高通宣布 2029 會計年度資料中心營收目標達 150 億美元，非手機業務營收預測翻倍至 400 億美元
投資人日，2026 年 6 月 24 日
高通（Qualcomm）發表了公司史上最具野心的投資人簡報，揭露其向資料中心基礎設施領域的重大擴張。管理層預計，該業務將在 2029 會計年度貢獻 150 億美元營收，其中 50 億美元最快將於 2027 會計年度入帳。受惠於在資料中心運算、車用晶片、工業 AI 及機器人領域的積極布局，高通將 2029 會計年度非手機業務營收目標，從 18 個月前預測的 220 億美元，大幅上調至 400 億美元，幾乎翻倍。
執行長 Cristiano Amon 將此宣布視為高通邁入「下一個篇章」的里程碑，此時正好是他接任執行長滿五週年。這家過去以行動通訊領域最專注的半導體業者，如今正定位自己為橫跨整個運算連續體（compute continuum）的運算領導者，範圍涵蓋從 2 毫瓦以下的微型裝置到 200 千瓦的巨型系統，並透過收購 Modular，整合了管理層口中業界首個真正開放的 AI 軟體平台。
資料中心基礎設施結束隱身模式，獲超大規模雲端供應商承諾
六個月前從 Alphawave 加入高通負責資料中心業務的 Tony Pialis 透露，公司過去幾年一直處於 Amon 所謂的「潛水艇策略」中，悄悄累積資產與能力。Pialis 推出了 Dragonfly，這是高通專為代理式 AI（agentic AI）工作負載設計的綜合資料中心基礎設施平台，這類工作負載產生的推論請求量是傳統查詢的 50 到 100 倍。
該技術的核心為高頻寬運算（High Bandwidth Compute, HBC），Pialis 稱其為解決長期限制 AI 加速器效能的記憶體瓶頸之突破性技術。與傳統 GPU 架構需在運算單元與記憶體堆疊間透過數千條線路不斷傳輸資料不同，HBC 將 AI 加速器直接置於 DRAM 堆疊下方。Pialis 指出，對於超低延遲工作負載，其每瓦容量效率比 SRAM 解決方案高出 200 倍，而在高傳輸量應用中，其每瓦頻寬則比基於 HBM 的競爭對手高出 6 倍。
Pialis 形容，這項技術在消除競爭架構中固有擁塞問題的同時，兼具了 SRAM 的效能優勢以及 HBM 的密度與記憶體容量。公司計劃於 2027 年中推出首款 HBC 產品 AI250，隨後於 2028 年推出整合擴展（scale-up）與互連（scale-out）網路架構的 AI300。
微軟（Microsoft）執行長 Satya Nadella 與 Meta 執行長 Mark Zuckerberg 的影片背書，為這些預測增添了可信度。Nadella 特別強調 HBC 的「創新架構具備高記憶體頻寬與整合式運算，能為 Azure 資料中心帶來顯著的成本與效能提升」。Zuckerberg 則宣布與高通展開「多世代合作，由高通為我們的資料中心供應 CPU，並協助驅動我們下一代伺服器機隊」，以支持 Meta 提供個人化超級智慧的目標。
Pialis 表示，在 2027 會計年度，至少會有兩家全球超大規模雲端供應商（hyperscalers）各自貢獻超過 10 億美元營收，達成顯著的多元化布局。客製化晶片將成為 50 億美元 2027 會計年度目標的主要來源，AI 加速器將於下半年放量，CPU 營收則預計於 2028 會計年度下半年開始貢獻。他特別指出，客製化晶片的毛利率雖略低於高通企業平均，但對營業利益率仍具增值效應。
長期而言，管理層目標在 5 到 7 年內取得 1 兆美元資料中心潛在市場（TAM）超過 5% 的市占率，這意味著其營收潛力將遠超 2029 會計年度的 150 億美元預測。
CPU 架構鎖定代理式運算工作負載
Pialis 推出了 C1000 系列資料中心處理器，宣稱其核心時脈將超過 5 GHz，為業界最快，比競爭對手快上 30% 以上。這些處理器可擴展至超過 250 個核心以處理高傳輸量工作負載，並利用 Alphawave 的 PCIe 技術提供超過 2 TB 的 I/O 頻寬。值得注意的是，C1000 將採用 LPDDR 記憶體，提供管理層口中效能最高、成本最低的記憶體解決方案，並具備伺服器級安全功能及用於 AI 加速的原生 HBC 連接。
