（报告出品方/作者：国泰君安证券，李奇、梁昭晋）
1. 以无线通信技术为起点，30余载创新引领行业变 革
1.1. 无线技术创新者，变革世界互联方式
高通是 全球领 先的 无线电 通信技 术和 芯片研 发公司 。高通 （Qualcomm）总部位于美国加利福尼亚州圣迭戈市，公司于 1991 年在 纳斯达克上市，代码为 QCOM。1985 年，7 位前 Linkabit 同事在创始人 Irwin Jacobs 家中创立了高通，开启了 30 余年的创新之路。高通变革了 世界的连接方式，公司名称 Qualcomm 即是 quality communication 的缩 写，含义为高质量连接、交流。
1.2. 创新驱动转型，从通讯解决方案提供商到布局混合 AI
1.2.1. 创新始于通信解决方案研发 1985-1988
从单一产品研发到通信解决方案提供商，高通进军无线通讯行业。 高通以为无线通讯业提供项目研究、开发服务为创业起点。为 Omninet 公司开发货运业卫星信息通信服务是公司的第一个重要项目。1988 年， 基于扩频技术的 OmniTRACS 通信系统生产线开始组装，项目的成功使 高通认识到单独的产品不具备价值，为客户提供完整的解决方案及商业 的可用性才是项目研究及开发服务的意义所在。此信条也成为高通公司 成功进军通信行业的重要策略。
1.2.2. 进军移动通信行业 1989-1998
重视技术迁移运用，推动 CDMA 技术成为移动通信行业标准。 OmniTRACS 项目的成功不仅带来了资金支持，同时激发了公司对在通 信行业应用扩频技术的想法。1989 年，公司基于扩频技术推出码分多址 （CDMA）技术，标志着高通正式进军移动通信行业。然而同一年美国 电信工业协会（TIA）选定时分多址（TDMA）技术为数字通信方法标准。 为寻突破，推广 CDMA 技术，高通公司沿用开发推广 OmniTRACS 通信 系统时的商业策略，完善技术的同时积极提高 CDMA 技术商业可用性。 公司从无到有自研 CDMA 通信芯片并于 1994 年推出第一款 CDMA 手 机，以技术开发者及设备制造商的双重身份展示了 CDMA 技术的商用 潜力，推动其成为第二代移动通信标准之一。
1.2.3. 向 fabless 转型，专注芯片设计及技术研发 1999-2013
转型 fabless 专注芯片设计，凭借 CDMA专利许可费收入高增。身 兼研发者与设备商，高通公司促进了市场对 CDMA 技术的接纳。然而公 司手机与基站的销量与主流厂商如摩托罗拉销量的差距仍然十分巨大， 且无法实现盈利。1999 年，高通将基站与手机业务出售给爱立信与京瓷， 转型 fabless 并专注于芯片设计及通信技术研发。2000 年公司推出首款 整合全球定位系统（GPS）功能的 CDMA 芯片。2003 年，18 个国家推 出 3G CDMA2000 移动通讯标准。拥有 CDMA 通信技术底层专利使公 司在 3G 时代专利许可费收入高速增长。
SoC助力高通踏上移动平台芯片之路，实现移动芯片领域全覆盖。 2007 年，公司推出第一代骁龙（Snapdragon）系统芯片（SoC），开启骁 龙移动平台芯片传奇之路。2009 年高通收购 AMD 旗下 imageon 产品核 心技术，并利用其发展自身“Adreno”系列移动平台图形处理器（GPU）。 2011 年，高通收购网络通讯芯片设计巨头创锐讯（Atheros），布局 WiFi 与蓝牙芯片。至此，高通成为移动芯片领域全能选手，研发领域覆盖核 心（CPU、GPU），基带及无线连接部分。
1.2.4. 布局物联网，寻找新增长 2014-2020
拓展连接范围，布局汽车领域及可穿戴设备。深耕移动芯片领域同 时，高通积极寻找新的增长点。2014 年，高通涉足车用芯片市场，推出 基于骁龙 600 平台的第一代汽车数字座舱平台骁龙 620A。620A 芯片可以满足 4G 通信、车载 WiFi、驾驶舱手势识别等应用需求。同时汽车算 力对标内置骁龙 600 处理器的智能手机。2016 年，公司宣布启动收购恩 智浦半导体，强化汽车芯片领域布局，但 2018 年宣布中止。收购失败并 未阻止公司持续布局汽车芯片领域，2019 年公司发布第三代汽车数字座 舱平台 SA8155P，为全球首款 7nm 制程汽车芯片。2020 年初，高通发 布了全新的自动驾驶平台 Snapdragon Ride，支持 L1 到 L5 级别的自动驾 驶。可穿戴设备方面，2018 年公司推出首款 XR 设备专用芯片，骁龙 XR1 平台，并于次年推出迭代产品 XR2 平台。
1.2.5. 统一技术路线下的连接万物 2021-至今
持续发力汽车及物联网领域，同时布局混合 AI 时代。汽车方面， 2021 年 1 月，高通发布 5nm 制程的骁龙 SA8295P 第四代汽车数字座舱 平台。2022 年，高通收购辅助驾驶系统和自动驾驶软件品牌 Arriver，进 一步强化其自动驾驶领域技术实力。物联网方面，2022 年 11 月，高通 发布骁龙 AR2 Gen1，更小的体积可以让 AR 眼镜更加轻薄。为加强边缘 网络应用普及，高通推出 Cloud AI100 平台。迎接 AI 新时代，2021 年公 司收购芯片初创公司 Nuvia。Nuvia 拥有世界级 CPU 设计团队，精于开 发计算密集型终端和高性能处理器。2022 年骁龙技术峰会上，全新的， 基于 Nuvia 技术的 Oryon 处理器发布，标志着高通进军 PC 领域。同时， 公司将拓展新处理器的应用至智能手机、汽车、数据中心、元宇宙等多 个领域，深耕端侧芯片市场。骁龙平台方面，2022 年 11 月，高通发布 了新一代旗舰骁龙 8 计算平台，搭载新一代 AI 引擎 Hexagon 处理器， 能够支持以 Transformer 为代表的超大规模神经网络运行。2023 年2月， 高通在巴塞罗那举办的世界移动通信大会（MWC）上展示了在安卓手机 中运行 AI 画图大模型的能力，利用高通 AI 软件栈（Qualcomm AI Stack） 执行 AI 优化，Stable Diffusion 得以部署在 Android 智能手机中。高通正 在结合自身软硬件优势，打造混合 AI 的新时代。
1.3. 业务划分明确，芯片销售和专利授权成为营收两大支柱
公司目前业务划分明确，芯片销售和专利授权成为营收两大支柱。 公司业务主要包括四部分，分别为 QCT（高通 CDMA 技术）业务、QTL （高通技术授权）业务、QSI（高通战略投资）业务及调节项目。公司通 过 QCT 和 QTL 部门开展业务，分别对应芯片销售及专利授权两大业务 板块。
2. QCT 实现应用场景全覆盖，高通芯驱动移动终端
