[骁龙峰会] 高通将数据中心HBC技术引入智能手机芯片
高通在骁龙峰会上宣布，已把面向数据中心开发的高带宽计算（HBC）技术引入其下一代移动平台。高通CEO Cristiano Amon在峰会上介绍了这一进展。该技术原用于数据中心，现下放到智能手机芯片，属于新一代移动平台的产品技术更新。
原文深度解读
本文报道高通在骁龙峰会2026上宣布，将其面向数据中心开发的高带宽计算（HBC）技术引入下一代移动平台。高通CEO Cristiano Amon于9月22日在美国毛伊岛介绍了该技术。HBC通过将多颗低功耗DRAM（LPDDR）垂直堆叠在加速器芯片（XPU）之上，利用硅通孔（TSV）技术实现近存计算，其数据传输带宽可达数百TB/s，在相同功耗下带宽和token吞吐效率为HBM的6倍，相比传统GPU系统在相同功耗下token吞吐量可达8倍。高通负责HBC的设计与系统集成、计算裸片及TSV设计，三星电子和SK海力士负责DRAM堆叠，台积电负责集成与封装。该技术从数据中心下放到智能手机芯片，并计划扩展至笔记本电脑、智能眼镜和汽车等边缘设备，与电子元器件供应链中的存储芯片、先进封装和代工环节直接相关。
- 高通CEO Cristiano Amon在2026年9月22日于美国毛伊岛举行的骁龙峰会上宣布，已将作为其进入数据中心市场一部分而推出的HBC技术扩展到骁龙移动平台。
- HBC是一种协处理器，将内存与AI计算更紧密地结合，其架构将多颗低功耗DRAM（LPDDR）垂直堆叠并置于加速器芯片（XPU）之上，XPU作为底部计算裸片，采用TSV技术，属于近存计算（NMC）形式，类似HBM。
- 原文给出的关键数字对比：HBC数据传输带宽达数百TB/s，而近期AI加速器中HBM总带宽约21至24 TB/s；相同功耗下HBC带宽和token吞吐效率为HBM的6倍；相比传统GPU系统，相同功耗下token吞吐量可达8倍；HBC相比SRAM在总拥有成本（TCO）上也有优势。
- Amon表示，未来某些代理式AI设备将全天可用并直接在设备上每天处理多达100万个token，这是高通为骁龙开发HBC的原因。
- 智能手机对便携性、散热和电池续航的要求，促使高通围绕异构计算设计手机芯片组，例如集成Hexagon NPU用于高能效AI计算。
- Amon称HBC不限于智能手机，将扩展至笔记本电脑、智能眼镜和汽车等边缘设备生态；高通负责HBC的设计与系统集成、开发DRAM芯片下方的计算裸片并提供TSV设计，三星电子和SK海力士负责DRAM堆叠，高通计划与台积电合作进行集成与封装。
供应链影响
- HBC若在骁龙移动平台及边缘设备中逐步落地，可能增加对LPDDR存储芯片以及TSV堆叠相关先进封装产能的需求，具体节奏取决于终端产品量产时间与市场接受度。
- 由于原文明确三星电子和SK hynix负责DRAM堆叠、台积电负责集成与封装，HBC的供应链可能涉及存储原厂与晶圆代工/封装厂之间的跨环节协作，其实际分工与产能分配取决于后续产品化进展。
- HBC从数据中心向手机、笔记本电脑、智能眼镜和汽车等边缘设备扩展，可能使高带宽存储与近存计算相关元器件在消费类边缘设备中的使用范围扩大，但能否形成规模取决于功耗、散热和成本等工程约束的解决情况。
- 原文将HBC与HBM、SRAM在带宽、能效和TCO方面进行对比，若HBC在边缘AI设备中体现类似优势，可能影响相关设备中存储与计算架构的选型方向，但最终取决于实际量产产品的性能验证与生态支持。
系统解读，仅作为判断线索，不构成备货、出货、涨价或投资建议。
高通将其HBC引入移动平台。（照片：THE ELEC，毛伊岛）
高通已将为数据中心开发的高带宽计算（HBC）技术引入其下一代移动平台。
高通首席执行官（CEO）Cristiano Amon于9月22日在美国毛伊岛举行的骁龙峰会2026上表示，公司已将其作为进入数据中心市场一部分而推出的HBC扩展到骁龙移动平台。
“它是一种协处理器，将内存和人工智能（AI）计算更紧密地结合在一起，提供下一代AI智能手机所需的速度、效率和性能，”Amon说。
HBC将多颗低功耗DRAM（LPDDR）芯片垂直堆叠，并将它们放置在加速器芯片（即XPU）之上。底部的XPU充当计算裸片。与将计算芯片和内存芯片水平连接的传统系统相比，该架构可实现更高的数据传输带宽。它是近存计算（NMC）的一种形式，使用硅通孔（TSV）技术堆叠芯片，类似于高带宽内存（HBM）。
虽然与HBM相似，但HBC可以最大限度地减少AI推理中的瓶颈。其数据传输带宽达到数百TB/s，而近期AI加速器中HBM的总带宽约为21至24 TB/s。在相同功耗下，HBC提供的带宽和token吞吐效率是HBM的6倍。与传统GPU系统相比，它在相同功耗下可提供高达8倍的token吞吐量。与比传统DRAM更快的SRAM相比，HBC在总拥有成本（TCO）方面也具有优势。
高通CEO Cristiano Amon在骁龙峰会2026上发言。（照片：THE ELEC，毛伊岛）
“一些未来的代理式AI设备将全天可用，并直接在设备上每天处理多达100万个token，”Amon说。“这就是高通为骁龙开发HBC的原因。”
便携性对智能手机至关重要。它们需要小到能放进用户口袋，而且由于被直接手持，不能变得过热。更长的电池续航也是一个优势。这意味着智能手机需要在保持紧凑尺寸和尽量减少发热的同时，高效利用有限的电量。
因此，高通围绕异构计算设计其智能手机芯片组，集成针对特定工作负载优化的专用处理单元。一个例子是Hexagon神经处理单元（NPU），它被集成到骁龙平台中，用于高能效AI计算。
“HBC不限于智能手机，”Amon说。“它将扩展到边缘设备生态，包括笔记本电脑、智能眼镜和汽车。”高通打算在消费类设备端AI设备中广泛部署HBC。
高通将只负责HBC的设计和系统集成。它将开发DRAM芯片下方的计算裸片，并提供TSV设计。存储制造商三星电子和SK海力士将负责DRAM堆叠，而高通计划与台积电合作进行集成和封装。
Qualcomm is bringing HBC to its mobile platform. (Photo: THE ELEC, Maui)
Qualcomm has brought High Bandwidth Compute (HBC), a technology developed for data centers, to its next-generation mobile platform.
