高通公司执行副总裁兼技术规划、边缘解决方案与数据中心业务总经理马德嘉近日在圣迭戈总部与媒体展开深入对话，重点阐述了高通在6G技术演进和数据中心领域的战略布局。他指出，随着人工智能与通信技术的深度融合，未来网络将突破传统连接功能，形成连接、计算与感知三位一体的新型基础设施。
在6G技术发展路径上，高通正主导多项关键技术攻关。马德嘉透露，公司已投入大量资源研发Giga MIMO射频系统、概率成型技术以及AI驱动的无线协议优化。相较于5G时代主要聚焦移动宽带增强，6G将实现三大突破：其一，通过智能体终端重构人机交互模式，用户将通过智能吊坠、智能戒指等无屏设备与AI系统直接交互；其二，构建AI原生网络架构，在无线接入层至核心网全链条部署高性能计算单元；其三，赋予网络环境感知能力，使运营商能够实时监测网络状态并动态调整参数。
针对运营商网络转型趋势，马德嘉观察到行业正从数据服务向算力服务延伸。中国电信等企业已开始探索"算力即服务"的新型商业模式，通过在现有网络中叠加计算资源，实现从流量经营到算力经营的转变。这种转型要求网络基础设施具备三大核心能力：支持高性能计算的硬件架构、实现网络自主优化的AI算法，以及跨终端的智能任务调度系统。
在数据中心领域，高通推出包含CPU、AI加速器、高带宽计算（HBC）和定制芯片的四维解决方案。其中HBC技术作为突破性创新，采用3D堆叠架构将计算单元直接集成在内存下方，形成近存计算范式。这种设计使数据传输距离缩短90%，在保持160千瓦额定功率的同时，实现比传统HBM架构高3倍的有效带宽。马德嘉特别强调，HBC架构支持异构计算，既可单独部署也可与传统SoC协同工作，为超大规模云服务商提供了新的技术选项。
面向生成式AI应用需求，高通同步推进AI加速器研发。其AI250机架级解决方案采用液冷技术，单机架功率密度突破160千瓦，未来版本计划提升至数百千瓦级别。该方案专门优化了Transformer架构的矩阵运算效率，在保持低延迟的同时显著提升模型推理吞吐量。在定制芯片领域，高通提供包含部分自有IP的ASIC服务，支持客户将专用算法直接集成至芯片设计。
技术落地层面，高通已与多家超大规模云服务商展开HBC技术验证，并与主流内存厂商建立联合研发机制。马德嘉坦言，近存计算架构的推广需要突破三大壁垒：建立兼容现有生态的软件工具链、证明单位算力成本优势，以及确保系统级可靠性。但他同时指出，随着大模型参数规模突破万亿级，内存墙问题已成为制约AI发展的关键因素，这为HBC等创新架构提供了重要机遇窗口。