高通拥有多样化的移动端芯片，已全面覆盖智能手机（智能手机芯 片组：SoC 系统芯片及射频、基带部分）、汽车和物联网（IoT）领域， 驱动移 动终 端。 高通 的移 动端 芯片 由 QCT（Qualcomm CDMA Technologies）部门负责。QCT部门专注于开发和推出创新的移动技术 解决方案，在无线通信和移动技术领域处于技术领导地位。
2.1. 智能手机芯片组：推动性能与连接的引擎
纵观公司智能手机芯片业务的商业模式，主要表现为向下游手机厂 商客户销售 SoC 芯片和基带芯片。
2.1.1. SoC 芯片冠名骁龙，打造智能手机 SoC 产品矩阵
智能手机 SoC芯片（System-on-a-Chip）是集成了多个主要组件和 功能的芯片，用于提供智能手机的核心计算和处理能力。SoC芯片是智 能手机的大脑，承担着中央处理器（CPU）及图形处理器（GPU）的功 能。同时根据不同的设计需求，可以集成调制解调器、内存控制器、摄 像头处理器、信号处理器等一种或多种功能。高通公司将其 SoC 芯片冠 名骁龙（Snapdragon），产品定位面向多样化客户群体，打造从入门级芯 片至旗舰芯片的产品矩阵。
2.1.1.1. 高通智能手机 SoC 市占率领先，主导高端市场
高通智能手机 SoC市占率领先，出货量稳居市场第二。从竞争格局 及出货量来看，智能手机 SoC 市场集中度较高，多个供应商之间的激烈 竞争。高通、联发科与苹果公司为 SoC 市场三巨头，占据 60%以上市场 份额。根据 Counterpoint Research 数据，2022 年以来，除第四季度外， 高通智能手机 SoC 出货量稳居市场第二，仅次于联发科公司。2023 年 Q1，高通智能手机 SoC 出货量占比为 28%，略低于占比 32%的联发科。
高性能、低功耗，骁龙平台性能优异。高通自 2007 年推出首款骁龙 芯片以来，不断提升其算力水平及芯片集成度。通过先进的制程工艺、 强大的核心架构、高效的 GPU，在芯片性能大幅提升的同时功耗大幅降 低。以骁龙 8 为代表的 SoC 芯片处于行业前列，据 Cashify 网站评测， 2023 年智能手机 SoC 评测前十名中骁龙平台占据 5 席。
2.1.1.2. 依托丰富产品矩阵，持续受益于 5G 换机潮
5G手机渗透率迅速提升，推动芯片 ASP上升。IDC 数据显示，2016 年全球智能手机出货量见顶，行业进入存量市场。市场调研机构 Counterpoint Research 数据显示，2022 年 1 月，全球 5G 智能手机的销量 占所有智能手机销量的 51%，历史上首次过半。未来 5G 换机成为驱动 行业增长的主要动力。 5G智能手机要求 SoC芯片具有更强的数据处理能力和更高的效率。 SoC 芯片性能的提升进而带动芯片 ASP 价格的提升。根据摩根大通测 算，5G 智能手机芯片组平均价格约为 4G 智能手机芯片组价格的两倍。
2.1.2. 基带芯片成为智能手机关键组件，高通市场优势充分彰显
手机基带芯片（Baseband Chip）是智能手机中的关键组件之一，是 用来合成基带信号，或解码接收到的基带信号的芯片。具体来说，发送 信号时，基带芯片将音频信号编译成用来发射的基带码；接收信号时， 芯片将收到的基带码解译为音频信号。同时，基带芯片还承担着多媒体 处理（支持音频和视频编解码、图像处理），网络连接管理（负责网络搜 索、注册、切换和信号优化等任务），安全功能（识别和验证手机 SIM 卡、 实现数据加密和解密、防止通信窃听和数据泄露等功能）等职责。
2.1.2.1. 基带芯片研发难度大，高通拥有领先研发优势
基带芯片研发难度大，壁垒高。基带芯片具有高复杂度和集成度的 特点，芯片需要集成多种通信标准、支持多频段、具备调制解调功能及 多媒体处理功能。同时每一代通信技术的演进都会带来新的标准和要求， 因此基带芯片需要在及时支持新的通信标准和功能的同时保持与旧有技术的兼容性。此外基带芯片的质量、稳定性及功耗对于手机性能和用 户体验至关重要。在设计过程中，需要进行严格的测试和验证，以确保 芯片实现优异的功耗比，在不同环境和使用条件下兼容各个手机生产商。 最后，高通及华为在通信及芯片设计领域拥有诸多专利，导致其他厂商 在设计基带芯片时无法绕开专利壁垒，进一步增加了开发及设计难度。 持续创新打造一体化基带芯片解决方案，全球通信标准制定者构筑 领先优势。作为全球领先的半导体和通信技术公司，高通在基带芯片研 发领域享有技术领导地位。公司拥有强大的研发团队和专业知识，持续 进行技术创新。专利方面，高通拥有大量无线通信相关的专利，涵盖了 射频、调制解调、信号处理、通信协议等多个领域。集成度方面，高通 的基带芯片解决方案集成了处理器、通信模块、射频前端和其他重要组 件，提供了一体化的解决方案。这种高度集成的设计提高了性能效率， 能够帮助下游智能手机厂商快速推进产品设计和开发过程。最后高通积 极参与全球通信标准的制定和推动，并在标准组织中发挥重要作用。综 合以上几点，高通在基带芯片设计方面优势显著。
2.1.2.2. “5G 先驱+苹果公司合作协议+集成化”，高通基带芯片市占率 遥遥领先
全球基带芯片市场份额高度集中，高通市占率遥遥领先。据 TechInsights 的研究报告，2022 年高通、联发科、三星在基带芯片共占全 球约 94%的市场份额，其中高通基带芯片收入份额呈绝对领先优势，以 62%的市场份额排名第一，远超联发科 27%和三星 6%的市场份额。
5G先驱+苹果公司合作协议+集成化，助力高通成为 5G基带市场 领头羊。从研发方面来看，高通的 QCT 部门是全球 5G 技术的引领者之 一，提供全面的 5G 解决方案，其中便包括 5G 调制解调器。公司于 2016 年推出首款 5G 调制解调器：X50 5G 调制解调器。该调制解调器于 2018 年被 OPPO 及 Vivo 等主流厂家选中开启商用，占据 5G 调制解调器市场 先发优势。从竞争格局来看，2019 年公司与苹果达成合作协议，签署至少 6 年的专利许可协议及多年的芯片供应协议，高通将继续为苹果提供 5G 基带芯片。合作协议暂时打消了市场对于苹果公司自研基带芯片从 而影响高通相关业务收入的疑虑。从基带芯片发展趋势来看，5G 智能 手机基带芯片由“外挂式”向“集成式”方向发展大势所趋。随着 5G 传输 速度提高，外挂式基带芯片会造成极大功耗损失，影响智能手机续航。 高通在集成式基带芯片领域成果丰硕，多款 5G 基带芯片均备有 SoC 集 成解决方案，方便下游手机厂商开发 5G 手机。根据 Strategy Analytics 数 据，2022 Q2 全球 5G 基带芯片市场高通占比为 59%，遥遥领先第二名 联发科公司。
2.1.3. 无线信号传输和处理的领军者，高通射频前端业务持续布局
