华为突破，高通裁员！混合AI是不是未来？

　　来源 / 节点财经

　　文 / 道哥

　　高通又要裁员了。

　　据美国消费者新闻与商业频道(CNBC)报道，芯片巨头高通将在加州的两个办事处裁员约 1258 人。报道称，高通向加州就业发展部提交了一份文件，文件内容显示该公司将裁减约1064名位于圣迭戈的员工和194名位于圣克拉拉的员工，两地的裁员将于12月13日前后生效。

　　这一次裁员，距上一次高通中国区裁员不到30天。

　　对于高通的裁员，不少评论将其归结为华为在芯片方面的突破。但对于高通这种巨头来说，其大规模的裁员背后，并不能单纯归结为某一家竞争对手的突破，而应该进一步分析更深的原因。

　　大客户反成最强对手，怪谁?

　　根据前述报道，高通10月13日向加州就业发展部提交了一份文件，内容显示高通此次超过1200人的裁员中，将包括数名高级管理人员和数百名工程师，还有部分岗位如工程副总裁、业务分析师、助理和产品经理等。

　　其中，最引人注目的是8名驻圣迭戈的副总裁也将被裁。这些副总裁分别负责高通的不同业务部门，如无线技术、移动计算、云服务、物联网等。

　　这意味着，高通可能会对其业务结构进行重大调整。

　　高通的持续裁员，也是不得已的选择。

　　此前发布的2023财年第三财季的财务报告显示，高通当期营收为84.51 亿美元，同比下滑23%。净利润为18.03 亿美元，同比下滑52%。

　　其中，高通QCT 部门营收为 71.74 亿美元，与上年同期的 93.78 亿美元相比下滑 24%。这一部门为高通的最大部门，主要销售智能手机、汽车和其他智能设备使用的处理器。

　　日子不好过显而易见。

　　对于这种情况，高通CEO安蒙在与分析师的电话会议中确认，公司将采取进一步的成本削减措施，其中就包括裁员。

　　高通的业绩之所以出现大幅下滑，主要是受到了全球手机出货量持续低迷的影响。

　　长期以来，高通公司的大部分收入都来自于手机芯片的销售。尤其是中国智能手机市场，对高通尤为重要，其中国市场收入占公司总收入60%以上。

　　高通也是唯一一家获得美国监管机构授权向华为销售移动芯片的公司。

　　但是，据Counterpoint公布的数据显示，2023年第二季度，全球智能手机销量同比下降8%，环比下降5%。

　　这已是全球智能手机市场连续第八个季度下滑。与之相对应，高通利润创14年历史新低。

　　其实，不仅高通，另一家手机芯片公司联发科同样遭遇了营收、净利润双降。联发科副董事长兼执行长蔡力行则把原因归于“消费者换机周期长”。

　　正是在这种情况下，华为芯片的强势回归，让高通的处境有些雪上加霜。对此，天风国际分析师郭明錤评论称，高通将成此次华为麒麟芯片回归的最大输家。

　　但是，高通不能把这笔账算到华为头上。

　　遥想当初，华为5G手机没有被针对前，其每年高端出货量在5000万部以上。即便是2022年这一年，华为还向高通采购了大概2300万-2500万颗SoC。

　　对高通来说，美国针对高端智能芯片的禁令，不仅把自己的大客户逼成了强悍的竞争对手，更让过去躺赚的好日子一去不返。

　　当然，高通不会坐困愁城，人工智能的发展趋势，给了其新的希望。

　　混合AI，高通还要再熬一阵

　　按照目前人工智能的发展趋势来说，AI数据的处理，通常都部署在云端和终端侧。

　　比如ChatGPT这样的生成式AI，其背后需要动辄数十亿参数的各类大模型为其提供支撑。AI大模型越复杂，其需要的算力就更强，训练时间更长，成本也更大。所以，大模型几乎都部署在云端运行。

　　所以，其需要的芯片算力与高通擅长的手机芯片有一定的区别。在这方面，英伟达比高通更具优势。

　　但是，高通并不想失去人工智能发展的历史性机遇。

　　所以，高通提出了一个云边一体“混合AI”的概念，并计划在下半年对外展示在手机上运行100亿个参数的大语言模型。

　　据高通发布的白皮书《混合 AI 是 AI 的未来》显示，生成式 AI 的搜索成本比传统方式高了10倍。而全球每天产生超过100亿次搜索查询，为了应对如此巨大的运算需求，服务提供商需要多耗费数十亿美元部署硬件、场地、电力等基础设施，并增加大量电力成本。

　　高通提出的“混合AI”，可以简单理解为是在云端和边缘终端(智能手机、PC、汽车以及其他终端设备)之间分配并协调AI工作负载，从而实现更强大、更高效且高度优化的AI。

　　从高通的角度来看，混合AI在成本、能耗、性能、隐私、安全和个性化方面有着显著优势，并且几乎适用于所有生成式AI应用和终端领域。

　　而从高通已有的模型落地案例来看，其边缘大模型相当于云端大模型的“感知器官”，从而将AI功能在终端设备上实现。

　　对此，高通CEO安蒙表示，高通能够在手机上，而不是云服务器上运行人工智能模型，这为公司提供了弯道超车的机会。

　　但是，通过混合AI，在手机端实现“ChatGPT”式的突破，目前还是高通的设想。

　　对此，IDC中国研究总监卢言霞认为，这取决于大模型本身的进展。“一些小的应用，例如对话式应用，很快就可以落地。然而，对于一些具有挑战性的应用，例如文生图或者在现有APP中嵌入这些应用，可能还需要一定的时间。”

　　这方面的好消息是，在2023世界人工智能大会，高通首次展示了全球最快的手机端“ControlNet”用例演示，该模型有15亿参数，并可以完全在手机上运行，不到12秒即可生成一张AI图像。

　　但是，相比云端大模型的庞大算力，高通还有很长的路要走。而以目前的裁员情况和业绩观察，高通能不能笑到最后，还需要持续观察。