AI時代將給移動通信和設備計算帶來怎樣的劇變？這個問題，或許移動通信巨頭高通是最有發言權的。在今天於美國聖地亞哥舉辦的高通全球6G分析師與媒體日上，高通執行副總裁、邊緣解決方案與數據中心業務總經理馬德嘉（Durga Malladi）接受了包括新浪科技在內的媒體專訪，詳細闡述了高通的6G戰略與數據中心佈局。

　　馬德嘉提到，6G終端或許不再是智能手機，而會出現一類全新的設備品類出現，高通把它叫做智能體AI終端，從一開始就為AI而生。而6G時代的運營商，商業模式也不會是只賣數據，而是算力即服務，Token即服務。在這兩方面，中國都在引領未來的6G創新。

　　值得一提的是，高通正在AI時代全線擴張。高通CEO安蒙（Cristiano Amon）在6月的投資者日上宣佈了新的數據中心產品線Dragonfly和全新的HBC高帶寬架構，目標是到2029財年實現超過150億美元的數據中心營收，並宣佈收購AI基礎設施公司Modular。

　　6G是AI原生技術，點名豆包手機

　　馬德嘉表示，6G真正的分水嶺不在於網速，而在於AI首次被寫進了網絡的底層邏輯。6G被稱作「AI原生技術」，意味着網絡設計之初就要構建AI原生網絡——更多使用高性能計算處理器，並通過AI實現自主網絡。他說，不少運營商已經開始投資這一領域，着手把現有網絡向AI原生網絡轉型。

　　談及6G與5G最本質的區別，馬德嘉表示：「6G的差異不在於帶寬速率的提升，而在於AI無處不在的原生集成。」他坦言，物理層的技術標準制定仍在進行中，確切的答案要等到2028年6G標準最終確定後才能明確。

　　他補充說，AI原生網絡是一種基於高性能計算單元（包括CPU和AI加速器）構建的網絡架構，在移動通信網絡中會集成大量風冷服務器和加速器卡，從射頻單元、分佈式單元到核心網都能看到它們的存在，核心特徵是具備AI推理能力，同時還能在常規處理器上運行無線協議。

　　在終端形態上，馬德嘉認為6G時代將催生一批全新的設備類別，他稱之為「智能體AI設備」。這一趨勢在中國已經出現，馬德嘉專門以豆包AI手機舉例。在他看來，這種全新的AI設備不限於智能手機，還包括傳感器、可穿戴設備等各種連接設備，甚至可能沒有顯示屏。三星、蘋果、榮耀、小米、vivo等廠商也在研發智能體優先的終端。馬德嘉認為，這種差異化競爭會推動整個行業向前發展。

　　運營商商業模式Token即服務

　　談及6G與5G的技術差異，馬德嘉表示，6G會在連接性能上延續5G的提升軌跡，比如更快的部署速度，但速度並不是關鍵，更重要的差異在於AI在網絡和設備中的廣泛應用。與此同時，他觀察到雲端AI公司正加大硬件投入，試圖成為新一代OEM廠商。

　　至於AI與6G具體如何深度融合，馬德嘉坦言實現路徑還在探索中。高通目前正與美國、中國、日本、韓國和歐洲的運營商緊密合作：在中國參與了一些預商用技術試驗，2028年的洛杉磯奧運會，高通正在策劃進行6G網絡演示活動。

　　馬德嘉認為，6G會推動運營商的商業模式發生實質性轉變。他解釋，如果運營商在建設6G網絡時集成了AI能力和大量處理能力，他們就會希望提供計算服務、Token服務等新業務模式，以此回收投資、實現收益。

　　他再次提到了中國，以中國電信舉例，闡述6G時代的運營商商業模式：該運營商已經在傳統數據服務之外，加入了算力這項新的服務內容。

　　高通的數據中心佈局

　　就高通如何切入競爭激烈的數據中心市場，馬德嘉表示，公司的主要突破口是AI加速器和NPU解決方案，這些技術專門針對生成式AI應用做了優化，此外還利用高帶寬計算和定製硅業務來滿足數據中心需求。

