难怪高通急了

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2025年底，一则消息让联发科成为了半导体行业关注的焦点。

据报道，联发科为谷歌操刀的首款TPU v7e将于2026年第一季度末进入风险性试产，并已拿下下一代TPU v8e订单。更令人瞩目的是订单量的爆发式增长——联发科向台积电协商的CoWoS年产能从2026年的约1万片倍增至2万片，而到2027年更是暴增至15万片以上，是2026年的七倍以上。

这意味着什么？市场估算，光是v7e从2026年至2027年的出货，总计可望为联发科贡献超过两个股本的获利。联发科CEO蔡力行此前设定的目标是2026年云端ASIC相关营收达10亿美元，到2027年则达到数十亿美元规模。从目前的订单增长态势来看，这个目标显然是有些保守了。

有趣的是，联发科此前在ASIC业务上一直保持低调，从未透露客户名称。保密程度过高做法一度让市场产生误解，认为是"做不好所以不愿意讲"，甚至传出v7e进度延迟的消息。但随着v7e确定进入风险性试产，外界才意识到联发科的实力被严重低估。

更值得注意的是，由于谷歌需求强劲，等不及v7e投片生产到完成CoWoS封装与测试的八九个月周期，只要后续认证进度顺利，v7e试产的产出也视同量产产品供应给客户。这种试产即量产的模式，既解决了谷歌赶着要货的燃眉之急，也将为联发科尽快带来相关业绩贡献。

联发科，靠AI大赚

首先需要说明的是，联发科能够在云端ASIC市场站稳脚跟，核心竞争力在于其SerDes（串行器/解串器）技术。在今年的英伟达GTC大会上，联发科展示了其Premium ASIC设计服务，显示其与英伟达的合作已扩展至IP领域。

联发科的SerDes技术涵盖芯片互连、高速I/O、先进封装与内存整合。其112Gb/s DSP基于PAM-4接收器，在4纳米FinFET制程上实现超过52dB损耗补偿，意味着更低的信号衰减和更强的抗干扰特性。现在联发科更推出专为数据中心使用的224G SerDes，并已完成硅验证。

事实上，除了这两天曝出的谷歌的TPU订单，联发科此前在云服务商市场也取得了突破。据调研机构指出，部分云服务提供商（CSP）已在评估英伟达及联发科IP组合的定制化设计芯片。报道显示，联发科即将获得Meta一款2纳米工艺ASIC的大额订单，该芯片代号为Arke，专注于后训练和推理功能，可能在2027年上半年实现量产。

值得一提的是，此前联发科还宣布与英伟达合作设计GB10 Grace Blackwell超级芯片，该芯片将为新推出的NVIDIA DGX Spark提供动力。GB10采用了联发科在设计节能、高性能CPU、内存子系统和高速接口方面的专业知识。

联发科CEO蔡力行也透露，设计复杂度更高的接续专案已在进行，预计2028年起贡献营收。此外，公司持续积极与第二家超大规模数据中心业者洽谈新的数据中心ASIC专案，预期未来相关业务将快速成长。

站在手机芯片厂商的角度，其实并不难理解联发科转向ASIC的原因。作为一家芯片设计公司，联发科目前在手机芯片市场面临激烈竞争，利润率受到挤压，而ASIC设计服务能为联发科提供了更高的利润率和更稳定的客户关系，成为其摆脱手机芯片红海竞争的关键突破口。

高通的焦虑

当联发科在云端ASIC市场收获订单时，同为手机芯片巨头的高通却显得焦虑不安。这种焦虑并非无缘无故——它源于对单一业务模式的恐惧，源于手机市场增长放缓的现实，更源于错失AI时代机遇的危机感。

翻开高通2025财年第四季度的财报，表面上看业绩并不算差：

手机芯片业务营收69.6亿美元，增长14%，汽车芯片业务营收10.5亿美元，增长17%，物联网业务18.1亿美元，增长7%，授权业务营收下滑7%至14.1亿美元，总营收达到112.7亿美元，同比增长10%，超出市场预期。

但漂亮的增长数字背后隐藏着巨大的隐忧。手机业务仍然占据高通营收的62%以上，汽车和物联网业务虽然在增长，但与手机业务相比仍然小一个数量级。更严峻的是，全球智能手机市场已经趋于饱和，增长率逐年放缓，竞争对手的产品也在不断增强。称汽车和物联网为“三大支柱”之二有些牵强——手机业务仍是主要支柱，其他两个业务充其量只是辅助支柱。

目前而言，全球智能手机市场早已进入成熟期，出货量增长放缓，产品同质化加剧；同时，联发科在高端SoC上持续逼近，苹果加速推进自研调制解调器，进一步削弱高通在iPhone阵营的长期确定性。一旦手机业务承压，高通整体营收与利润结构将面临系统性冲击。

