高通拉响业绩警报

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高通正在执行双线战略：一是基于Oryon的CPU，二是基于RISC-V架构的CPU，通过收购Ventana Microsystems加强。

高通公布了2026财年第一季度财务业绩。报告显示，公司该季度营收达122.5亿美元，同比增长5%；调整后净利润37.81亿美元，同比下降1%；调整后每股收益3.50美元，较上年同期的3.41美元略有提升，整体业绩超出市场预期。
增长的核心仍来自芯片业务QCT。QCT季度收入106.13亿美元，同比+5%，刷新纪录。其中手机收入78.24亿美元，同比+3%，延续温和增长。
汽车收入11.01亿美元，同比+15%，连续第二个季度站上10亿美元大关。IoT收入16.88亿美元，同比+9%，保持稳健。

存储芯片短缺拖累

展望未来，高通预计第二财季营收在102亿至110亿美元之间；调整后每股收益在2.45美元至2.65美元之间。而接受LSEG调查的分析师预计，高通第二财季营收为111.1亿美元，每股收益为2.89美元。
高通高管在接受采访时表示，业绩指引不及预期的直接原因是全球存储芯片短缺。当前数据中心存储需求旺盛，大量订单挤占了智能手机等消费电子设备所需内存的产能。业绩公布后，高通盘后股价大跌近10%。

高通在展望中详细解释了这一“急刹车”背后的逻辑。由于AI数据中心对存储解决方案的需求激增，导致全球内存供应链出现紧张，进而推高了价格。
这种成本压力迅速传导至智能手机制造商，迫使OEM厂商（原始设备制造商）重新评估成本结构。
作为高通最大的收入来源，Q1手机芯片业务营收为78.2亿美元，同比增长3%。由于其在整体营收中的占比依然极高，供应链的风吹草动通常能迅速影响股价。
高通透露，已观察到多家厂商正在采取行动减少手机生产计划，并清理渠道库存。这意味着，由此产生的芯片订单减少将直接冲击高通的下一季业绩。管理层预警，这种由内存短缺和涨价引发的行业规模调整，很可能会贯穿本财年的剩余时间。
针对备受关注的数据中心业务，高通重申了其在该领域的野心，即针对“解耦式数据中心”（disaggregated data center）提供专用的推理芯片。
安蒙透露，公司正在执行双线战略：一是基于Oryon的CPU，二是基于RISC-V架构的CPU，通过收购Ventana Microsystems加强。
高通预计，数据中心业务将在2027年开始产生实质性收入。
关于手机业务

尽管面临供应逆风，高通在高端市场的地位依然稳固。针对三星即将推出的旗舰设备（Galaxy S26系列），高通确认预计将保持约75%的市场份额，与之前的预期一致。
此外，安蒙特别提到了字节跳动推出的豆包AI智能手机。他表示，在本季度，字节跳动推出了首款由骁龙8 Elite驱动的AI智能手机。这是向AI原生智能手机过渡的重要里程碑，也是塑造移动未来的代理体验的先驱。
安蒙表示，高端和超高端市场的需求超出了预期，且这部分市场对价格上涨的弹性已被证明更强。他表示：OEM厂商很可能会像过去一样优先考虑高端和高层级产品，因此这意味着在内存受限的情况下，厂商会倾向于保高利润机型。
汽车业务加速

安蒙在会上宣布了与大众汽车集团签署的一项长期供应协议意向书，高通将成为其主要技术提供商，覆盖奥迪和保时捷等品牌。
此外，丰田全球最畅销车型RAV4也搭载了骁龙座舱平台。高通与现代汽车、零跑汽车、理想汽车、极氪、长城汽车、蔚来和奇瑞建立新的和扩展的合作关系，使骁龙平台的总设计订单达到10个项目。
安蒙表示：我们对汽车业务的收入规模预测感觉良好，关于2029财年的目标都在朝着正确的方向发展，随着新车型的量产和发布，之前建立的庞大设计中标漏斗正在持续转化为实际收入。
关于PC业务

高通表示，在PC领域，我们推出了骁龙X2 Plus，这是专为企业和商业市场打造的第二代平台的扩展。X2 Plus由第三代高通Orion CPU提供支持，与竞争对手和前几代相比，单核性能提升高达35%，多核性能提升高达3.5倍。Hexagon NPU与竞争对手的NPU和GPU相比，推理速度分别快5.7倍和3.4倍。
在CES上，华硕、惠普、联想和微软推出了18款骁龙驱动的PC。华硕灵耀A16是其中的佼佼者之一，搭载骁龙X2 Elite Xtreme，是迄今为止最快的骁龙驱动笔记本电脑。它配备了我们的18核第三代Orion CPU和80 TOPS的Hexagon NPU用于AI工作负载，以及Adreno GPU，与上一代相比，每瓦性能提升高达2.3倍。X2 Elite Xtreme在超轻的16英寸外形中实现了桌面级性能、先进的图形处理和超过21小时的电池续航。我们仍计划今年商业化150款骁龙X驱动的PC。
关于物理AI和机器人

高通表示，本季度，我们正式宣布扩展到先进机器人领域，并推出了一整套机器人技术和解决方案，包括Dragonwing IQ 10系列。我们的通用机器人架构支持使用VLA和VLM等模型的先进感知和运动规划，使机器人能够在现实世界环境中感知、推理、适应和行动。
安蒙认为：“物理AI和机器人领域正在经历由边缘AI和传感器融合进步推动的快速增长，高通是最有能力实现AI下一个前沿的公司之一。我们将通过利用我们在高性能、节能计算、连接和边缘智能方面的优势，以及我们在ADAS和自动驾驶、工业和安全级硅片以及感知和传感技术方面的经验来实现这一目标。我们在汽车领域的许多领导力驱动因素都适用于先进机器人。”
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