，因此，每瓦性能、异构计算调度和本地处理能力会直接影响使用体验。高通的Oryon CPU、Adreno GPU与Hexagon NPU可以分担控制、图形和适配的AI计算任务：轻量推理与个人数据处理在设备端完成，更复杂的任务通过网络调用云端模型。这种端云协同为骁龙平台增加了新的产品价值。按照高通公布的代际比较，旗舰Extreme型号的NPU性能提高35%，每瓦性能最高提高33%，其商业意义是让更复杂的AI功能能够在有限电量和散热空间内持续运行。
此外，对比英伟达/AMD AI GPU算力体系以及谷歌TPU算力体系的AI芯片方面，高通进军数据中心AI芯片的重点是推理，技术突破口是降低数据搬运开销和每个有效输出Token的成本。全球最前沿AI大模型以及聚焦代理式负载工作流程的AI智能体生成答案时需要反复读取模型权重，并访问随上下文增长的键值缓存;尤其在低批量、低延迟解码场景中，内存带宽和容量容易成为瓶颈。
这也是为何高通AI200 AI芯片采用大容量低功耗内存路线，AI250进一步引入HBC近存计算，通过三维集成让计算与内存更紧密结合，减少数据搬运的能耗，其最核心的潜在竞争力在于：在满足输出质量、延迟和吞吐要求的前提下，提高单位电力能够交付的推理服务量，从而改善数据中心总拥有成本。按照官方路线图，搭载第一代HBC的AI250预计于2027年年中商业送样。
数据中心服务器CPU业务则让高通能够参与智能体计算的另一个关键环节。采用自研Oryon核心的Dragonfly C1000面向任务编排、通用计算及AI主机节点，高通已与Meta达成多代CPU合作，第一代产品计划于2028年下半年开始量产，为其中长期需求预期提供客户基础。
此外，高通9月宣布与亚马逊开展多代定制芯片合作，聚焦AI推理，并覆盖最高1.6T及后续光互连方案。由这些最新动态形成的高通等AI算力产业链领军者们投资传导在于——端侧智能体增强高端骁龙平台的价值，云端智能体拓宽推理加速器、服务器CPU和互连产品的市场空间;随着客户项目逐步量产，高通有机会将移动计算领域积累的低功耗设计能力转化为数据中心收入，扩大其长期增长来源。
在华尔街，有分析师予以高通未来12个月目标价400美元，对应约101.75%的潜在上涨空间，这一目标价也是华尔街最高目标价。来自Baird的分析师Tristan Gerra近日将高通目标价从300美元上调至400美元，维持“跑赢大盘”(Outperform)评级。这位分析师抛出的400美元目标价押注的是“数据中心打开新市场+收入结构多元化+智能体手机升级”共同带来的盈利增长与估值重估。Gerra预计，高通2027财年数据中心收入将达到50亿美元，约占其总收入预测的11%，意味着AI基础设施业务即将开始对整体业绩产生实质影响。
