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高通杀进英伟达腹地:不造芯片,造“电厂”

高通杀进英伟达腹地:不造芯片,造“电厂”v8.58.13.29

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分类:单机 / 冒险解谜 大小:3.4MB 授权:免费游戏
语言:中文 更新:2025-10-29 19:17 等级:
平台:Android 厂商: 高通杀进英伟达腹地:不造芯片,造“电厂”股份有限公司 官网:暂无
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标签: 高通杀进英伟达腹地:不造芯片,造“电厂” 高通杀进英伟达腹地:不造芯片,造“电厂”最新版 高通杀进英伟达腹地:不造芯片,造“电厂”中文版
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②使用自带的软件商店

打开“高通杀进英伟达腹地:不造芯片,造“电厂””的手机自带的“软件商店”(也叫应用商店)。在推荐中选择您想要下载的软件,或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

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高通杀进英伟达腹地:不造芯片,造“电厂”安装步骤:

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🏌️🚴🐌第二步:💐选择软件版本:根据您的操作系统(如 Windows、Mac、Linux)选择合适的软件版本。有时候还需要根据系统的位数(32位或64位)来选择高通杀进英伟达腹地:不造芯片,造“电厂”。

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高通杀进英伟达腹地:不造芯片,造“电厂”2024更新

  “准!”陆玄与李行之对视一眼,微微颔首,接过奏

> 厂商新闻《高通杀进英伟达腹地:不造芯片,造“电厂”》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-10-29 20:59

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    本文来自微信公众号:王智远,作者:王智远,原文标题:《高通开始造电厂》,题图来自:AI生成

    昨天凌晨,我在看黄金盘,跌得都要哭了。

    然而,电脑浏览器通知推送了一条新闻,标题写着:世界上最有价值的公司 Nvidia,刚刚遇到一个新的美国对手。

    一开始,我没太在意,以为又是哪家芯片厂蹭热点。可往下翻了两行,看到了一个名字,高通。我愣了一下。

    高通?不就是做手机芯片的那家公司吗?怎么突然杀进了英伟达的腹地?于是,赶紧去看了这个新闻,到底在说什么?

    事情是这样:高通突然宣布要做 AI 数据中心芯片,名字叫AI200和AI250,直接对标英伟达。问题是:它为什么要这么干呢?

    要理解这个动作,得先看清三个事实。第一块是算力。

    这两年,整个 AI 行业都被“算力”绑住了。不论训练模型、推理应用,还是搭一个最普通的 API,背后都在烧 GPU。

    可 GPU 已经贵到离谱。

    一张英伟达 H100,市场价三万美元起;整柜 NVL72 的系统,动辄一百万美元以上,还得排队。企业在“等卡”,AI 的门票,被一家公司垄断了。

    根据国际能源署(IEA)数据,2024 年全球数据中心耗电量突破460 太瓦时(TWh),其中约20%用于 AI 训练与推理,这相当于整个阿根廷一年的用电量。

    算力已经成了电力的下游产业,GPU 更像“电力的中间商”。当算力成了“新石油”,英伟达自然成了新的 OPEC。

    然而,石油越贵,世界越焦虑——算法再聪明,也逃不过电费的天花板。怎么办?所有人都在想:有没有一种更便宜的能源?