此外，高通的高利润率的授权业务当季营收同比下滑7%，在全球OEM强化自研、专利协议趋于重新谈判的背景下，这一“现金牛”的增长动能正在减弱，也对整体利润结构带来了潜在的压力。

更令管理层焦虑的是节奏问题。当博通、Marvell等公司已在定制AI芯片、云端算力和高速互连领域拿下实质性大单，联发科通过ASIC设计服务获得谷歌TPU订单时，高通仍然主要被市场视为“手机芯片公司”，在AI算力版图中尚未形成清晰的收入贡献。

正因如此，高通开始反复强调“端侧 + 云侧”的双线AI布局，从骁龙平台的端侧AI能力，延伸至汽车、IoT，再到计划于2026年、2027年推出的AI200与AI250服务器级加速芯片，试图跳出手机红海，进入更高天花板的算力市场。

但问题恰恰在于——在AI真正形成规模性收入之前，高通仍必须依赖一个增长见顶、竞争加剧的手机市场来支撑当下的财报。这也是2025财年所暴露出的最大短板：

财务表现稳健，却缺乏结构性安全垫；战略方向清晰，但业务重心尚未完成切换。

收购能否解决问题？

面对AI业务收入贡献不足、增长引擎单一的现实，高通在过去几年其实通过在汽车方面的投入取得了不错的成绩，但公司似乎还没足够的安全感。在2025年，他们明显加快了通过并购补齐能力短板的节奏，试图以资本换时间，为其AI转型争取窗口期：

2025年3月，高通宣布收购边缘AI技术公司Edge Impulse；2025年6月，高通宣布以24亿美元收购SerDes（串行器/解串器）IP领导者Alphawave Semi；2025年10月，高通宣布收购开源硬件和软件专业公司Arduino；2025年12月，高通宣布收购RISC-V技术初创公司Ventana Micro Systems……

此时新的问题也随着浮现：单靠“买买买”，就能解决问题吗？

事实上，高通对收购策略的信心，很大程度上源于2021年对Nuvia的成功收购。

2021年，高通斥资14亿美元收购了由前苹果芯片架构师创立的初创公司Nuvia，获得了定制的、兼容Arm架构的Oryon CPU核心架构。这笔收购被证明是高通近年来最成功的投资之一。2024年，高通凭借骁龙X系列处理器中的Oryon芯片，重振了其在PC市场的雄风，让高通看到了摆脱手机单一业务的可能性。

Oryon的大获成功似乎让高通管理层相信：通过收购获得关键技术，比自主研发更快、更有效。

但对比后我们就能发现，与收购Nuvia不同，2025年的收购更多解决的是“能力是否齐备”的问题，无论是Edge Impulse、Arduino，还是Ventana，它们的价值都高度依赖于后续产品整合和生态放大，本质上并不能直接帮助增加营收；而Alphawave虽能显著增强高通在AI服务器芯片上的技术底座，但真正转化为规模化收入，仍需等待AI200、AI250等产品在2026年之后落地。

这意味着，高通今年的收购还在解决从无到有的问题，无法在短期内改变公司的现金流与利润仍然高度依赖手机业务的事实，它们更像是在为未来下注，而不是为当下解围。

这也让我们不禁想起2013-2014年左右的英特尔。

2013年，保罗·欧德宁在担任CEO八年后卸任，布莱恩·科再奇接任CEO。当时英特尔的业绩堪称辉煌：2013年底销售额为527.1亿美元，营业收入为122.9亿美元，净利润为96.2亿美元，毛利率高达59.8%，其无疑是当时业绩最好的半导体公司之一。

然而，科再奇深感危机四伏。公司的大部分销售额来自PC客户端业务（PCCG：销售额330.4亿美元，营业利润118.3亿美元）和数据中心业务（DCG：销售额112.4亿美元，营业利润51.6亿美元），这意味着公司对x86处理器的依赖程度极高，非x86处理器相关的销售额仅为40.9亿美元，营业亏损高达24.5亿美元。

科再奇与英特尔董事会在任期初期便达成了一个高度一致、也极为严峻的判断：一旦x86出现结构性问题，英特尔将失去生存根基。正是在这一共识之下，英特尔选择以并购作为最激进、也是最直接的自救路径，试图通过外延式扩张为公司寻找新的增长曲线与技术支点。

从2013年5月科再奇出任CEO，到2018年6月黯然离任的五年间，英特尔累计收购了约25至26家企业和业务部门，覆盖网络处理、FPGA、AI计算、视觉感知与自动驾驶等多个方向。其中较具代表性的交易包括：2014年以6.5亿美元收购LSI Axxia，2015年以3.45亿美元收购Lantiq，同年以高达167亿美元拿下FPGA巨头Altera；2016年相继收购Nervana Systems（约3.5–4.5亿美元）与Movidius（4亿美元），并在2017年以153亿美元完成对Mobileye的重磅并购。仅这些公开披露的交易，累计金额就已高达约337–338亿美元。

