近日，，，，，，，高通在圣迭戈总部进行6G技术日活动，，，，，，，多位高通高管、行业嘉宾集中对表解读高通面向AI时期的6G发展构思，，，，，，，系统论述了其依陀装衔接、感知、推算”三大支柱，，，，，，，引领下一代移动通讯演进的产业布局，，，，，，，并对有关技术进行了演示。。。。。 活动期间，，，，，，，高通AI工程团队的掌管人——高通公司工程技术高级副总裁侯纪磊接受了集微网等媒体采访，，，，，，，萦绕高通在AI工程研发、数据中心与HBC架构、智能体手机等热点话题进行了概想分享。。。。。 侯纪磊辅导的AI工程技术团队（AI Engineering Organization）蕴含研发（Research），，，，，，，系统（Systems），，，，，，，商用软件（Commercial Software），，，，，，，还有开发者AI平台（Developer-facing AI Hub）等部门。。。。。在侯纪磊看来，，，，，，，团队系统构建之初，，，，，，，就是为了保障强有力的端到端职能。。。。。 “高通在AI领域的钻研和产品维持强耦合。。。。。若是研发人员只是把钻研成就做出来，，，，，，，直接交给产品团队，，，，，，，让产品团队自己去摸索若何落地；；；；；；而产品团队又只是解决客户需要，，，，，，，两者之间就会出现脱节。。。。。因而，，，，，，，研发和产品之间必须形成一个‘飞轮’，，，，，，，整个别系能力有性命力。。。。。”侯纪磊说。。。。。 所谓“飞轮”，，，，，，，侯纪磊进一步诠释，，，，，，，就是若是从技术导向看到的创新，，，，，，，肯定要有很强的驱动力去思虑它能否落地到产品中；；；；；；另一方面，，，，，，，当产品在真实世界的利用过程中遇到现实问题时，，，，，，，也必须有足够强的驱动力将这些问题放到研发体下凤面去解决。。。。。因而，，，，，，，研发驱动产品、产品反哺研发，，，，，，，二者通过“飞轮效应”缜密结合在一路。。。。。 侯纪磊强调，，，，，，，在当前的AI环境中固然必要创新，，，，，，，但把创新落地到产品中的速度可能更沉要。。。。。从这个角度来看，，，，，，，研发的意思不仅仅是做出一些炫酷的技术，，，，，，，更沉要的是推动产品急剧落地。。。。。高通也在思虑若何把速度体现出来。。。。。 对于中国研发团队，，，，，，，侯纪磊也赐与了很高评价。。。。。他以为，，，，，，，从全球研颁布局的角度，，，，，，，中国研发团队自身就是极度沉要的研发力量。。。。。其中，，，，，，，通讯团队在研发与尺度层面，，，，，，，阐扬了极度沉要的支持和协调作用。。。。。AI团队则更注沉市场需要和利用场景，，，，，，，在确保解决规划可能极度好地支持本地市场和客户方面，，，，，，，阐扬了沉要的研发支持作用。。。。。 以手机和汽车为例，，，，，，，好多模型厂商必要面对三五家甚至更多OEM客户，，，，，，，由于这些厂商都有可能对他们的模型感兴致。。。。。模型厂商重要位于模型层，，，，，，，而高通位于更底层的芯片平台层。。。。。手机和汽车都是高通在中国市场的沉要业务领域。。。。。因而高通接触的OEM，，，，，，，以及必要在高通平台上进行适配和优化的OEM，，，，，，，与模型厂商面对的客户现实上有很高的沉合度，，，，，，，数量可能达到三五十家。。。。。 “在这种情况下就会产生一个问题：模型厂商是否必要别离与多多OEM逐一合作，，，，，，，我们也同步进行类似工作；；；；；；还是应该吓咨高通和这些模型厂商进行深刻的适配和优化，，，，，，，形成成熟的参考规划，，，，，，，再把它推广给更多客户？？？？？？？？从规模；；；；；慕嵌壤纯，，，，，，，后一种方式对于模型厂商和高通都更有优势。。。。。各人不必要针对每一家客户沉复做一遍，，，，，，，而是先共同把规划做好，，，，，，，再一路推向更多客户。。。。。”侯纪磊说。。。。。 现实上，，，，，，，这样的方式，，，，，，，从生态层面理解，，，，，，，高通吓纂模型厂商进行对接和优化，，，，，，，再向OEM推广，，，，，，，就能够削减OEM别离对接多家模型厂商的成本和功夫。。。。。 据侯纪磊介绍，，，，，，，目前，，，，，，，高通已经在与两家极度沉要的模型厂商推动这样的合作。。。。。将来，，，，，，，高通但愿与更多模型厂商发展类似工作。。。。。 “无论是目前的端侧推理平台，，，，，，，还是将来可能拓展到云端的推理平台，，，，，，，我们都但愿在推理层面为各类AI入口提供支持，，，，，，，阐扬一个平台的作用。。。。。”侯纪磊说。。。。。 在今年6月的投资者日上，，，，，，，高通颁发进军数据中心市场，，，，，，，并沉磅颁布了HBC（高带宽推算）技术。。。。。进军数据中心成为高通业务多元化战术的沉要拼图，，，，，，，助力其构建从端到云的全栈能力。。。。。 侯纪磊暗示，，，，，，，无论是端侧还是云侧，，，，，，，从研发角度看到一个主题的沉要共同点，，，，，，，是模型效能（model efficiency，，，，，，，每瓦机能或每焦推理机能），，，，，，，性质上是在单元能量领域之内尽可能优化推算。。。。。高通在端侧AI领域投入多年，，，，，，，在相对较幼的大说话模型部署上带来好多技术创新，，，，，，，蕴含低比特量化、多词元天生（multi-token generation）、近存推算、稀少把稳力，，，，，，，以及长高低文处置等。。。。。