高通 (QCOM) 较 2026 年 5 月的高点下跌了 35%，市场对其的定价就像是一家因季度业绩不佳和智能手机疲软而陷入衰退的公司。不过，再往远一点看，这个设置看起来很引人注目。近期的疲软主要集中在高通的手机业务，而该公司数十年构建低功耗、高效率芯片的经验可能会使其面临一个截然不同的机会：人工智能基础设施。
由于智能手机原始设备制造商在内存供应紧张的情况下削减芯片组采购并减少库存，上季度 QCT 手机收入下降了 20%。苹果是更大的结构性问题。高通预计 2026 年仅为 20% 左右的 iPhone 供应调制解调器，到 2027 年将完全不再供应调制解调器，因为苹果加大了自研调制解调器芯片的投入。这些压力共同导致第三财季调整后收益降至 2.21 美元，同比下降约 20%，而第四季度指引则表明将进一步疲软。
然而，这两种压力都会随着时间而消退。一旦苹果的退出在 2027 财年完全解决了这些问题，比较就会稳定下来，盈利基础将重置为规模稍小但更稳定的核心业务。随着供应的赶上，如今对手机原始设备制造商造成的内存紧缩也可能会得到缓解，从而缓解高通客户的成本压力，进而缓解其自身的芯片需求。高通的盈利预计将从 26 财年的每股约 10.50 美元下降至 2027 财年的每股盈利估计为 10.20 美元。然而，即使盈利低迷，该股的预期市盈率仍仅为 16 倍左右。产生近 100 亿美元运营自由现金流的智能手机和授权业务将趋于稳定，而人工智能业务的上行空间可能来自于此。 （参见高通的现金流与同行的比较）
人工智能的机会
过去几年，半导体行业的增长大部分来自人工智能驱动的数据中心。虽然人工智能训练主要由 GPU 主导，但越来越多的人工智能支出正在转向推理，即在生产中运行经过训练的模型的过程。到 2029 年，推理可能占人工智能计算的大约三分之二，而执行任务、与软件交互和自主决策的代理人工智能系统可能会进一步增加对高效推理硬件的需求。
这种转变发挥了高通的优势。
力供应之间的差距正在扩大。大型人工智能数据中心可在 12 至 24 个月内建成，但在美国主要市场确保高容量电网连接可能需要 36 至 84 个月。美国互连队列中仍有超过 2,000 吉瓦的发电和存储容量。电力可用性日益成为人工智能基础设施扩展的制约因素。
电源效率长期以来一直是高通业务的核心。智能手机在严格的电池和热量限制下运行，迫使公司最大限度地提高每瓦性能，随着电力和冷却成为主要限制，这一指标在人工智能数据中心中越来越重要。
收购 Nuvia 后，高通获得了定制的 Oryon CPU 架构，该架构现已部署在 AI PC 中，并扩展到数据中心 CPU 中。这使得高通能够将其低功耗计算专业知识应用于效率可以直接转化为更低运营成本的市场。
高通今天在做什么
高通不是直接竞争大型人工智能训练处理器，而是瞄准推理。其 AI200 和 AI250 系统是围绕电源效率、内存容量和总拥有成本而不是峰值计算而设计的。该公司现已添加 AI300，创建专注于大型语言模型、多模式工作负载和代理 AI 的多代推理路线图。
高通还获得了一位大客户。它与 HUMAIN 的协议目标是从 2026 年开始使用 200 MW 的高通 AI200 和 AI250 基础设施。
高通不再将推理作为一个独立的机会来推销。该公司推出了 Dragonfly C1000，这是一款基于 Oryon 的 250 多个核心服务器 CPU，针对代理 AI 和通用工作负载。 Meta 已签署了一项多代协议，将在其下一代服务器群中使用高通的 CPU，首款 C1000 预计将于 2028 年投入生产。
高通的目标是到 2029 财年数据中心年收入超过 150 亿美元，这有可能在其核心移动业务之外创造一个有意义的第二增长引擎。
完成的 24 亿美元收购 Alphawave 进一步强化了这一战略，赋予高通高速连接、定制芯片和小芯片功能，使其在定制 AI 基础设施和数据中心连接方面与 Broadcom (AVGO) 和 Marvell (MRVL) 等公司展开日益激烈的竞争。了解互连如何使 Marvell 的性能提升近 3 倍。
底线
手机业务面临着真正的阻力，尤其是来自苹果的阻力，短期内盈利可能仍面临压力。但这种弱点越来越多地反映在高通的估值中，而该公司庞大的现金产生核心让投资者有时间等待其下一个增长引擎的发展。
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