智東西

作者 | ZeR0

編輯 | 漠影

智東西聖迭戈8月26日報道，昨日，在高通聖迭戈總部，高通執行副總裁兼技術規劃、邊緣解決方案與數據中心業務總經理馬德嘉（Durga Malladi）與智東西等媒體進行深入交流，分享高通在即將於2029年商用部署的6G技術以及數據中心領域的思考與佈局。

馬德嘉談道，AI與6G將產生深度融合。AI智能體會根據任務需求，動態決定推理是在終端、邊緣還是雲端執行。6G網絡將成為AI網絡，計算任務將無處不在，這也是高通一直在用的「計算連續體」概念，即計算從終端一直延伸到數據中心。

當前圍繞」AI原生「的定義紛繁不一。馬德嘉告訴智東西，AI原生網絡是建立在高性能計算處理器之上的，包括CPU和AI加速器，這意味着在網絡中有大量風冷服務器和風冷加速卡的部署，它們可能被用於無線接入層、DU（分佈單元）層，或者更深層的網絡節點，一直到核心網本身。

在他看來，大多數運營商都認同，AI原生網絡不僅能夠依託現有的CPU等處理器運行各類無線通信協議，同時還具備在網絡中執行AI推理的能力。

一些運營商正將網絡升級為AI原生網絡，並對一種新的商業模式產生興趣，即不再侷限於提供數據服務，而是要進一步提供「算力即服務」或「Token即服務」。馬德嘉觀察到，中國電信是一個很好的例子，不僅提供數據服務，而且已經涉足計算業務。

數據中心方面，高通有四個切入點：CPU、AI加速器、高帶寬計算（HBC）、定製芯片。

其中HBC是高通重點押注的一項近存計算技術，可實現比HBM更高的有效高帶寬。對於高通而言，HBC既可以作為一項獨立產品提供，也可以與其他產品搭配使用，客戶可提出希望在位於底層的計算邏輯中實現哪些特定功能。

▲高通執行副總裁兼技術規劃、邊緣解決方案與數據中心業務總經理馬德嘉（Durga Malladi）

一、6G與AI深度融合，將帶來全新終端體驗

據馬德嘉分享，高通正深度參與6G標準化工作，目前正大力投入網絡側的Giga MIMO射頻、概率成型技術，以及AI在無線協議中的應用等方向。

他談到預計6G將在四個方向產生影響：

1、連接性能提升

延續5G演進路徑，提供更好的連接性、更廣的覆蓋範圍、更大的網絡容量。高通預計6G演進方式將與5G的推進路徑非常相似。

與5G主要聚焦於移動寬帶能力增強不同，6G的最大區別在於其與AI的融合，AI將無處不在，既應用於網絡，也應用於終端設備，將創造新的終端類別和應用場景。

2、新型終端品類

6G與AI融合將催生智能體終端（Agentic AI devices）。這不僅是在手機上運行AI，還涉及到將AI推理任務放在終端還是雲端執行的決策，一切建立在智能體基礎之上，由智能體決定這些任務在哪裏完成。用戶只會看到一個與AI智能體的交互界面，體驗非常不同。

這些終端不僅包括智能手機，也不只是固定無線接入終端，而是以AI優先為設計理念構建的新型終端，它們可以是各種形態，甚至可以沒有顯示屏，如智能吊墜、智能戒指等網聯終端。這將形成新的OEM廠商及競爭格局。

3、AI原生網絡

6G從一開始就被設計為AI原生的技術，從今天的網絡向AI原生網絡的轉變正在發生，許多頭部運營商正積極投入這一領域。AI原生網絡包括更多地使用高性能計算處理器，以及運用AI實現自智網絡或網絡自主化。因此網絡側將有大量創新湧現。

4、網絡感知

各地區運營商都在向其網絡中引入感知能力，競爭格局尚不明朗。但可以明確的是，每家運營商都在研究感知能夠帶來哪些新的應用場景，以及由此帶來的商業化機會。

傳感技術可實現識別網絡中的所有事物，收集海量數據並將其反饋到網絡中，進行深度處理與分析。馬德嘉認為，這將帶來一種新的網絡運營方式——自智網絡，也就是能夠自主運行的網絡，它能實時感知和分析網絡中的各種信息，並在此基礎上持續演進，各項網絡參數也在不斷動態調整，類似於汽車行業ADAS（高級駕駛輔助）的感知-行動機制。

二、詳解高通數據中心四大切入點，全新近存計算架構讓計算離內存更近

數據中心方面，高通有四個切入點：CPU、AI加速器、高帶寬計算（HBC）、定製芯片。其中HBC是高通重點押注的一項近存計算技術，可實現比HBM更高的有效高帶寬。

（1）基於CPU的解決方案：將數百顆CPU按照特定架構整合在一起，部署於數據中心的風冷和液冷服務器中。這與目前應用在智能手機裏的CPU不同，儘管同屬一個產品家族，但實際上是完全不同類型的處理器，是專門針對數據中心應用場景進行定製的。

（2）AI加速器：基於NPU的解決方案，專門面向運行在數據中心中的生成式AI應用，同樣部署在液冷機架中。高通AI250機架級解決方案額定功率已達到160千瓦，未來預計會達到數百千瓦級別。

（3）高帶寬計算（HPC）：全新近存計算架構，旨在解決內存瓶頸，提升解碼性能，相較於現有市場方案，能形成差異化優勢，提供高內存帶寬，從而提升推理過程中解碼階段的性能表現。

（4）定製芯片：可提供高通的部分IP，也會整合客戶的IP，以ASIC（專用集成電路）服務的形式提供解決方案。

今年6月，高通推出HBC近存3D堆疊架構。這一架構將計算邏輯置於內存下方，相比傳統HBM分離架構，能顯著降低功耗並提升有效帶寬。

馬德嘉解釋了HBC與HBM的區別：在HBM架構中，內存和處理器在不同側，通過一個高速接口進行連接；HBC採用近存計算架構，會將一部分計算邏輯直接放到內存下方，讓計算離內存更近，這樣不僅能夠顯著降低功耗，而且能夠實現極高帶寬，並能完成大量計算任務，同時你仍然可以在另一側配置其他SoC（系統級芯片），由其承擔部分處理任務，也可以由同一系統來完成全部處理。

「因此，相較於HBM，HBC架構能夠實現更高的有效帶寬。」馬德嘉說。

據他分享，超大規模雲服務商已對HBC技術表現出濃厚興趣，一直在與高通保持深入交流。同時，高通也在與各大內存廠商開展合作，共同推動HBC技術的落地。

結語：6G+AI+數據中心，高通拓展未來護城河

邁向6G時代，通信網絡的核心變量將不再侷限於峯值通信速率提升，而是開始同時承擔連接、計算與感知三種角色。從網絡基礎設施、運營商商業模式、終端設備到用戶體驗都有望迎來重構。

高通正將其在低功耗計算、無線連接和端側AI上的積累，延伸至邊緣和雲端，爭奪「計算連續體」的關鍵節點。CPU、AI加速器、HBC、定製芯片的組合，也表明高通以多維佈局來試圖滿足現有數據中心的功耗、帶寬和客戶定製需求。

尤其是HBC所代表的近存計算路線，瞄準的是解決大模型推理解碼階段日益突出的內存牆問題。不過技術差異化只是入場券，能否獲得頭部雲廠商規模部署、建立穩定的軟件生態、證明單位Token成本和系統可靠性優勢，纔是高通能否從移動芯片巨頭真正跨入數據中心核心牌桌的決定性指標。