    在能源这件事上,高通最有发言权,它的基因是“在有限电力里榨出极限性能”。

    过去十年,高通靠手机芯片吃饭。一颗骁龙芯片,要同时搞定图像、AI 推理、网络连接、续航、散热。它的核心竞争力是能效:用更少的电,干更多的活。

    现在,它把这种逻辑从手机搬进了数据中心,你可以理解为,它是把旧基因放大了;手机时代,它解决“电池有限”的问题;AI 时代,它要解决“电力有限”的问题。

    所以,英伟达靠堆算力,让电脑更聪明,高通是追求更持久;当所有人都在想 AI 怎么造神,它开始想着怎么帮 AI 节能。

    于是,就有了 AI200、AI250。它的目标很简单,把“每瓦推理产出”做高。

    要说第三块是高通自己的焦虑。

    手机市场的红利早就见顶。安卓饱和,苹果自研芯片,高通的利润被一刀一刀削,它 2023 年的手机芯片营收下降超过20%,品牌记忆也在减弱。

    在资本眼里,这家公司仍然“稳定”,但在产业里,它正在被边缘化;英伟达在讲智能的故事,苹果在讲生态的故事,唯独高通没故事可讲。

    它必须找到第二条增长曲线,而这条曲线,得换一套“底层逻辑”;于是它开始赌AI最基层的东西:电力。看谁跑得更久。

    看懂这三点,你也许能懂了它的动机。表面造芯片,本质造“能源系统”,它想把这套能效逻辑,卖给整个世界。

    新闻还没过1个小时,它紧接着公布了首个客户:沙特 HumAiN。

    沙特,一个靠石油养大的国家,一个从能源逻辑里长出来的国家。这个国家的信仰是能源,逻辑是能源,命脉也是能源。

    而现在,它第一次,把钱砸进了“硅能源”。要知道,HumAiN 是沙特主权基金 PIF 投的项目,背后是 Vision 2030 计划的一部分。

    他们要在沙漠里建一座AI 城市,目标是造算力。

    官宣的这笔订单是200 兆瓦。200兆瓦有多大?相当于一座中等城市一整年的数据中心电力消耗。

    再换个角度,如果全换算成英伟达 H100 的功率,大约能同时点亮五万张 GPU。你甚至可以理解成,沙特一次性买下了半个硅谷的“大脑”。

    强大吧。换句话说,沙特在买“AI 发电站”。这意味着,能源定义在变。

    过去它卖石油,现在它买算力;从“出口能源”到“进口智能”,沙特正在完成一场地缘反转。因为它明白,未来石油,是瓦数。谁掌握算力,谁就掌握智能社会的发电机。

    这也是高通为什么激动,它第一次把芯片,卖成了能源;而买家,恰好是能源王国本身。

    所以,智远认为,这件事上高通想借沙特,去验证一个更大的叙事:智能时代的能源革命,正在从硅谷转向中东。

    后来一直在想,为什么世界上所有人都盯着英伟达呢?我认为,有一个词很关键:信仰。

    英伟达每次一出面,几乎都成了“社交货币”。它像一台“信仰制造机”,整个 AI 行业的情绪,包括资本的情绪,都被它牵着走。

    黄仁勋太会造梦了。

    他在各种公开场合讲生态、讲未来、讲人类的新纪元,那种叙事,像当年的乔布斯在宣讲一种文明。

    所以,当所有人都在喊“创新”时,没有人敢得罪他,因为离开它,就等于“断电”;模型公司、云厂、科研机构,几乎都在靠它的 GPU 呼吸。

    我让Agent跑了一下最新数据:

    2025 Q1,NVIDIA 在插件显卡市场份额约92%;2025 Q2,升至94%;在 AI 加速器/数据中心 GPU 市场,它的份额长期保持在90% 以上。 更离谱的是,全球数据中心 GPU 市场规模预计,2024 年约 873 亿美元,2025 年它的份额增至约 1200 亿美元。

    而英伟达的数据中心业务毛利率,已经高达78%。一张卡的利润,比汽车行业整车利润还高。这意味着,它卖的是一种“通行权”。

    所以,这哪是买芯片,就像你走进了它的生态,它变成了你的基础设施,你成了被它控制的一环。

    还有更离离原上谱的,这种信仰,是用“稀缺”换来的;它控制着交付周期、定价节奏、出货节拍,像在演一场“人工饥荒”,GPU 越难买,信仰就越贵。

    但凡一个系统靠信仰维系,它的终点就是泡沫,泡沫尽头是分裂,到这一步,问题就成了结构性的了。

    为什么是结构?怎么破结构呢?

    我发现,这事,有点像水。水往低处流,流着流着,就会自己找到平衡。技术也这样,一个领域被垄断太久,自己就会想办法分裂。

    回头看历史:

    Intel 曾经是 CPU 世界的霸主,后来 ARM 崛起;微软一家独大时,Google、苹果从边上绕出来;能源领域也是这样,OPEC 定价太狠,就会有人搞新能源。

    英伟达也类似,当一家公司的利润率高到离谱、交货周期长到荒谬时,新玩家就一定会出现,而这次改革者是:高通。

    你可以把它理解成一种自然规律:技术垄断需要一种替代、修正,要靠新的能量去重组旧的系统,每个时代都会这样,先有造梦者,再有修正者。

    这就是科技的节奏:造神、滞涨、再平衡,也是这场 AI 战争的底层逻辑。

    说实在,我认为算力这件事,现在已经从叙事周期,变成了工程周期。

    前几年大家都在讲“智能革命”,一夜之间冒出无数模型、Agent、AI操作系统。可现在人开始问:到底谁能真的跑得起来?

