高通2nm双旗舰发布：端云AI布局周年进展
在骁龙峰会2026上，高通技术公司正式推出两款2nm制程旗舰芯片——第六代骁龙8超级至尊版与第六代骁龙8至尊版。这两款芯片为智能体AI重新设计了整体架构，首次实现了在智能手机上运行300亿参数级大模型的能力。高通技术公司执行副总裁兼技术规划、边缘解决方案和数据中心业务总经理马德嘉（Durga Malladi）在峰会后接受媒体采访，系统阐述了高通的端云AI布局。
定制CPU与HBC：构建差异化竞争力
高通重新进入数据中心CPU市场的核心依托是其自研的Oryon CPU架构。该架构最初于2023年为PC平台推出，随后被扩展至移动与数据中心领域。马德嘉强调，无论从性能还是能效比角度看，Oryon CPU在当前行业方案中均具备显著竞争力。
与行业主流方案不同，高通拥有Arm架构授权，可在微架构层面进行深度定制。这种端到端的IP组合能力——涵盖CPU、GPU、NPU、内存子系统与封装技术——构成了高通的独特差异化优势。马德嘉指出，智能体AI时代对CPU提出新要求：CPU不再仅作为系统"机头"，而是需要承担大量编排与协调工作，其重要性正持续提升。
另一项关键技术是3D堆叠高带宽计算（HBC）。高通作为该技术的先行者之一，于近日正式命名了这项近存计算架构：将计算单元与LPDDR DRAM Die通过分离式3D堆叠技术结合，形似在"内存立方体"下方集成计算核心。第一代与第二代HBC产品将分别应用于AI250与AI300数据中心AI芯片。值得一提的是，该技术此前仅被视为数据中心专属，但高通CEO安蒙已确认将HBC扩展至终端设备，这构成了本次发布的重要反差点。
开放软件栈对抗CUDA生态
面对英伟达CUDA生态的竞争压力，高通选择了开放路径。公司此前完成了对AI软件基础设施公司Modular的收购，其编程语言Mojo已于近期宣布采用Apache 2.0许可证完全开源，且可运行于任何第三方硬件平台。高通的AI推理框架MAX也秉持类似策略：大部分将开源，部分采用授权模式，但开放性原则不变。合作伙伴AMD已公开表示支持高通的开放架构方向。
端侧AI落地：中国伙伴的协同突破
高通的AI战略高度依赖生态协作。在本次峰会演示中，两个典型案例展示了其本土化合作成果：一是阿里原生智能体电脑Qwen Book；二是在手机端运行300亿参数混合专家（MoE）模型的端侧智能体Demo。该MoE模型基于阿里Qwen 30B，经阶跃智能（StepRange）微调为StepEdgeOmni，并联合两三家合作伙伴完成整体演示。马德嘉强调，高通始终关注"值得合作的创新伙伴"，对各类商业合作保持开放态度。
落地建议与选择指南
- 适合谁用：追求极致能效比与端云协同体验的旗舰手机用户；寻求开放AI生态的企业级开发者与云服务商；对300亿参数大模型本地推理有需求的AI应用开发者。
- 建议再等等：预算有限的中端机型用户（初期成本可能较高）；对CUDA生态深度依赖且短期内无法迁移的旧有AI应用；对3D堆叠技术稳定性有严苛要求的企业数据中心（需观察第一代HBC产品的实际表现）。
写在最后
2026年发布的这款双旗舰芯片，标志着高通从移动通信巨头向全场景AI计算平台的战略跃迁。当行业还在争论GPU还是NPU主导AI时，高通用"全栈整合"给出了答案——CPU、GPU、NPU必须协同进化，而内存带宽与能效比才是智能体AI时代的真正的天花板。这一路径既是对英伟达封闭生态的反向突破，也呼应了芯片行业正从专能专用走向开放协同的趋势性转变。