Qualcomm Chief Executive Officer (CEO) Cristiano Amon said at Snapdragon Summit 2026 in Maui, U.S., on Sept. 22 that the company has extended HBC, which it introduced as part of its entry into the data center market, to the Snapdragon mobile platform.
“It is a coprocessor that brings memory and artificial intelligence (AI) computing closer together, delivering the speed, efficiency and performance required by next-generation AI smartphones,” Amon said.
HBC stacks multiple low-power DRAM (LPDDR) chips vertically and places them on top of an accelerator chip, or XPU. The XPU at the bottom serves as the compute die. The architecture can achieve higher data-transfer bandwidth than conventional systems that connect compute and memory chips horizontally. It is a form of near-memory computing (NMC) and uses through-silicon via (TSV) technology to stack chips, similar to high-bandwidth memory (HBM).
While similar to HBM, HBC can minimize bottlenecks in AI inference. Its data-transfer bandwidth reaches hundreds of terabytes per second (TB/s), compared with about 21 to 24 TB/s for the total HBM bandwidth in recent AI accelerators. At the same power consumption, HBC provides six times the bandwidth and six times the token-throughput efficiency of HBM. Compared with conventional GPU systems, it can deliver up to eight times the token throughput at the same power. HBC also has an advantage in total cost of ownership (TCO) compared with SRAM, which is faster than conventional DRAM.
Qualcomm CEO Cristiano Amon speaks at Snapdragon Summit 2026. (Photo: THE ELEC, Maui)
“Some future agentic AI devices will remain available all day and process as many as 1 million tokens per day directly on the device,” Amon said. “That is why Qualcomm developed HBC for Snapdragon.”
Portability is critical for smartphones. They need to be small enough to fit in a user’s pocket and, because they are handled directly, cannot become excessively hot. Longer battery life is also an advantage. That means smartphones need to use limited power efficiently while maintaining a compact size and minimizing heat generation.
Qualcomm therefore designs its smartphone chipsets around heterogeneous computing, integrating dedicated processing units optimized for specific workloads. One example is the Hexagon neural processing unit (NPU), which is integrated into the Snapdragon platform for power-efficient AI computing.
“HBC is not limited to smartphones,” Amon said. “It will expand across the edge-device ecosystem, including laptops, smart glasses and vehicles.” Qualcomm intends to deploy HBC broadly across consumer on-device AI devices.
Qualcomm will handle only the design and system integration of HBC. It will develop the compute die beneath the DRAM chips and provide the TSV design. Memory makers Samsung Electronics and SK hynix will handle DRAM stacking, while Qualcomm plans to work with TSMC on integration and packaging.