來源 / 節點財經

　　文 / 道哥

　　高通又要裁員了。

　　據美國消費者新聞與商業頻道(CNBC)報道，芯片巨頭高通將在加州的兩個辦事處裁員約 1258 人。報道稱，高通向加州就業發展部提交了一份文件，文件內容顯示該公司將裁減約1064名位于圣迭戈的員工和194名位于圣克拉拉的員工，兩地的裁員將于12月13日前后生效。

　　這一次裁員，距上一次高通中國區裁員不到30天。

　　對于高通的裁員，不少評論將其歸結為華為在芯片方面的突破。但對于高通這種巨頭來說，其大規模的裁員背后，并不能單純歸結為某一家競爭對手的突破，而應該進一步分析更深的原因。

　　大客戶反成最強對手，怪誰?

　　根據前述報道，高通10月13日向加州就業發展部提交了一份文件，內容顯示高通此次超過1200人的裁員中，將包括數名高級管理人員和數百名工程師，還有部分崗位如工程副總裁、業務分析師、助理和產品經理等。

　　其中，最引人注目的是8名駐圣迭戈的副總裁也將被裁。這些副總裁分別負責高通的不同業務部門，如無線技術、移動計算、云服務、物聯網等。

　　這意味著，高通可能會對其業務結構進行重大調整。

　　高通的持續裁員，也是不得已的選擇。

　　此前發布的2023財年第三財季的財務報告顯示，高通當期營收為84.51 億美元，同比下滑23%。凈利潤為18.03 億美元，同比下滑52%。

　　其中，高通QCT 部門營收為 71.74 億美元，與上年同期的 93.78 億美元相比下滑 24%。這一部門為高通的最大部門，主要銷售智能手機、汽車和其他智能設備使用的處理器。

　　日子不好過顯而易見。

　　對于這種情況，高通CEO安蒙在與分析師的電話會議中確認，公司將采取進一步的成本削減措施，其中就包括裁員。

　　高通的業績之所以出現大幅下滑，主要是受到了全球手機出貨量持續低迷的影響。

　　長期以來，高通公司的大部分收入都來自于手機芯片的銷售。尤其是中國智能手機市場，對高通尤為重要，其中國市場收入占公司總收入60%以上。

　　高通也是唯一一家獲得美國監管機構授權向華為銷售移動芯片的公司。

　　但是，據Counterpoint公布的數據顯示，2023年第二季度，全球智能手機銷量同比下降8%，環比下降5%。

　　這已是全球智能手機市場連續第八個季度下滑。與之相對應，高通利潤創14年歷史新低。

　　其實，不僅高通，另一家手機芯片公司聯發科同樣遭遇了營收、凈利潤雙降。聯發科副董事長兼執行長蔡力行則把原因歸于“消費者換機周期長”。

　　正是在這種情況下，華為芯片的強勢回歸，讓高通的處境有些雪上加霜。對此，天風國際分析師郭明錤評論稱，高通將成此次華為麒麟芯片回歸的最大輸家。

　　但是，高通不能把這筆賬算到華為頭上。

　　遙想當初，華為5G手機沒有被針對前，其每年高端出貨量在5000萬部以上。即便是2022年這一年，華為還向高通采購了大概2300萬-2500萬顆SoC。

　　對高通來說，美國針對高端智能芯片的禁令，不僅把自己的大客戶逼成了強悍的競爭對手，更讓過去躺賺的好日子一去不返。

　　當然，高通不會坐困愁城，人工智能的發展趨勢，給了其新的希望。

　　混合AI，高通還要再熬一陣

　　按照目前人工智能的發展趨勢來說，AI數據的處理，通常都部署在云端和終端側。

　　比如ChatGPT這樣的生成式AI，其背后需要動輒數十億參數的各類大模型為其提供支撐。AI大模型越復雜，其需要的算力就更強，訓練時間更長，成本也更大。所以，大模型幾乎都部署在云端運行。

　　所以，其需要的芯片算力與高通擅長的手機芯片有一定的區別。在這方面，英偉達比高通更具優勢。

　　但是，高通并不想失去人工智能發展的歷史性機遇。

　　所以，高通提出了一個云邊一體“混合AI”的概念，并計劃在下半年對外展示在手機上運行100億個參數的大語言模型。

　　據高通發布的白皮書《混合 AI 是 AI 的未來》顯示，生成式 AI 的搜索成本比傳統方式高了10倍。而全球每天產生超過100億次搜索查詢，為了應對如此巨大的運算需求，服務提供商需要多耗費數十億美元部署硬件、場地、電力等基礎設施，并增加大量電力成本。

　　高通提出的“混合AI”，可以簡單理解為是在云端和邊緣終端(智能手機、PC、汽車以及其他終端設備)之間分配并協調AI工作負載，從而實現更強大、更高效且高度優化的AI。

　　從高通的角度來看，混合AI在成本、能耗、性能、隱私、安全和個性化方面有著顯著優勢，并且幾乎適用于所有生成式AI應用和終端領域。

　　而從高通已有的模型落地案例來看，其邊緣大模型相當于云端大模型的“感知器官”，從而將AI功能在終端設備上實現。

　　對此，高通CEO安蒙表示，高通能夠在手機上，而不是云服務器上運行人工智能模型，這為公司提供了彎道超車的機會。

　　但是，通過混合AI，在手機端實現“ChatGPT”式的突破，目前還是高通的設想。

　　對此，IDC中國研究總監盧言霞認為，這取決于大模型本身的進展。“一些小的應用，例如對話式應用，很快就可以落地。然而，對于一些具有挑戰性的應用，例如文生圖或者在現有APP中嵌入這些應用，可能還需要一定的時間。”

　　這方面的好消息是，在2023世界人工智能大會，高通首次展示了全球最快的手機端“ControlNet”用例演示，該模型有15億參數，并可以完全在手機上運行，不到12秒即可生成一張AI圖像。

　　但是，相比云端大模型的龐大算力，高通還有很長的路要走。而以目前的裁員情況和業績觀察，高通能不能笑到最后，還需要持續觀察。