Amon 解釋，隨著代理式 AI 改變資料中心經濟學，客戶面臨 CPU 產能不足的問題，導致 CPU 搭載率「飆升」。C1000 系列將涵蓋三個領域：具備 HBC 連接的代理式 CPU、用於虛擬化工作負載的通用型 CPU，以及用於協調分散式異質運算叢集流量的 AI 頭節點 CPU，鎖定管理層稱隨每份分析師報告不斷成長的 2,000 億美元潛在市場。
當被問及進入資料中心市場是否太晚時，Amon 強調：「對高通來說永遠不嫌晚。」他指出，公司能憑藉技術領先優勢在快速變動的市場中勝出。他提到高通每年消耗超過 100 萬片先進製程晶圓，每年進行 75 次晶片試產（tape-outs），其中 30 次以上採用先進電晶體技術，並具備從光罩完成直接進入大規模生產的能力，能在約兩季內將全新製程節點的產能提升至 10 萬片晶圓。
收購 Modular 確立開放軟體策略
高通宣布收購 Modular，Amon 暗示這可能成為 AI 基礎設施領域的「Android 時刻」甚至「Linux 時刻」。Modular 共同創辦人兼執行長 Chris Lattner 資歷深厚，曾打造運行於所有智慧型手機的編譯器技術、在蘋果（Apple）創造 Swift 程式語言，並架構了 Google 的 TPU AI 平台軟體堆疊。
Modular 花了四年半時間開發其所謂的 AI 統一運算層，這是一個使 AI 模型能在任何硬體上運行，且從第一天起就為異質性設計的軟體平台。Lattner 強調這是「NVIDIA 軟體堆疊的便攜式替代方案，專為所有 AI 加速器設計」。該堆疊包含用於高效能程式設計的 Mojo、模型服務的 MAX，以及用於分散式服務基礎設施的 Modular Cloud，在第三方硬體上可實現高達 50% 的推論速度提升。
Modular 共同創辦人兼總裁 Tim Davis 形容，該平台將「異質資料中心系統轉變為多晶片 AI 代幣工廠」，企業無需受限於單一供應商，即可針對每個工作負載使用最佳晶片。Lattner 表示，目標是建立一個開放的開發者平台，並「成長為一個原生分散式、原生加速且設計上具備代理原生的完整作業系統」。
Amon 坦言並非每個人都能立即理解高通的意圖，但他深信，隨著 AI 普及至各處，業界對開放生態系統的需求將證明高通支持所有參與者的策略具有前瞻性。公司同時宣布與 Hugging Face 建立策略合作夥伴關係，其 1,600 萬名開發者將帶動 Dragonfly 晶片的需求，並透過代理式模型導入，自動化模型在高通全產品組合上的設定、優化與部署，無需任何手動整合工作。
汽車業務再次提前達標，目標 2029 會計年度達 100 億美元
負責汽車、工業與機器人業務的 Nakul Duggal 透露，高通正再次加速其汽車業務營收軌跡。公司預計在 2029 會計年度達到 100 億美元汽車營收，較 18 個月前投資人日所設定的時程再提前兩年。管理層表示，高通有望成為全球最大的汽車半導體供應商，背後支撐的是高達 650 億美元的設計訂單（design win）儲備，該數字兩年前僅為 450 億美元。
汽車業務已連續 23 季實現雙位數的年增長，預計 2026 會計年度結束時，年化營收將達 60 億美元。隨著數位座艙功能擴展、ADAS 感測器數量倍增以及生成式 AI 導入車輛，單車內容價值較第三代產品提升了 8 倍。高通目前在全球擁有超過 70 家汽車製造商及 100 多家一級與二級供應商客戶，自 2021 年以來已發布 415 款新車型，相當於五年來每週推出兩款新車。
Duggal 將汽車描述為實體 AI 的「第一個範例」，高通第五代平台具備混合關鍵性架構（mixed criticality fabric），允許客戶根據需求選擇分開或同時運行座艙與 ADAS 應用。公司目前已在商用座艙上運行 300 億參數模型，同時支援 L2 到 L4 自動駕駛堆疊。Stellantis 近期不僅選擇了高通的 Ride Pilot ADAS 堆疊，更採用了完整的 Snapdragon 數位底盤，預計於 2028 年開始部署。
現有軌跡之外的成長向量包括預計於本世紀末擴大規模的無人計程車（robotaxis）、2028 年起將 HBC Gen 2 連接至車用 SoC 的代幣加速技術，以及用於動力系統、傳動系統與電池管理的 AI/ML 用例。公司已收購 EdgeImpulse，以利用 Snapdragon NPU 在車內進行本地 ML 運算。
工業與機器人被定位為兆美元長期機會