射频前端（Radio Frequency Front End）是智能手机中的重要组成 部分，它涉及到手机与无线通信网络之间的无线信号传输和处理，主要 由功率放大器（PA）、滤波器（Filter）、低噪声放大器（LNA）、开关 （Switch）、双工器（Duplexer）、调谐器（Tuner）等组件构成。高通射 频前端业务市占率领先，据 Counterpoint Research 测算，高通 2022年 Q1 射频前端市占率 23.5%，市占率第一。
高通加快布局射频前端业务。2017 年，高通与 TDK 成立合资公司 RF360。RF360 专注于射频前端解决方案，旨在提供全面的射频前端技 术和产品。它的产品范围涵盖了射频滤波器、射频开关、射频复用器等 关键组件，以及射频前端模块和系统级解决方案。2019 年 9 月，高通公 司完成对 RF360 剩余股权的收购。通过此次收购，高通得以为客户提供 5G 射频系统完整解决方案。同时，射频前端模块和射频滤波器亦可用于 汽车和物联网等领域，进一步巩固其在无线通信领域的领导地位。
2.1.3.1. 5G 助力射频市场增长，ASP 增势明显
5G发展带动射频前端市场增长及前端组件 ASP 不断提升。5G技 术的发展要求射频前端组件和解决方案具备更高频率范围、更大带宽、 多频段和多模式支持的能力，及更好的信号质量和覆盖范围。受此影响 射频前端市场有望保持稳定增长。Mordor Intelligence 预测，到 2028 年， 全球射频前端市场将增长至约 424 亿美元，2023-2028 期间年均复合增 长率为 13.23%。同时，更强的前端组件性能带来组价价格的上涨。 Driehaus Capital Management 及富国银行数据显示，主流智能手机厂商 5G 射频前端成本较 4G 射频前端成本翻倍。
2.1.3.2. 技术储备叠加销售策略，巩固高通射频前端优势
完整 5G频段支持与搭售策略构成两大竞争力，巩固公司射频前端 领域优势。高通在 5G 技术方面处于领先地位，公司的射频前端解决方 案支持包括毫米波（mmWave）在内的完整 5G 频段，实现了更高的数 据传输速度和更低的延迟。技术的优势可以满足主流智能手机厂商的设 计及开发需求。同时随着 5G 手机对设计及功能的更高要求，智能手机 射频前端可利用的空间逐步减小，迫使智能手机射频前端向模组化的方 向发展。高通能够提供从基带芯片至射频前端的综合解决方案，并采取 射频前端+基带芯片+毫米波捆绑销售策略，顺应行业发展趋势。综合两 点优势，高通将进一步巩固其在射频前端领域的领先地位。据 HDIN Research 及 Counterpoint Research 测算，高通 2022 年 Q1 射频前端市占 率 23.5%,较 2021 年全年市占率上升 8.3%，市占率第一。
2.2. 汽车业务四大产线持续布局，启动自动驾驶新增长
20 年深耕汽车通信解决方案，四大产品条线持续布局。2002 年高 通基于自身无线通信技术与通用汽车联合推出了安吉星车联网解决方 案，随着 3G、4G、5G 通信技术的推进，公司不断基于新的通信标准， 更新自身汽车通信解决方案。目前高通汽车业务主要专注于以下四大领 域：（1）数字座舱、（2）车载联网、（3）ADAS（高级辅助驾驶系统）及 自动驾驶、（4）云端管理。
2.2.1. 骁龙数字座舱业务集成技术优势，赋能驾乘体验升级
数字座舱赋能驾乘体验变革。汽车数字座舱是指在汽车内部应用数 字化技术和解决方案，通过集成先进的数字技术和互联功能，提供了更 智能、便捷和互动化的驾驶和乘坐体验。
2.2.1.1. 骁龙数字座舱助力汽车成为智能终端
沿袭智能手机芯片优异性能，骁龙数字座舱助力汽车成为智能终端。 高通于 2014 年涉足智能座舱，公司推出第一代 28nm 制程的骁龙 620A。 2021 年 1 月，第四代骁龙汽车数字座舱平台 SA8295P 系列发布。该芯 片平台 AI 算力达到 30Tops，采用 5nm 制程工艺。高通汽车座舱芯片可 以看做是其移动端芯片的车载版，如 SA8295P 芯片可以看做骁龙 888 移 动端芯片的车载版。搭载 SA8295P 芯片汽车的算力可与搭载骁龙 888 智能手机的算力对标，用户将在车机上获得媲美手机、平板电脑的使用体 验。依靠优异的芯片性能，骁龙数字座舱助力汽车成为智能终端。
2.2.1.2. 强通信连接能力及高算力水平稳固骁龙数字座舱市场份额
骁龙数字座舱凭借通信连接能力和算力水平方面优势，市场份额领 先，地位稳固。随着汽车智能化的推进，汽车平台需要更强大的通信能 力及算力水平，而高通骁龙数字座舱可以契合该发展趋势。骁龙数字座 舱拥有公司智能手机芯片全部竞争优势，优异性能使得其他汽车芯片厂 商难以追赶超越。同市场其他主流数字座舱芯片相比，高通 SA8155P、 SA8295P 芯片在 CPU、GPU 算力及 AI 算力方面拥有领先优势。市占率 方面，据高工智能数据显示，22 年 1-10 月在座舱控制器市场（样本总量 为 121.09 万辆），高通平台占比达到 30.42%，公司拥有稳固的智能座舱 芯片市场领先地位。
2.2.2. C-V2X 实现车辆互联可能，高通积极布局车联网领域
C-V2X 指车辆对一切通信，是 Cellular – Vehicle to Everything 蜂 窝车联网的简称。作为一种基于蜂窝通信技术的车辆通信解决方案，主要包括车对车通信互联（V2X）、车对基础设施通信互联（V2I）、车对行 人通信互联（V2P）以及车对网络通信互联（V2N）等四类。
积极参与 C-V2X 标准制定，成为车联网领域领导者。在研发技术 的同时，高通公司积极参与车载联网标准制定，公司把 C-V2X 技术引入 3GPP 进行标准化。3GPP 是一个国际标准化组织，由全球通信行业的利 益相关方组成。该组织制定了移动通信技术的全球标准，例如 4G LTE 和 5G。在 C-V2X 技术的标准化方面，3GPP 发布了一系列技术规范，定义 了 C-V2X 的网络架构、协议、通信模式和安全机制等，促进了 C-V2X 发展和商业化应用。C-V2X 标准最终版本于 2017 年 6 月份完成，包括 V2I、V2P、V2N、V2V。高通在第一时间发布了 9150 C-V2X 芯片，该 芯片提供低延迟、高带宽和广域的通信能力，是全世界第一个可以商用 的 C-V2X 的解决方案。目前，高通汽车无线解决方案包括骁龙汽车 4G 和 5G 平台，其芯片组沿袭了智能手机基带芯片的高连接性优势，提供 强大的通信和连 接能力。公司 已经成为车联网 领域领导者， 据 Counterpoint 数据显示，2022 年上半年高通汽车连接芯片组市场份额 80%，遥遥领先英特尔等其他供应商。