那么，这些巨额投资产生了什么商业成果呢？答案令人沮丧：唯一剩下的成果是Movidius的AI引擎仍然被用于Core Ultra系列产品中，其余的投资基本上都浪费掉了。Altera在分拆后以87.5亿美元的价格将51%股份出售给Silver Lake，Mobileye在2022年IPO时估值约为170亿美元，财务上虽然没有亏损，但考虑到通货膨胀等因素，实际上就是亏本买卖。

对于英特尔而言，收购失败的根本原因在于：试图通过收购来解决战略方向不清晰的问题。当公司不知道未来的方向在哪里时，就通过买买买来覆盖所有可能性，结果是资源分散、整合失败、战略迷失。

将高通的现状与当年科再奇时代的英特尔对照来看，会发现两者在战略焦虑层面呈现出惊人的相似性。两家公司都高度依赖单一核心业务——英特尔押注x86架构，高通几乎将命运系于手机芯片；一旦这一根基动摇，整个公司都会承压。正因如此，双方在业绩尚未崩塌之际，管理层就已清晰感知危机，并选择通过密集收购来加速多元化布局，试图在最短时间内培育新的业务支柱，以对冲核心业务可能出现的系统性风险。

但在执行路径与所处环境上，高通与英特尔的境况已然不同。英特尔在五年内豪掷337–338亿美元，收购25–26家公司，下注激进却整合成效有限；相比之下，高通的并购明显更加克制，已披露的最大交易仅为24亿美元收购Alphawave，同时在Nuvia的整合上展现出更强的执行力，Oryon CPU已成功实现商业化落地。更重要的是，高通所面对的是一场路径更为清晰的AI浪潮，相比英特尔当年应对移动互联网冲击时的犹疑与错位，当前的市场机会更加明确、需求也更具确定性。

但真正的悬念在于：高通能否找到清晰的战略方向？

从2025年的一系列动作来看，答案并不乐观。高通AI芯片业务实际进展相当缓慢。今年5月，高通宣布与沙特阿拉伯的Humain公司合作，为该地区的数据中心提供AI推理芯片。Humain承诺部署最多可使用200兆瓦电力的系统。但除此之外，高通尚未公布其他重要客户。

而在收购规划上，高通同时在物联网（Arduino、Edge Impulse）、PC（Oryon）、服务器（Alphawave、Ventana）、AI芯片（AI200/AI250）等多个方向发力，但每个方向都缺乏足够的资源投入和清晰的路线图。

以Alphawave收购为例。高通花费24亿美元收购这家SerDes IP供应商，理由是补齐数据中心关键IP。这个逻辑看似成立——高通确实需要SerDes技术来进军数据中心市场。但问题在于，Alphawave不只是IP公司，它还有ASIC设计服务业务。高通是否真的打算进军ASIC设计服务市场，与博通、联发科竞争？如果是，为何在新闻稿中只字未提？如果不是，那么这部分业务的工程师将成为推进高通自身服务器业务的瓶颈。

这种战略模糊性，正是英特尔当年的问题所在。

结语

如果把联发科与高通直接对照，会发现两条截然不同的路径。联发科选择的是一条“窄而深”的路线：在云端 AI 芯片浪潮中并不追求全面铺开，而是牢牢锁定 ASIC 设计服务这一细分赛道，把 SerDes 等关键能力做到极致，并通过与台积电的深度协同，将技术能力转化为可量产、可交付的产品。更重要的是，它并未急于扩张边界，而是围绕谷歌、Meta 等头部客户持续打磨方案，从第一代产品稳步推进到下一代，在真实订单和长期合作中建立起自己的位置。

反观高通，则更像是在多重不确定性中反复试探方向。频繁的收购动作表面上覆盖了物联网、边缘 AI、EDA、互连等多个环节，但缺乏一条清晰的主线将这些资产真正串联起来，协同效应始终模糊。AI200、AI250 等产品推进节奏落后于竞争对手，关键客户背书迟迟未现；业务版图横跨 PC、服务器、AI 芯片和物联网，却始终未能在任何一个新领域形成决定性突破。

联发科与高通的分化，折射出 AI 时代半导体竞争的基本逻辑正在发生变化。专注往往胜过多元，真正的护城河来自对核心技术的持续深挖；客户关系的重要性正在超过单一产品，定制化能力和长期协作比“规格领先”更能带来确定性收入；执行与交付比宏大的战略叙事更关键，而收购本身从来不是答案，整合能力才决定成败。

时间窗口正在迅速收窄。当联发科已经开始从谷歌 TPU 相关订单中获得真金白银的回报时，高通仍在为 2026 年、2027 年的产品节奏做准备。在 AI 芯片这样高度竞速的市场中，这种时间差很可能直接转化为机会成本。

AI 时代的竞争，早已不只是技术参数的比拼，而是战略选择、执行效率和生态整合能力的综合较量。联发科的进展与高通的焦虑，正是这场较量最直观的注脚。

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