    模型再聪明,也得有人买单,得有电、有芯片、有效率。所以,叙事红利结束,是工程叙事的开始。

    目前我观察到三个方向在同时发力。

    第一个是模型轻量化。

    前阵子,UNESCO 和 UCL 发了一份联合报告,这是联合国教科文组织和伦敦大学学院,他们做了个实验:删掉大模型里冗余的部分,能耗居然能降 90%。

    这说明,模型够不够大不重要了,能不能高效地跑才关键;模型轻量化让电少了、响应快了、成本低了,于是,它才能让中小企业插队。

    而第二个方向,是推理去中心化。

    AMD 的 CTO Mark Papermaster 前阵子说,AI 推理正在从数据中心往手机、笔记本、汽车这些终端迁移,这句话很关键,算力重心,正在从“集中”变成“分布”。

    当算力不再只属于云厂商,而能在每个终端节点跑起来,AI 就成了更广义的“社会基础设施”;因为只有推理去中心化,智能才能离场景更近,也离我们更近。

    第三,是芯片的低功耗化。

    高通这次推出 AI200 和 AI250 ,其实奔着“能效”去的,它的目标是“每瓦产出更高”,你可以理解为,它想做 AI 世界的“节能电厂”。

    这背后的逻辑很现实:当一瓦能多跑两倍推理,算力的门票就被撕开了一道缝;从性能竞争到能效竞争,这是整个产业从“造梦”走向“造系统”的转折。

    所以,三股力量叠在一起,就是“算力平权”。

    我不知道说的够不够清楚,模型轻量化让算法不再只属于巨头;芯片低功耗化让硬件不再只属于数据中心;而推理去中心化让智能不再只属于云端。

    所以,只有技术正从“贵族配置”变成“公共设施”,AI 的使用权,才能一点点回到更多人手里,跑到智能终端上。

    写到这问题来了,那未来谁在新平衡中站稳脚呢?

    智远的分析认为,老玩家不会被淘汰,他们会换一种方式留下来,英伟达还在塔尖上,但故事已经变了,未来它会往生态方面布局。

    比如:

    CUDA、DGX系统、企业平台服务。在这个生态里,开发者、算法公司、云厂商是它的语言。

    所以,你会发现,它未来会从“造卡公司”变成了“AI的微软”,卖系统,一种基础规则。

    而在英伟达的阴影之外,中层力量正在上升。谷歌自己也在造芯,它的第七代自研AI芯片,已经不再依赖英伟达,专门为大模型推理提速。

    亚马逊也跟上了,推出了自研的 Trainium2,用在 AWS 云服务上,专门帮客户节省算力成本;微软更狠,自己造出一颗 Maia 100 芯片,打算在自家 Azure 云上替换部分英伟达卡。

    连Meta都在测试自己的AI芯片,名字叫 MTIA,它想靠这块芯片,让内部AI系统少受制于人。

    这意味什么?云巨头们已经不想再“排队买卡”了,都要自己造,都试图在不推翻英伟达的前提下,慢慢“去依赖化”。

    现在高端算力依旧在英伟达手里,但系统能量,已经在外溢;新的平衡,是芯片和算力的权力,开始分散到更多玩家手中。

    可这场竞争到这里还没完,真正博弈,还是生态层。为什么是生态层?你想想看,这几年,巨头们都在做什么?

    谷歌先动的,Gemini进了 Gmail、Docs、YouTube,你写邮件、做文档、看视频,它都在旁边帮你,它要的,是让你每天都离不开它的服务。

    再看 OpenAI,ChatGPT Enterprise 是它给企业做的“专业版助手”,能连公司知识库、能定制安全规则、能全员协同。现在已经有300 万家企业在用。

    你可以把它理解成,它在做一个AI App Store,开发者在里面建 Agent、卖服务、做插件,这是“生态粘性”,也是“入口战争”。

    微软的打法更直接。它把 Copilot 植入了 Word、Excel、Teams、Windows,让工作场景彻底AI化,你不用再学新软件,AI 直接出现在你熟悉的界面里。

    亚马逊的逻辑是云,它推出 Bedrock,把各种模型打包成云服务,企业客户只要登录 AWS,就能选模型、调接口、上线产品。

    国内更不用说了,几乎所有大厂都在搭建自己的生态,有人靠模型,有人靠云,有人靠应用。说白了,这场AI竞赛,到最后拼谁能让别人离不开自己。

    你看,这些动作不同,但指向一致,生态比拼的是黏性。技术只是入口,控制力才是终点;算力,终究会从中心回到终端,回到以人为主的服务里。

    就像苹果做的那样,拼命想把“Apple Intelligence”藏进每一个设备,以后悄悄让每个人都能用上;所以,新平衡世界,应该各自归位。

    或许,当AI和人重新建立连接,技术才算真正找到自己的位置吧。当然,话说回来,要高通真把这套逻辑跑出来——它的股价,会不会起飞?

    本文来自微信公众号:王智远,作者:王智远

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