2.2.3. Snapdragon Ride 平台助推自动驾驶时代，Ride Flex 顺应汽车电子架构集中趋势
2020 年年初，高通推出 Snapdragon Ride 平台，进军自动驾驶领 域。Snapdragon Ride 平台拥有强大的计算能力，提供高性能、低功耗的 ADAS 和自动驾驶解决方案。同时该平台可编程、可扩展，并可支持全 部级别的 ADAS 与自动驾驶场景。
2.2.3.1. 软硬件双管齐下，破局自动驾驶
硬件方面，Snapdragon Ride 平台高度集成，为自动驾驶及 ADAS 提供一站式硬件解决方案。首先，Snapdragon Ride SoC 配备定制的高通 骁龙多核处理器，包括高性能的 CPU 和 GPU，以及专门用于 AI 推理 的加速器，以此满足自动驾驶所需算力需求。以 SA8540P+SA9000P 组 合为例，SA8540P 为定制化 SoC，包含 CPU 和 GPU，SA9000P 则为辅 助驾驶专用 AI 加速芯片。SA8540P 单颗 AI 算力为 60TOPS，SA9000P 单颗 AI 算力为 200TOPS -300TOPS（芯片存在多个版本）。SoC 提供高 速、低功耗的计算能力，可实时处理信息和做出决策。同时，该平台还 集成有高通的感知处理器、通信模块及安全模块，解决了 ADAS 及自动 驾驶所需的信息输入及连接要求。高度集成化及算力强大的芯片可以满 足 L1-L5 全级别自动驾驶及 ADAS 的需求。
软件方面，高通收购 Veoneer 自动驾驶软件业务 Arriver，完善自 动驾驶生态。2021 年 10 月，高通宣布与自动驾驶公司 Veoneer 达成最 终收购协议，以总计 45 亿美元全现金交易方式收购 Veoneer 自动驾驶软 件业务 Arriver。Arriver 的收购成功补齐了高通在自动驾驶领域的软件算 法能力。高通可以在其 Snapdragon Ride 系统中集成 Arriver 的计算机视 觉（Computer Vision）、驾驶政策（Drive Policy）和驾驶辅助（Driver Assistance）算法，使公司能够提供从硬件到软件的全方位自动驾驶解决 方案，完善自动驾驶领域生态。
2.2.3.2. Ride Flex 芯片引领汽车电子集中式发展架构
汽车电子架构向集中式发展，高通积极备战，推出 Ride Flex芯片。 汽车的迅速智能化对车载芯片的算力要求不断提高，分布式 E/E 架构难 以适应迅速增长的算力需求。高通、特斯拉、英伟达等厂商都在规划高 集成度 SoC，用来统一数字座舱与自动驾驶功能。目前特斯拉已率先采 用中央集中式架构，即用一个电脑控制整车。2023 年 1 月，高通正式推 出骁龙 Ride Flex 芯片（包括 Mid、High、Premium 三个级别），集成智 能座舱、自动驾驶、网路、机器视觉等多项应用功能，展现了公司积极 备战汽车电子架构集中式发展的趋势及在融合数字座舱与自动驾驶方 面的实力。公司表示，首款骁龙 Ride Flex SoC 预计将于 2024 年开始量 产。
2.2.4. 打造车对云服务解决方案，拓展服务生命周期
高通车对云平台为终端用户提供持续服务。骁龙车对云服务平台是 高通为骁龙汽车平台提供的云服务解决方案。通过与云端服务器和服务 的连接，用户可以实现对车辆的远程控制和管理、远程诊断和维护及车 辆数据收集和分析。同时，用户也可使用实时交通和导航及云端应用和 娱乐服务。此外，平台支持 OTA 升级，消费者可以在硬件部署后和汽车整个生命周期中，持续获取最新特性和性能。
2.3. 物联网业务：移动通信领域技术有效平移
作为无线通信技术的领导者，高通平移其深厚的技术储备至物联网 领域。通过应用包括蜂窝网络（如 4G、5G 通信技术）、低功耗广域网 （LPWAN）和 Wi-Fi 等技术，高通正在实现万物互联，为广大设备提供 了可靠、高效和安全的连接性，应用场景涵盖了智慧农业、娱乐多媒体、 智慧办公等多个方面。
高通蜂窝物联网模块芯片应用市场广阔，出货量份额全球第一。高 通提供了多种物联网应用芯片和模块，大致可分为处理器 SoC 及连接模 块。处理器 SoC 方面以骁龙物联网芯片为代表，其集成了低功耗、高性 能的处理器、无线通信模块和其他关键功能，提供了广泛的功能和灵活 性，适用于各种物联网设备，如智能家居、智能城市、工业自动化等。 连接模块方面包括蜂窝物联网模块及包括蓝牙连接模块在内的其他连 接模块。高通蜂窝物联网模块芯片市场份额全球第一。根据 Counterpoint 数据，2022 年高通主导蜂窝物联网芯片市场，出货量份额为 40%，远高 于其他供应商。
2.3.1. 消费物联网领域覆盖广泛，XR 为主要发展项目
在消费领域，高通产品广泛应用于 PC、平板电脑、音频、XR、可 穿戴设备等。平板电脑及 PC 方面，高通于 2019 年起推出骁龙移动计算 平台 7c、8c 及 8cx，分别定位低、中、高端笔记本电脑和 2 合 1 设备。 可穿戴设备方面，截至 2021 年高通已出货超过 4000 万套骁龙可穿戴设 备平台，并于 2021 年 7 月，宣布了“可穿戴设备生态系统加速器计划”， 进一步推广其可穿戴设备平台。音频领域，高通于 2021 年推出了Snapdragon Sound 技术，以高质量连接为设备间提供沉浸式音频体验。
2.3.1.1. XR 为高通消费领域物联网发展重心
XR成为高通消费领域物联网发展重心。XR对新的互联网生态具有 重要性，虚拟现实（VR）和增强现实（AR）为用户创造了全新的沉浸式 体验，并为各行各业带来了许多机遇和创新。据 IMARC Services 测算， 2022 年全球 XR 市场规模达到 351.4 亿美元。到 2030 年 XR 市场规模将 达到 3459 亿美元，年复合增长率 33.09%。XR 市场规模的迅速扩张为公 司带来了新的增长点，促使公司深度布局 XR 领域。
2.3.1.2. XR 芯片、开发软件、生态，三方面积极布局 XR 领域
XR芯片传承骁龙智能手机芯片高性能、低功耗、高集成度等优势， 适配 XR 终端。消费级 XR 设备要求提供出色的用户体验，包括舒适性、 高清显示及高续航，因此其芯片组需要有耗、高性能的特性。此外 消费级 XR 需要高便携性，因此对芯片集成度有一定要求。得益于智能 手机芯片的设计开发经验，高通 XR 芯片拥有强大的算力、高效的功耗 管理、先进的图像处理、低延迟和高带宽连接、全球范围的兼容性以及 安全和隐私保护等优势。2018 年 5 月，高通推出 VR 专用芯片骁龙 XR1， 其性能与骁龙手机芯片 660 相近。2019 年 12 月，高通发布 XR2。2022 年 10 月，11 月分别发布 XR2+、AR2 芯片。目前，高通骁龙四款 XR 芯 片已经驱动超过 60 款 XR 设备。