Duggal 概述了高通如何在過去 18 個月內重塑工業與嵌入式市場策略，從通用物聯網（IoT）轉向以 Dragonwing 品牌為核心的垂直領域解決方案。隨著 AI 處理向邊緣移動，各產業的營運技術層面正進行重構，創造了管理層所稱的數十億個端點中，世代僅見一次的升級週期。
公司已建立涵蓋工業、商業與移動類別中 12 個垂直市場的連接晶片、相機處理器、商用處理器及工業處理器。高通目前透過 35 家以上領先經銷商、45 家全球系統整合商及 200 多家硬體與技術合作夥伴，服務 3.8 萬名獨特客戶。間接營收自 2024 會計年度至 2026 會計年度成長了 77%。
視覺 AI（Vision AI）代表重大突破，高通部署了從相機晶片、邊緣 AI 盒到視訊 AI 服務的完整堆疊，應用於零售、中小企業、智慧城市與場館。公司亦極度重視開發者易用性，收購了擁有 3,300 萬開發者的 Arduino、用於模型訓練與調優的 EdgeImpulse，以及工業級 Linux 供應商 Foundries。8 月，高通將推出 Dragonwing VENTUNO Q，具備 40 TOPS AI 算力、八核心處理、12 路相機支援及內建安全島，運行完整 upstream Linux，並將於 Amazon 上架銷售。
機器人領域則是 Duggal 所謂「具身 AI（embodied AI）實體化」之處，高通目標在未來十年內掌握至少 1 兆美元的市場機會。公司已開發所謂的分層運算架構，涵蓋用於推理的 System 2、用於行動規劃的 System 1，以及用於毫秒級馬達控制與反射的 System 0。Dragonwing IQ10、IQ9 及 IQ8 處理器已進入量產，驅動人形機器人、四足機器人、認知手臂、自主移動機器人及無人機。
高通正建立完整堆疊，包括在現實世界部署前於虛擬環境訓練機器人的模擬平台、結合現實與合成及開源資料的資料金字塔，以及透過行為複製、遠端操作與強化學習訓練的基礎模型。NEURA Robotics 創辦人兼執行長 David Reger 在影片中背書，描述高通不僅提供運算，更透過 NEURAverse 部署平台，使機器人具備自主看、聽、感受、思考與反應的能力。
管理層預測，工業、網路與機器人業務將於 2029 會計年度貢獻 80 億美元，個人 AI 與運算部門貢獻 60 億美元，物聯網總營收將超過 140 億美元，自 2025 會計年度起算年複合成長率（CAGR）達 20%。
代理式 AI 重新定義行動邊緣裝置與創造新形態
Amon 花費大量篇幅解釋代理式 AI 與協調器如何從根本上改變裝置架構。不同於手機處於使用者數位生活中心的傳統模式，Amon 認為代理現在才是中心，裝置則成為代理的端點。這創造了深遠的轉變，因為裝置現在需同時服務人類與代理兩個使用者，兩者具備不同的工作流程與效能需求。
裝置必須同時支援透過應用程式進行的人類速度互動，以及 AI 系統代表使用者在裝置上自主操作的代理速度運作。Amon 表示，目前代理式用例的震央在中國，當地的代理已能操作裝置與網頁以完成複雜任務。他指出，一旦消費者體驗過代理式運算，全球 60 億手機用戶將期待在隨身攜帶的裝置上獲得這些功能，而非透過另一台電腦。
感知與感測技術亦在轉變裝置，音訊、視覺與情境資料成為關鍵輸入。這正推動全新的裝置類別，特別是將感測器置於眼、耳、口附近的眼鏡與穿戴式裝置。Amon 表示，高通目前有 40 種不同設計，主要 AI 與模型公司正探索新形態，其中眼鏡是唯一確定能實現規模化的形態。其用例簡單卻強大：「看我所看，聽我所聽。」
Amazon 的 Panos Panay 在影片中描述 AI 帶來的運算根本轉變，表示 Amazon 與高通正合作開發 Alexa 體驗，使其能在家中與外出時無縫運作，因為「AI 可以隨著人們的日常生活無縫移動」。微軟的 Satya Nadella 確認在 Windows 重塑 PC 後，雙方將繼續針對代理優先（agent-first）裝置進行 Project Solara 合作，並稱「本月初宣布以來收到的迴響非常棒」。
代幣經濟學亦在推動架構變革。根據 Amon 引用的預測，代理與協調器將在 2026 年至 2030 年間產生 40 倍的年度代幣需求。他現場演示了混合 AI 的運作，比較兩台電腦執行相同的複雜研究與網頁設計提示。一台完全在雲端使用 Claude 與 OpenAI GPT-4 運行，另一台則使用智慧路由，部分模型在本地、部分在雲端。兩者結果相同，但混合方法透過 Amon 所謂的「專家混合」（mix of experts）方式，大幅減少了雲端資源消耗。
