Amazon 在 Qualcomm AI 芯片上投入 600 亿美元。
# 高通与亚马逊签署定制AI芯片多代协议，600亿美元认股权证彰显长期野心
高通与亚马逊于2026年9月8日签署了多代协议，涵盖AWS AI基础设施定制硅芯片，首阶段针对推理应用。双方将联合开发高性能光学连接技术，覆盖范围达到1.6 Tb/s及以上，采用高通收购Alphawave所获得的SerDes和光学DSP技术。高通还计划深化对AWS基础设施的应用，包括Amazon Bedrock，以支持电子设计自动化工作负载，从而加快芯片设计周期。
监管披露揭示了这一合作的真实规模。亚马逊获得认股权证，可购买最多2500万股高通普通股，每股行权价$161.26，发行时价值约40亿美元。这些认股权证将分阶段行权，行权条件与商业协议、具有约束力的采购订单以及亚马逊对高通服务器芯片、技术、完整系统和制造服务的实际采购挂钩。行权计划的最高上限设定为：亚马逊在认股权证十年有效期内（至2036年9月）的累计支付最高达600亿美元。高通已根据初期采购承诺行权部分认股权证，涉及发行时的375万股。
这600亿美元的数字代表了行权梯度的天花板——基于采购额的最大行权阈值——为双方在长期内深化关系提供了真实激励。这一结构不涉及采购承诺、担保合同价值或确保订单。它实质上是高通通过发行股权来补贴亚马逊的大宗硅芯片采购，使双方在成交量增长上形成一致目标，同时为高通提供一个超大规模的关键参考客户。美尔威(Marvell)在8月与谷歌达成了类似交易，授予约5900万股认股权证，最高价值122亿美元。
这一合作的范围远超芯片加速器。初期报道将其定性为定制AI芯片交易，但监管文件描述的内容涵盖服务器芯片产品、基础技术、完整系统、制造服务，以及连接AI基础设施各环节的光学互连。这与高通在2026年6月公布的Dragonfly产品组合完全对应——涵盖定制硅芯片、CPU、AI推理加速器和互连产品，基于其在能效处理、数字信号处理、高速SerDes和系统级半导体集成方面的核心优势。Meta在6月为下一代服务器群选定了C1000，微软也支持这一数据中心举措。亚马逊成为第三家签约的超大规模云商，也是唯一以股权增值作为支付手段的。
硅芯片团队需要重点关注推理应用框架。虽然训练大型基础模型长期占据了行业焦点，但累积来看，推理——即针对数十亿用户和应用请求重复执行已训练模型——有望成为更大的长期计算工作负载。推理应用青睐狭而精的专用架构。针对特定模型、固定数值格式、特定内存层级和既定热设计功耗优化的芯片，在每美元token吞吐量上可以显著超越通用处理器。GPU提供广泛的可编程性和成熟的软件生态。定制加速器则在更精准的问题域内提供效率优势。在亚马逊的服务器规模下，即便每瓦特效率只改善数个百分点，也会带来基础设施和运营成本的显著节省。
互连在这份协议中的战略地位不亚于计算。光学组件清晰解释了高通为何以24亿美元收购Alphawave Semi，并在2025年12月完成交割。Alphawave带来了高速SerDes、光学DSP、芯片组和定制硅芯片的技术积累——高通明确宣称这将通过为大规模系统提供必要的高速互连，来加速其数据中心业务，进而补强现有的Oryon CPU和Hexagon NPU技术。前Alphawave CEO Tony Pialis目前执掌高通的数据中心芯片业务部门。
AI系统的性能瓶颈日益不在原始处理器速度，而在于加速器、内存、服务器、机架和建筑间的数据移动效率。加速器往往等待内存响应、相邻芯片通信、机架顶层交换机，以及数据中心间的长距离链接。一家同时供应加速器、CPU、SerDes和光学DSP的厂商可以跨越这些边界进行协同设计。高通将现有计算和AI技术与Alphawave连接能力相融合，使其成为构建和互联完整AI基础设施所需多种关键技术的单一供应商——这使其明显区别于仅提供计算或仅提供网络的竞争对手。
这份协议并不表明亚马逊在放弃NVIDIA GPU或其自主开发的处理器。AWS已经运营业界最广泛多样的计算架构组合，包括NVIDIA和AMD加速器、自研Trainium和Inferentia AI处理器、Graviton CPU，以及Nitro基础设施硅芯片。亚马逊的定制芯片业务在今年6月季度末达到250亿美元的年化运行率。引入高通将进一步强化亚马逊为各类工作负载匹配最优架构的能力，维持架构多样性和供应商制衡。关于联合产品与Trainium、Inferentia路线图的关系，高通和亚马逊均未披露。
高通曾通过基于ARM的Centriq系列进入服务器处理器市场，但未及商业化规模便宣告退出。当今市场生态已大不相同：云服务商已跻身全球最大半导体买家之列，越来越多地部署定制硅芯片以控制成本、功耗、供应链和产品差异化。生成式AI以前所未有的规模催生了对新型计算和网络架构的需求。高通此次入场时拥有远比Centriq时代更厚实的技术储备，包括Oryon CPU核心、成熟的AI加速技术、持续演进的AI软件平台，以及Alphawave并购所新增的SerDes、光学DSP、芯片组和定制硅芯片能力。
高通总裁兼CEO Cristiano Amon表示："随着AI需求加速增长，数据中心基础设施需要在计算和互连领域取得突破，以交付更强性能和更高效率。"AWS副总裁Prasad Kalyanaraman从亚马逊的角度强调连续性："通过在定制硅芯片和先进互连上深度合作，我们为客户提供更高性能、更高效率和更具成本竞争力的基础设施。"
对于独立软件供应商而言，高通的推理软件栈需要兼容AWS客户已运行的模型格式和推理框架，移植成本最终落在软件层。需要重点评估的维度包括：编译器成熟度、量化支持的广度、针对不同attention变体的内核覆盖，以及从CUDA生态迁移的路径。
对于CIO和IT决策者，这呈现了一个2028年时间地平线的供应链问题。C1000和AI300芯片都要到2028年后才会出样，采购团队有两年窗口期来模拟对AWS实例定价和保留容量规划的影响。AWS上第三种可行推理架构的出现将进一步压低单位token成本，同时也会增加平台团队需要支持的工具复杂度。
认股权证结构讲述了这场合作的核心故事。即使600亿美元仅作为一个志向上限，也充分表明高通对与亚马逊长期业务关系的坚定信心。光学互连层面的合作同样值得重视：高通对Alphawave的收购现在被验证为一次经过深思熟虑的战略押注——认为AI基础设施的竞争维度中，数据流动效率与原始计算能力同样关键，而亚马逊通过这份深度承诺充分印证了这一论点。