丰富的开发软件支持，协助构建全套 XR 解决方案。除芯片组外， 高通还提供 XR 平台软件以支持开发人员在高通平台上构建和优化 XR 应用。通过丰富的软件支持，开发人员可以最大限度地利用高通 XR 芯 片的功能和性能，同时优化图像处理及音频体验。一些常用的功能如 3D 音频、眼动技术、手势追踪、场景理解等被集成在了开发软件中，极大 地帮助开发人员进行产品开发。 Spaces XR平台构建高通 XR研发生态，打造 XR产业圈助力行业 发展。2021 年 11 月，高通正式发布骁龙 Spaces XR 平台，2022 年 6 月， 该平台面向开发者开放下载。骁龙 Spaces XR 是一个开放的跨设备平台 和生态系统，能够支持跨平台的领先 3D 引擎开发套件。活跃的社区将 进一步推动 AR 设备的软硬件开发，帮助高通深耕 XR 领域。2021 年 9 月，高通创投宣布成立 XR 产业投资联盟，旨在加速 XR 领域的创新、 规模化及成熟，打造 XR 产业圈。
2.3.2. 工业物联网连接万物，物联网平台实现终端与云端的闭环
高通复用其在通信及芯片设计方面优势，在工业物联网（IIoT）方 面提供了一系列的解决方案，连接万物。2021 年 6 月，高通推出 7 款面 向工业领域的物联网芯片，包括 QCS8250、QCS6490/QCM6490、 QCS4290/QCM4290 和 QCS2290/QCM2290。七款全新芯片平台覆盖低、 中、高端物联网平台，实现包括物流、仓储、零售、医疗及制造业等在 内的全方位物联网应用。 入局物联网平台，构建物联网移动端与云端的闭环，创造业务新增 长点。2023 年 2 月，高通推出物联网平台 Qualcomm Aware。Qualcomm Aware 是一个云服务平台，同时整合高通在物联网领域软硬件优势，通 过硬件端丰富的芯片组，软件端易于开发者使用的软件及 API 接口，帮 助行业用户时时刻刻洞察物联网终端变化，实现数字化变革。对高通来 说，Qualcomm Aware 平台创造物联网业务新增长点，使公司在销售芯片 之外，可以持续获得平台订阅收入。芯片方面的优势及平台的构建将放 大高通在工业物联网领域的影响力。
2.3.3. 云端边缘计算打造混合 AI 雏形，算力渗透终端
承袭优异能耗比，AI 推理加速器 Cloud AI100进军边缘计算，形成 混合 AI 雏形。云端边缘计算（Cloud Edge Computing）是一种结合云计 算及边缘计算的计算模型，可以将算力部署在网络的边缘从而更好的进 行实时数据处理等任务。云端算力与终端算力协作的设计理念可以看做 混合 AI 的雏形。2019 年高通推出 Cloud AI100 AI 推理加速器，并于 2020 年 9 月出货。Cloud AI100 专业版支持最高 400 TOPS AI 算力，与同行同 类产品相比具有极高能耗比，同时支持 5G 连接，很好的满足云端边缘 计算高连接性、高性能及耗的设备需求。目前该芯片是云端边缘计 算领域领头羊，并且其已被用于边缘智能盒子，例如 EA5165N (Gloria) 边缘智能盒子，助力算力渗透终端，开启混合 AI 时代。
3. QTL 业务彰显专利商业价值，助推全球技术革新
高通 QTL部门是其专利授权部门,拥有公司在移动通信和无线技术 领域的广泛专利组合，专注于向其他公司和合作伙伴授予知识产权和技 术许可的使用权。 高通于 2000 年成立了 QTL 部门。凭借在 1990 年代积累的大量无 线通信领域专利，QTL 部门收入在其成立的前十年内迅速增长，成为公 司仅次于 QCT 部门的主要收入来源之一。FY2017 至 FY2019，QTL 部 门受到苹果诉讼案及地缘政治因素如华为禁令等影响，收入连续 3 年出 现下跌。此后，法律及地缘政治问题的缓解及高通专利在物联网、汽车 领域的广泛应用推动 QTL 部门营收回暖。QCT 部门 FY2022 营收 64 亿 美元，与上年基本持平。 展望未来，我们认为 QTL 部门将持续受益于公司多元化战略及混 合 AI 带来的终端侧芯片需求从而保持营收增长趋势。
3.1. 深耕通信领域，专利价值领先
从专利分布来看，高通专利主要分布在电子通信技术方面。自公司 建立之初，高通便深耕通信领域。据沈湘等研究人员在《高通和华为技 术创新战略研究》中指出，如今高通有超过 60%的专利集中在电子通信技术方面，显示了公司在该领域的雄厚技术积淀。
以发明专利为主，重视专利质量及价值而非数量。从专利类型来看， 发明专利占据绝大多数，彰显了公司的创新能力，据前瞻产业研究院及 智慧芽测算，高通发明专利比例超过 99%。从专利申请数量及专利价值 分布情况来看，高通采取质量优先的策略，申请数量不及华为，但高价 值专利数量更多。据前瞻产业研究院及智慧芽数据，截至 2022 年 6 月， 华为公司在专利申请总数及 PCT 申请量上均高于高通。但高通专利价值 主要集中在 60－300 万美元，华为专利主要集中在 3 万－30 万美元。高 价值专利使得高通公司的通信设备制造行业专利总价值超过 144 亿美元， 是华为的 6 倍多。
3.2. 授权费与专利许可费双轮驱动，为高通带来稳定收入
据高通年报显示，QTL 部门的收费内容主要包括专利授权费 （license fees）及专利许可费（royalties）。其中专利授权费为固定收费， 收取数额不等的专利授权使用费用，可以一次性付清或多次付清。专利 许可费则是基于授权产品销售价格的一定比例收取。专利许可费为 QTL 部门收入主要来源。 专利授权费方面，我们认为高通在通信领域深厚的专利布局及质量 优先的专利策略可以稳固授权费的收入。专利许可费方面，经过多年发 展，高通产品由点到面，覆盖手机、汽车及物联网领域。高通产品成为 终端设备不可或缺的组件之一。海量芯片渗透无数终端同时也为高通带 来了稳定的专利授权使用收入： 智能手机方面，高通根据授权专利及手机所支持通信模式的不同对 每一部手机收取售价 2.275%-5%不等的费用。每种收费模式均带有最高 收取上限。 汽车及物联网方面，高通高级工程副总裁兼技术许可业务（QTL） 法律顾问陈立人表示，自动驾驶将以汽车中的通讯装置（MTU）的价格 为基数，收取不超过 5%的许可费用。物联网设备以其中的 M2M 模块来 做参考，每个部件收费标准为 50 美分。
3.3. 智能手机 ASP 提升携手万物互联需求，收费模式高可持续 性彰显
结合高通专利授权收费模式，我们认为其 QTL部门将受益于芯片性能提高带来的智能手机 ASP 的提高以及万物互联。 智能手机方面，5G 手机渗透率的不断提高拉升了智能手机 ASP。 据 Counterpoint 报道，2021 年前 3 季度全球智能手机 ASP 为 308 美元, 较 2020 年智能手机 ASP 提高 7.3%。我们认为混合 AI 时代智能手机 ASP 将进一步提高。按整机售价比例收取专利费的模式有利于高通锁定 QCT 营收增长。