这些创新在技术角度是互通的，，，，，，，只是端云侧参数量级分歧。。。。。 由于技术上的共通，，，，，，，因而将端侧的好多技术迁徙到云侧现实上更容易。。。。。但挑战在于，，，，，，，这些技术真正进入到云侧之后，，，，，，，从模型和系统这一层面有好多的优化工作要去实现。。。。。在芯片层面，，，，，，，高通陆续颁布了蕴含飞龙AI100、AI200、AI250、AI300在内的多代AI推理加快器产品。。。。。 侯纪磊泄漏，，，，，，，高通目前但愿将HBC作为切入点率先进入市场，，，，，，，逐步将高通在端侧堆集的系统级、算法级优化能力融入其中，，，，，，，形成差距化优势。。。。。同时，，，，，，，高通实现了对Modular的收购，，，，，，，在整个云端软件栈层面，，，，，，，整合更多软件能力。。。。。这将使高通更好地把握沉要市场机缘。。。。。在此之表，，，，，，，高通的一些端侧技术和其他技术储蓄，，，，，，，也将逐步通过产品技术路线图的演进融合，，，，，，，形成更强的协同效应。。。。。 “总体来看，，，，，，，目前的数据中心业务工作都在稳步进行钟祝。。。。对于高通在数据中心的发展势头还有将来下一步的业务拓展空间，，，，，，，我都很有信心。。。。。”侯纪磊说。。。。。 现代AI背后的大规模天生式模型，，，，，，，它们的机能不再由芯片推算的速度决定，，，，，，，而是由数据可能以多快的速度、多低的成本被送到推算之处决定，，，，，，，即“内存墙”。。。。。而HBC的创新在于，，，，，，，让推算更靠近内存自身，，，，，，，可供推算使用的有效内存带宽是内存的内部带宽，，，，，，，而非狭幼的表部接口带宽，，，，，，，最终带来速度、能效和成本上的优异阐发。。。。。 侯纪磊介绍，，，，，，，从创新角度而言，，，，，，，HBC现实上是高通两三年前就在数据中心领域起头投入的方向。。。。。一些主流数据中心及大模型公司在互换时，，，，，，，也都暗示出对HBC兴致。。。。。 从AI技术层面，，，，，，，侯纪磊对HBC的优势进行了进一步的深度解读。。。。。他暗示，，，，，，，说话模型在执行工作或者处置复杂事务时，，，，，，，与人类的交互通常；；；；；嵩毯ぬ罱锥危≒refill）和解码阶段（Decode）两个过程。。。。。 预填指的是给模型一个工作，，，，，，，通知它要做什么事，，，，，，，相当于一个需要规范；；；；；；而解码指的是模型接管到需要规范后，，，，，，，必要实现工作并输出了局。。。。。预填相对来讲是一个推算密集型的阶段，，，，，，，解码相对来讲是一个带宽密集型的阶段。。。。。 在带宽密集的阶段，，，，，，，HBC与传统的HBM相比，，，，，，，一方面削减了整个电路板的面积，，，，，，，由于把推算单元和内存单元在三维空间里实现了堆叠。。。。。另一方面，，，，，，，由于一样带宽下成本比HBM低好多，，，，，，，所以在带宽受限的场景下，，，，，，，要达到一样机能，，，，，，，HBC在综合性价比上更占优势，，，，，，，而这也是好多客户的普遍痛点。。。。。 “目前HBC规划也得到了一些大型存储器厂商的认可。。。。。一方面高通要自己推动HBC的钻研，，，，，，，另一方面也必要与存储器厂商合作。。。。。若是客户不认可，，，，，，，存储器厂商也不会去跟进。。。。。因而产业各方在形成共识，，，，，，，但愿通过缜密合作，，，，，，，共同推动HBC的落地。。。。。 所以总体而言，，，，，，，这是一个极度；；；；；矣帕嫉那飨颉。。。。我们以为在面向prefill和decode这些大模型处置场景，，，，，，，推动HBC的利用，，，，，，，无论是对高通还是客户，，，，，，，都可能带来现实价值。。。。。”侯纪磊说。。。。。 今年是智能体AI元年，，，，，，，能够看到，，，，，，，传统手机厂商强化手机产品的AI能力，，，，，，，字节、阶跃星辰等新玩家也切动手机赛路，，，，，，，相继推出主打智能体概想的手机产品。。。。。 首先，，，，，，，是用户隐衷保；；；；；ひ约吧痰男献鳌。。。。侯纪磊强调，，，，，，，智能体手机的关键不仅在于AI技术自身是否成熟，，，，，，，还在于若何理顺消费者、开发者以及整个生态中各方的角色关系，，，，，，，最终实现行业共生，，，，，，，这可能必要一些发展功夫和空间。。。。。 其次，，，，，，，若是智能体执行所有工作都要挪用云端大模型，，，，，，，成本会极度高，，，，，，，手机厂商难以接受。。。。。若是在端侧运行，，，，，，，则还要思考功耗、模型正确度等问题，，，，，，，端侧幼模型的质量也必要不休打磨和提升。。。。。因而，，，，，，，技术层面同样还有进一步提升的空间。。。。。 “问题不仅在于有没有智能体这项能力，，，，，，，还在于这项能力能不能真正转化为顺手、天然、不会让用户反感的履历，，，，，，，这同样必要不休迭代。。。。。”侯纪磊说。。。。。

?作者： 张欣厚撰 · 更新于 2026-09-02 16:09:08

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? 记者 余忠明 摄 · 更新于 2026-09-02 16:09:08