Google 的 Rick Osterloh 在影片中強調雙方「共享完整堆疊願景」，結合 Gemini 模型與 Android 系統層級智慧，並利用 Snapdragon 晶片提供「分散式智慧」，平衡雲端與邊緣運算，帶來「隱私、即時且個人化」的體驗。Osterloh 表示，Gemini Intelligence 將提升 Android 生態系統在行動裝置、汽車、穿戴式裝置、XR 眼鏡及全新的 Google Books 筆電計畫上的表現。
6G 設計為生成代幣的 AI 原生基礎設施
Amon 解釋，6G 正專為 AI 時代進行架構設計，目標是將每個人轉變為能透過基地台串流高畫質影像上傳的「行走攝影機」。5G 實現了將高畫質影像串流至裝置，6G 則將實現相反功能，允許裝置串流使用者所見內容，為代理式體驗提供情境資訊。
更重要的是，6G 基礎設施不再僅是專用通訊設備，而是正成為分散式運算架構的一部分。網路不僅傳輸位元，還將生成代幣，每個無線電頻率都將被視為雷達，利用基於射頻特性訓練的模型，感測從無人機偵測到物體移動的所有事物。這為 AI 模型創造了關鍵基礎設施，並需要在基地台邊緣進行大量運算。
該架構與 Amon 描述的資料中心分散式運算模型相呼應，大型集中式資料中心、區域核心網路資料中心、邊緣資料中心、基地台及裝置，皆參與分散式推論。部分行動電信商將如 AI 公司的雲端服務供應商般販售代幣生成能力，使 6G 成為 Amon 所謂「主權 AI 工作負載」的基石。
財務目標暗示高通長期營收可達 1,000 億美元
財務長 Akash Palkhiwala 說明了上述策略的財務影響，描述高通業務組合將發生根本性轉變。2027 會計年度，手機業務營收占比將首次低於一半。至 2029 會計年度，隨著非手機業務達到 400 億美元（較 18 個月前預測的 220 億美元幾乎翻倍），手機業務營收占比將僅剩三分之一。
修正後的目標假設 Android 手機營收成長 5%，Palkhiwala 強調此預測未計入記憶體供應環境的改善或代理式 AI 體驗帶來的任何重大提升。若有上述發展，將為手機營收預測提供上行空間。授權營收預計保持穩定，並隨全球 4G 與 5G 裝置成長而擴大。
高通預計透過資料中心貢獻 150 億美元、汽車達到 100 億美元、個人 AI 與運算提供 60 億美元，以及工業網路與機器人增加 80 億美元，達成 400 億美元的非手機業務目標。從 2025 會計年度至 2029 會計年度，非手機業務的四年年複合成長率為 40%。
長期營業利益率目標維持 QCT 30% 與 QTL 70% 不變，但隨著資料中心規模擴大，組合將會轉移。客製化晶片毛利率略低於企業平均，但對營業利益率仍具增值效應。Palkhiwala 強調，高通在多元化過程中謹慎管理營業費用，過去五年營收翻倍的同時，營業費用僅成長 6%，使營業費用占營收比率從 31% 降至 23%。管理層預計隨營收擴大，該比率將進一步改善至 19% 至 20%。
公司目標 2029 會計年度每股盈餘（EPS）大於 18 美元，為五年前 6 美元的三倍以上。資本配置優先順序維持投資技術領先與多元化、追求策略性併購（過去五年已完成 35 起收購），以及在維持強健資產負債表的前提下，將大部分自由現金流回饋給股東。過去十年，高通已註銷 30% 的在外流通股數，並在過去五年向股東回饋 400 億美元。
Palkhiwala 最後總結，成長驅動力遠超 2029 會計年度，包括持續的資料中心擴張、機器人成為長期最大市場之一、工業升級週期、ADAS 與自動駕駛的晶片與軟體堆疊、個人 AI 裝置普及及 6G 部署。他表示，憑藉這些機會，「我們有機會透過上述規劃，將長期營收擴展至 1,000 億美元」。
在問答環節中，管理層確認已確保產能與記憶體供應，以支持 50 億美元的 2027 會計年度資料中心營收目標，Amon 指出高通的規模與供應商關係提供了產能分配優勢。Tony Pialis 強調，與資料中心客戶的討論已從兆瓦（megawatts）轉向吉瓦（gigawatts），在數個吉瓦規模部署完整基礎設施即可達成 2029 會計年度目標。透過 Alphawave 收購的連接產品已在一家領先的超大規模雲端供應商完成驗證，並在本會計年度產生顯著營收，兩項大型客製化晶片訂單預計於 2026 日曆年第四季（即高通 2027 會計年度第一季）開始生產。