4. 多元化战略带领公司重回增长路线，混合AI孕育 业绩新增长
营收波段式增长，短期承压静待潜能释放。FY2012以来的近十年公 司营收呈现波段式增长，主要原因为全球智能手机增速放缓及手机厂商 自研芯片。受此影响，公司 QCT 部门营收在 FY2015-FY2019 间波动剧 烈。2020 年以来，5G 智能手机换机潮及公司在汽车、物联网领域的多 元化布局带来的收益带领公司重回增长路线。公司近两年业绩保持高增。 公司 FY2022 营收为 442 亿美元，同比增长 32%。其中 QCT 业务营收 376.8 亿美元，同比增长 39%；QTL 业务营收 63.6 亿美元，同比增长 1%。 受经济不景气导致的消费市场疲软影响，高通 FY2023 Q2 营收为 92.75 亿美元，与去年同期的 111.64 亿美元相比下滑 17%。其中 QCT 部门 Q2 营收为 79.42 亿美元,与去年同期的 95.48 亿美元相比下滑 17%。QTL 部 门 Q2 营收为 12.90 亿美元，与去年同期的 15.80 亿美元相比下滑 18%。 我们认为公司短期业绩受高库存及宏观环境压力承压，但公司多元化发 展战略及混合 AI 时代的到来将给公司芯片业务带来新的增长点，公司 将持续为股东及投资者创造长期价值，未来业绩可期。
4.1. 多元化战略带领公司重回增长路线
4.1.1. 智能手机芯片成为 QCT 业务核心驱动
智能手机芯片成为 QCT 业务核心驱动。纵观公司业务，QCT 部门 是高通公司的关键业务之一，FY2022 QCT 部门营收占公司总营收的 85%，QTL 营收占比为 14%。QCT 部门收入来自于智能手机、汽车及物 联网板块。智能手机芯片业务是 QCT 部门核心业务。FY2020 Q1 以来智 能手机芯片业务占比均超过 70%。FY2022 智能手机业务营收 250.3 亿美 元，同比增长 49%,占比为 75%。
4.1.2. 多元化战略带领公司重回增长路线
多元化战略及统一技术路线助推协同增长，公司重回增长轨道。近 年来公司推行多元化战略并提出统一技术路线概念，将智能手机业务优 势积极推广至汽车及物联网领域。目前物联网业务收入已成为 QCT 部 门第二大收入来源。物联网、汽车业务的稳步增长，叠加 5G 智能手机换机潮带来的 5G 芯片销售量增长推动 QCT 部门收入及公司整体营收重 回增长路线。
4.2. 短期业绩承压，混合 AI 铸造未来业绩新增长点
4.2.1. 需求疲软，短期业绩承压
高通 FY2023 Q2 营收为 92.75 亿美元，与去年同期的 111.64 亿美元 相比下滑 17%。其中 QCT 部门 Q2 营收为 79.42 亿美元,与去年同期的 95.48 亿美元相比下滑 17%。QTL 部门 Q2 营收为 12.90 亿美元，与去年 同期的 15.80 亿美元相比下滑 18%。 据高通季度报告表示，高库存及需求疲软拖累智能手机及物联网业 务。汽车业务增长不足以弥补智能手机及物联网业务颓势。智能手机方 面，手机业务收入约 61 亿美元，同比下降 17%。由于全球智能手机需 求持续疲软，公司目前库存仍保持高位。据公司业绩交流会披露，预计 智能手机行业去库存状态仍将持续，短期内继续拖累公司智能手机业务 板块。物联网方面，物联网业务收入约 14 亿美元，同比下降 24%，下 游消费、工业物联网客户及边缘计算客户亦处于去库存阶段，拖累当季 收入增长。高通于季度报表表示公司将持续多元化战略。我们认为公司 将持续平移智能手机业务优势至物联网领域。随着下游物联网业务库存 缓解，该板块业绩未来可期。汽车方面，汽车业务板块收入约 4.5 亿美 元，同比增长 20%，智能座舱芯片放量带动该板块收入。基于高通在智 能座舱及汽车芯片领域优势及长期投入，我们认为汽车板块收入将持续 保持高速增长。
4.2.2. 混合 AI 铸造业绩新增长点
混合 AI 时代对于终端侧芯片高算力及高连接性的需求将为高通铸 造新的业绩增长点。随着混合 AI 进程的不断推进，终端设备运行 AI 模 型将要求芯片组具有更强的算力与连接性。我们认为混合 AI 时代终端 侧芯片将因为芯片性能的提升再次迎来一轮 ASP 上升。同时，对新一代 高性能、低功耗芯片的需求将拉动公司芯片出货量，降低库存方面压力。量价双升将给公司 QCT 部门的产品组合带来新的增长点。
4.3. 费用率降低助推 Non-GAAP 净利润率上升，业绩未来可期
规模效应推动期间费用率下调，利润率波动抬升。据公司财报数据， 销售、管理费用率稳中有降，规模效应逐渐显现，FY2022 销售、管理费 用率降低至 5.8%左右。研发费用率基本稳定，FY2022 研发费用率 18.5% 左右。随着费用率下降，QCT、QTL 部门息税前利润率上升，帮助公司 实现 Non-GAAP 净利润率上升。
4.4. 持续投入研发，不忘初心始终创新
研发费用明显抬升，专利保有量彰显创新能力。研发费用率基本稳 定的情况下，随着公司整体营业收入的持续上升，研发费用投入绝对值 持续上升。FY2022 高通研发支出 81.94 亿美元，同比增长 14.19% 。持 续的高研发投入助力公司不忘初心，始终创新。据 Insights Consulting 调 研，2022 年高通公司仍在生效的专利超过 16 万件，显示了公司强大的创新能力。
5. 混合 AI 从云到端，规模化推进 AIGC
5.1. 生成 AI 市场呼唤新计算架构，混合AI应运而生独具优势
5.1.1. 生成式 AI 引发计算架构演进需求，混合 AI 实现终端云端协同
生成式 AI 爆发催生应用端用例涌现，模型参数数量与市场规模驱 动计算架构演进。自 2022 年 11 月 ChatGPT 爆火以来，两个月内月活用 户便超 1 亿，推动生成式 AI 模型成为行业关注焦点，头部互联网及科 技企业竞相自研生成式 AI 模型，各类企业级+消费级用例涌现。从市场 规模角度，Bloomberg Intelligence 报告指出，未来 10 年内，生成式 AI 市场规模将从 2022 年的 400 亿美元，增长至 2032 年的 1.3 万亿美元， 年复合增速有望达到 42%。而从模型参数角度，以最新 GPT-4 为代表的 生成式 AI 模型，作为基础模型，其模型参数已高达万亿量级。因此，生 成式 AI 呼唤计算架构的演进，以此满足大规模生成式 AI 日益增长的算 力需求。