　　他提到，數據中心用的是大規模、液冷和風冷服務器，與智能手機架構不同；以高通的AI250解決方案為例，目前可提供160千瓦功率，未來預期將達到數百千瓦級別。在定製硅業務上，高通不僅提供自有IP，也會整合客戶提供的IP來滿足特定需求。馬德嘉表示，這些產品線之間通過可擴展架構複用底層技術，同時針對不同客戶需求做定製化調整。

　　在高帶寬內存的技術路線上，馬德嘉解釋了高通為何選擇高帶寬計算（HBC）而非主流的HBM。他說，HBC採用近存計算的設計理念，把計算邏輯儘量貼近內存本身，相比HBM能有效降低功耗、提高帶寬利用率，目前已經獲得超大規模雲廠商與存儲廠商的支持。

　　他也澄清，HBC不會改變內存本身的功能或價格機制，內存行業的角色不會因此出現根本性變化——高通是在和內存廠商緊密合作，優化計算與內存之間的距離。

　　AI智能體決定雲端邊緣

　　在邊緣與雲端的推理分配問題上，馬德嘉給出的答案是：這個決定權不在人，而在AI智能體手中。」是智能體在每一個時間點決定，這個任務應該跑在終端上，還是跑在邊緣，還是跑在雲端，「他說。用戶唯一能感知到的是最終結果，不需要關心底層發生在哪裏。

　　他補充說，目前大部分推理仍在雲端進行，但隨着技術發展，更多任務會向邊緣端和基站端轉移，具體比例因經典AI模型與生成式模型的場景差異而有所不同。但他強調，高通的角色是向運營商介紹和展示這一理念的價值，而不是強行說服所有人接受。他說，有些運營商會迅速跟進，有些則可能保持現狀，最終採納與否取決於各自的商業邏輯判斷。

　　談到「計算連續體」（continuum of computing）這一高通反覆強調的理念，馬德嘉解釋：」我們一直在用一個說法，叫計算的連續體——計算不再侷限於某一個地方，而是從終端一路延伸到數據中心，無處不在。「

　　感知能力也是這次訪談中被提及的話題。馬德嘉說，感知技術能讓網絡具備對內部信息和環境的全面感知能力，實時檢測並分析行人、車輛、交通燈、無人機等要素，進而構建出能夠自我調整參數的自治網絡，原理類似汽車上的ADAS輔助駕駛系統。

　　雲巨頭主動聯繫HBC

　　HBC是高通對目前AI數據中心主流內存架構HBM（高帶寬內存）這套既有秩序的正面挑戰。馬德嘉的解釋很直接：HBM的邏輯是內存和計算分居兩邊，中間靠一條高速接口傳輸數據；而HBC走的是近存計算，把一部分計算邏輯直接放在內存下面。

　　距離近帶來兩個好處：有效帶寬大幅提升，功耗顯著下降，」HBM不可避免會導致功耗偏高」，這是HBC真正要解決的問題，也是數據中心四條產品線裏的第三條，主要瞄準大模型推理時最喫緊的解碼環節。（注：高通的數據中心四條產品線包括CPU、AI加速器、HBC以及定製芯片/ASIC服務）

　　高通實際上是目前唯一的HBC供應商，因此最關鍵的任務是說服超大規模雲廠商（Hyperscale）接受這一方案。馬德嘉說這些雲巨頭本身就很喜歡這項技術，主動找上門；同時高通還在和所有內存廠商談，因為DRAM堆疊終歸要靠他們來做，「溝通非常順暢」。

　　他強調，HBC也不是必須打包銷售的產品。如果某家超大廠已經有自研CPU和加速卡，完全可以只買HBC，再把相應的計算邏輯塞進自己的產品裏，作為一個獨立組件使用。

　　至於HBC會不會改變內存產業的底層格局，馬德嘉給出的答案很乾脆：不會。「HBC的存在就是讓計算和內存距離更近而已，而不是改變內存自身的架構」，因此高通和內存廠商是合作關係，不是替代關係，這也是他反覆強調「溝通順暢」背後的邏輯。

　　對於物理層的下一步創新，馬德嘉表示，高通已經在概率成型、幾何成型等方面投入了大量研發資源，以提升頻譜效率，同時也在加大對超大規模MIMO射頻、以及在網絡側使用AI等技術的投資。