云端成为当今生成式 AI 模型主流部署方案，但模型推理成本较高 阻碍进一步规模化扩展。目前，云端是生成式AI 模型部署的主要方式， 用户可以通过网页对模型进行访问或通过 API 接口直接调用，向云端服 务器发出请求，在云端收到请求后，会调用训练完成的模型对需求进行 处理并返回结果。从模型训练角度，生成式 AI 模型参数数量较多，进行 一次训练将产生较高昂的成本，但因其每年平均仅需训练几次，因此成 本较为固定，不会随终端用户的增加而产生大幅变动。然而推理端成本 则与终端用户数量息息相关。由于生成式 AI 模型需求的拓展推动其市 场规模高增，模型推理端的市场规模将远高于训练端，表现为模型的推 理成本随着日活用户数量及其使用频率的增加而飞速增长。然而，在云 端进行模型推理的成本极高，这将导致规模化扩展难以持续。
5.1.2. 混合 AI 架构具备五大优势，成本降低助推 AI 生态蓬勃发展
结合高通《混合 AI 是 AI 的未来》白皮书观点，我们认为，混合 AI 架构在成本、能耗、性能、隐私、安全和个性化五大维度和云端 AI 相 比具备优势：
1）成本
云端推理具有成本瓶颈，将部分数据处理转移到边缘终端可减轻云 基础设施的压力并减少开支。对于云端推理而言，从成本端需要考虑数 据中心基础设施成本，包括硬件、场地、能耗、运营、额外带宽和网络 传输，而这些基础设施的成本正在持续增加。训练生成式 AI 模型需要 海量数据及雄厚算力，由此带来高昂成本。从应用端来看，运行大模型 费用同样高昂。据《混合 AI 是 AI 的未来》，运行一次参数超 1750 亿的 GPT 的成本是传统搜索方法的 10 倍。而目前每天有超过 100 亿次的搜 索查询产生，即便基于生成式 AI 模型的搜索仅占其中一小部分，年增 量成本或将也能达数十亿美元。而混合 AI 能够充分利用现已部署的且 具备 AI 能力的数十亿边缘终端，高通预计未来还将有具备更高处理能 力的数十亿终端陆续落地。这将助推生成式 AI 生态系统的的蓬勃发展， 并支持 OEM 厂商、独立软件开发商和下游应用开发者更经济地进行开 发。
2）能耗
支持高效 AI 处理的边缘终端能够提供领先的能效，在践行ESG目 标时亦降低了网络成本。据《混合 AI 是 AI 的未来》，与云端相比，边 缘终端能够以很低的能耗运行生成式 AI 模型，尤其是减少了将数据传 输上云过程中产生的增量能源消耗。表现为处理能力更靠近边缘，应用 程序所需的互联网带宽也变得更少，在减少能耗的同时大幅降低了网络 成本，由进一步助推了总运营成本的降低。因此边缘终端能帮助云服务 商降低数据中心的能耗，践行 ESG 目标。
3）可靠性、性能和时延
混合 AI 具备相较于云端更高的可靠性、更强的性能和更低的时延。 据《混合 AI 是 AI 的未来》观点，在混合 AI 架构中，由于边缘技术能 够实现在本地进行数据分析，因此终端侧 AI 处理十分可靠，能够在云 服务器和网络连接拥堵时，提供等价于云端甚至更佳的性能。当生成式 AI 对云的需求达到高峰时，会产生大量排队等待和高时延现象，甚至可 能拒绝服务，而混合 AI 可以最大限度防止这类现象发生。此外，混合 AI 架构中具备在终端侧处理的可用性优势，用户无论身处何地，甚至在 无连接的情况下，依然能够正常运行生成式 AI 应用。
4）隐私和安全
边缘终端具备更强的隐私性，提供信息安全保护并降低数据监管合 规风险。之江实验室发布的《生成式大模型安全与隐私白皮书》指出， 用户在使用生成式 AI 模型时可能存在“显式”或“隐式”信息泄露：“显 式”信息泄漏指大模型可能会储存用户个人信息等隐私信息；“隐式”信 息泄漏则表现为大模型可能通过收集对话框数据来进行广告推荐或生 成虚假的信息，甚至诱导用户泄漏数据。而结合《混合 AI 是 AI 的未来》 观点，我们认为终端侧 AI 从本质上有助于保护用户隐私，无论是 B 端 还是 C端用户，所有的查询信息和个人的隐私内容都完全保留在终端上， 彰显终端侧强大的安全能力。例如个人信息或企业财务信息等隐私信息 可以保存在终端中而不向云端暴露。个人数据和模型参数在边缘终端上 的安全得到了更好的保护。此外，边缘终端也简化了数据监管合规方面 的挑战。
5）个性化
混合 AI 让更加个性化的体验成为可能。据《混合 AI 是 AI 的未来》， 混合 AI 能够帮助用户形成个性化用户画像，而用户画像能够从实际行 为、价值观、痛点、需求、顾虑和问题等方面来体现一个用户，并且可 以随着时间推移进行学习和演进。终端的学习将利用如社交媒体、电子 邮件、消息、日历和位置等数据。终端中的用户画像在保证数据安全的 基础下，可以用于增强和打造定制化的生成式 AI 提示，实现用户个性 化体验。
5.2. 从云端到终端，探索 AI 工作负载的分布式处理机制
“端”成为边缘计算中模型推理的载体。据阿里云，边缘计算按功 能角色可以分为三个部分：云、边、端。高通认为，智能手机、笔记本 电脑、XR 头显、汽车和物联网等都可被定义为终端的范畴，如果模型大 小、提示和生成长度小于某个限定值，并且能够提供可接受的精确度， 推理即可完全在终端侧进行。目前，边缘和云端是互为补充的关系，二 者的互补格局实现了 AI 工作负载的分布式处理机制。
终端运行目前适合于参数量较少的模型，但未来破百亿参数的模型 也将能够在终端上运行。目前在终端侧已经可以运行诸多的生成式AI功 能，这些功能的模型参数在 10 亿至 100 亿之间。数学推理类模型由于 参数较多，目前依旧难以在终端运行，一部分 NLP、视频理解和协作机 器人类型中参数较多的模型也会在终端受限。但以图像识别和文字生成 图像为代表的生成式 AI 模型已经实现了在终端运行的可能。如 Stable Diffusion 等参数超过 10 亿的模型已经能够在手机上运行，且性能和精 确度达到与云端处理类似的水平。未来在终端能够运行的模型规模还将 进一步提升，据高通《混合 AI 是 AI 的未来》白皮书，如下图所示，高 通预计在 2024 年能够运行百亿量级参数的模型。高通表示，是否具有混 合 AI 能力也将成为全球用户未来选购下一款手机、PC 或汽车的主要影 响因素。
5.3. 高通芯+AI 栈，终端侧 AI 技术和全栈优化引领边缘计算
5.3.1. 计算平台和连接芯片构筑硬件优势，全面的产品芯片组合驱动 智能终端发展
面对混合 AI 时代，高通拥有多品类端侧产品矩阵，将引领硬件端 发展。混合 AI 要求硬件进一步提高算力及连接能力，而高通的产品组 合以低功耗，高算力及强大的连接能力极度契合该发展趋势。回顾高通 众多芯片产品，大致可以将它们分为移动计算平台（以骁龙 SoC 为代表 的智能手机、PC、汽车移动计算平台）及众多连接芯片（包含蜂窝通信 模块、WiFi 通信模块等）。
Hexagon处理器助力骁龙平台构成终端侧优势，打造混合AI硬件 基础设施。以骁龙平台为代表的 SoC 提供了端侧 AI 所必须的高性能及 算力，同时满足了低功耗的需求。2022 年 11 月，高通发布其第二代骁 龙 8 旗舰移动平台（骁龙 8 Gen 2），性能较上一代提升 35%、功耗降低 40%。值得注意的是该平台配备专门面向 AI 计算的 Hexagon 处理器，支 持 INT4、INT8、INT16、FP16 精度运算，可以运行以 Transformer 为代 表的超大规模神经网络。 以点到面，骁龙计算平台高可复制性，终端领域持续拓展。骁龙移 动计算平台始于智能手机，高通不断在其汽车、PC 和平板电脑、物联网 及 XR 平台复制智能手机平台的先进技术，因此骁龙汽车、PC、XR 等 移动平台芯片皆可看做是其智能手机平台芯片的衍生品。我们认为高通 将会复制骁龙 8 Gen 2 强悍的 AI 性能至其他移动平台，助力大模型落地 移动终端。 多频段支持叠加高速传输两大优势，构建云端终端的桥梁。混合AI 要求云端与终端的高质量连接。高通丰富的连接芯片构成了云端与终端 的纽带。高通的蜂窝模组及射频芯片家族覆盖 5G 全频段，拥有行业领 先的连接性。同时芯片组支持高达每秒 10 吉比特的下载速度，可以在终 端和云端之间最大化数据传输速度和性能。我们认为高通在连接芯片方 面的优势构成了公司在混合 AI 硬件领域算力和连接的闭环。
5.3.2. AI 软件全栈优化构建终端 AI 生态
AI 软件栈构成高通布局终端 AI 最后一块拼图，生态的构建巩固其 终端侧 AI 的领导者地位。为开发者提供全套解决方案是高通创业成功 的秘籍之一。为方便开发者充分利用自身硬件平台，快速实现产品部署， 高通推出 AI 软件栈。该软件栈拥有丰富的工具和框架，开发者可以快 速的在高通移动平台上创建、优化和部署 AI 应用程序。同时该软件栈 赋予开发者快速迁移运用的能力，即在某一平台开发的程序可以快速平 移至高通其他移动平台，极大的优化了开发过程。软硬件结合可以增加 开发者对高通平台及硬件的使用黏性，巩固其终端侧 AI 的领导者地位。
5.3.3. 生成式 AI 赋能 QCT全产品线，高通独具混合 AI规模化扩展优 势
着眼于高通具体的行业解决方案，无与伦比的全球边缘侧布局和规 模，赋能高通混合 AI 规模化扩展优势。高通部署的边缘侧终端规模十 分庞大，据高通《混合 AI 是 AI 的未来》，搭载骁龙和高通平台的已上 市用户终端数量已达数十亿台，驱动且连接了全球数十亿终端另高通成 为了不二的混合 AI 领导者，每年也还有数亿台的新终端设备不断进入 市场。高通的 AI 加速解决方案赋能了手机、PC、XR、汽车和物联网等 在内的全产品线，跨细分领域快速普及相关功能并下沉到主流和入门级 产品。
5.4. 出货量低基数与混合 AI 驱动更替双重利好叠加，高通深 度赋能行业引领革新
5.4.1. 消费乏力短期库存高涨，宏观改善助力消费电子回暖
消费乏力导致公司短期库存高涨。宏观经济方面，由于美国持续高 通胀及中国仍处于复苏阶段，消费电子需求低迷。行业方面，我们认为， 目前正处于 4G 至 5G、手机及通信芯片换机潮断档期。二者叠加，导致 消费电子需求乏力，公司库存自 FY2022 以来持续增长。据高通财报显 示，FY2023 Q2 公司库存超 60 亿美元。
宏观改善助力库存削减，消费电子低潮转暖。据公司FY2023 Q2业 绩交流会披露，预计智能手机行业去库存状态仍将持续 1-2 季度，短期 内继续拖累智能手机业务板块及公司整体营收。但 2024 年宏观经济边 际改善将助力库存削减。据 IDC 数据，预计 2023 年全球智能手机出货 量 11.9 亿部，同比下降 1.1%，随着 2024 年宏观经济边际改善，手机市 场有望迎来反弹，出货量同比回正，2023-2027 年安卓操作系统智能手机 出货量 CAGR 约 2.8%。我们认为，目前公司库存拐点已至，消费电子 即将度过低潮，未来随着消费电子的复苏，作为零部件的手机芯片的出 货量提升之日或将更为临近。
5.4.2. 边缘计算市场持续扩张，混合 AI硬件性能需求助推出货量抬升
混合 AI 推动边缘计算市场扩张，高通芯片迎来新的增长点。据国 际电信咨询公司 STL Partners 预测，边缘计算潜在市场将在 10 年内从 2020 年的 90 亿美元增长到 2030 年的 4450 亿美元，年复合增长率或将 高达 48%。边缘计算作为混合 AI 发展的基石，将在混合 AI 浪潮中持续 获益。
5.4.3. 高通引领混合 AI 产业变革，通力合作实现大模型终端侧部署
高通致力于实现混合 AI 趋势规模化拓展，凭借终端侧AI领导力成 为其向混合架构转型的独特优势。如前所述，伴随着生成式 AI 用例持 续演进并成为生产力的主要驱动，我们认为，云服务及相关基础设施的 搭建需求将在未来持续上升。而高通凭借终端侧 AI 的先进能力，不仅 是高通数十亿台的终端侧装机量，更有高通全栈 AI 研究和优化，都将 助推混合 AI 的规模化扩展，以满足企业和消费者的需求，带来成本、能 耗、性能、隐私和个性化的优势。云端和终端的协同工作未来仍将持续， 而高通也将依托强大的 AI 能力持续打造下一代用户体验，立足混合 AI 之巅。
高通凭借终端侧的市场份额优势将成为混合AI产业变革的推动者。 我们认为，智能手机端由于与人们的日常生活和工作密不可分，将成为 AI 处理重心向边缘转移的首要阵地，如我们先前所述，高通和联发科作 为 SoC 市场的领军企业，两者共计占约 60%的市场份额。其中，高通已 率先实现了混合 AI 领域的应用落地，随着混合 AI 优势逐步为市场所认 知，高通或将有望带动联发科和英特尔等企业持续加速向混合 AI 的投 入，电子产业链有望迎来新的重塑机遇。模型应用层也将会因此产生变 化，包括腾讯控股（0700.HK）在内的应用生态领军企业有望在手机等终 端开发基于大模型的应用产品，或将因混合 AI 产业持续获益。 高通致力与科技巨头深度合作，持续推进大语言模型的终端侧部署 技术研发。据高通中国报道，Llama 2 是 Meta 开发的开源大语言模型， 自 2023 年 7 月 19 日起，Meta 发布 Llama2 免费可商用版本，其中包含 70 亿、130 亿和 700 亿三种参数变体。高通计划从 2024 年起，在旗舰 智能手机和 PC 上支持基于 Llama 2 的 AI 部署，如今开发者可以开始使 用高通 AI 软件栈面向终端侧 AI 进行应用优化，赋能开发者使用骁龙平 台的 AI 能力，为生成式 AI 的规模化扩展提供机遇。
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精选报告来源：【未来智库】。
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