破界重构——联发科的AI新生态战略（二）：边缘智变与应用图景

【编者按】

本文深度剖析联发科在AI时代的战略转型之路。从移动芯片龙头到跨界AI基础设施提供商，联发科通过布局边缘计算、车用电子、云端ASIC三大领域，构建“端到云”全栈能力。文章聚焦其与NVIDIA的深度合作（如NVLink Fusion超算平台）、2nm先进制程落地、高速SerDes及3.5D封装技术突破，揭示其如何以技术整合优势抢占AI算力高地。通过全景式解读，为读者呈现联发科从消费电子向高附加值赛道跃迁的关键路径，为半导体从业者及投资者提供前瞻洞察。欢迎感兴趣的读者转发与关注！

突破价值链：联发科在共封装光学（CPO）与光子互连生态系统的布局

随着高性能计算（HPC）和AI训练工作负载持续将数据中心输入/输出（I/O）推向极限，联发科不仅在晶体管技术和封装领域取得进展，还积极进军下一代光子互连领域。该战略的一个关键环节是其与Ranovus的合作。

Ranovus是全球少数几家能够大规模生产共封装光学（CPO）平台的公司之一。其Odin™光子引擎将高度集成的硅光子平台与可热插拔的模块化设计相结合，支持单模800G至1.6T的通信标准。Odin™提供集成式和外部激光器两种选项，满足各种模块化部署需求。在OFC 2024上，联发科与Ranovus联合展示了8×800G的电光集成解决方案，该方案结合了联发科的112G SerDes与Ranovus的Odin™引擎，成功验证了他们的CPO封装技术。

这一合作清晰地体现了联发科打造统一电光集成平台的雄心。作为全球少数几家拥有内部SerDes、封装、SoC和IP授权能力的IC设计公司之一，联发科正在构建一条从AI ASIC → SerDes → CPO集成的高速互连价值链。这不仅填补了Ranovus在客户采用和大规模部署方面的空白，还使联发科具备了端到端的解决方案能力，并在构建超大规模AI训练集群时拥有更强的议价能力。

在后续连载内容中，我们将讨论以下主题：

·联发科的边缘AI发展与英伟达合作：观察与未来方向

·联发科的边缘AI发展：历史与现状

·联发科与英伟达在ASIC领域的合作

·NVLink Fusion：以GPU为中心的架构及联发科的角色

·联发科在NVLink Fusion中的角色：技术整合与战略意义

·MTK的业务与生态系统协同效应

·联发科在汽车芯片与智能座舱平台的发展战略

·天玑汽车（Dimensity Auto）智能座舱平台亮点

·ADAS、自动驾驶与座舱集成战略

·天玑汽车与英伟达ADAS系统的无缝集成

·与英伟达在汽车AI领域的合作

·联合开发与未来路线图

然而，通过半导体制造进步支撑了数十年技术发展的摩尔定律（Moore’s Law），如今正接近平台期。处理器每瓦性能（PPC）的提升速度正在放缓。这意味着进一步提升AI算力将需要更高的供电能力和更大的数据吞吐量，使得先进封装和供电能力成为系统架构中新的性能瓶颈。

我们现在正面临着前所未有的工程和商业挑战，无论是在数据中心还是在边缘。为了应对这种范式转变，我们必须打破传统的学科界限和抽象层级，同时深入理解底层的技术障碍。只有通过这种全面的洞察力，我们才能开发出整体且创新的解决方案，以满足AI时代的需求。

在2025年超大规模集成电路研讨会（VLSI 2025 Symposium）上，联发科展示了生成式AI（Gen-AI）在智能手机摄影中的突破性应用。借助其天玑9400（Dimensity 9400）芯片组，该公司推出了“超级生成式AI长焦”（Super Gen-AI Telephoto）技术，该技术显著提升了远距离摄影中的图像清晰度和物体识别能力。这项创新不仅能准确识别拍摄主体，还利用AI生成来优化图像细节，提供远超传统长焦解决方案的拍摄体验。

在并排对比中，搭载天玑9400设备拍摄的照片显示出比竞品平台明显更锐利的边缘轮廓和整体清晰度——这彰显了联发科在生成式AI架构和图像信号处理方面的深厚专长。

这一应用清晰地展示了生成式AI与高性能计算相结合，如何能实质性提升日常用户体验。它也为未来边缘设备上AI驱动的功能树立了一个引人注目的先例。

生成式AI的快速扩张已成为一个核心主题，突显了从边缘设备到云平台的全栈部署正在加速。从支持AI的智能手机和Chromebook，到AIoT终端和智能车载系统，生成式AI正稳步渗透到日常生活和工业应用中。

这一趋势不仅限于最终用户设备，还延伸至计算基础本身，AI超级计算机和专用AI ASIC加速器的兴起，旨在支持开发人员以及云和数据中心环境中的高功耗工作负载。

附图展示了不断演进的AI生态系统：终端设备的智能化转型、边缘计算的主流化以及专用云架构的兴起，共同推动着生成式AI从概念走向部署——重新定义从感知到决策的数字计算链条。

生成式AI正以前所未有的速度推动各行各业的创新和需求，深刻重塑着从娱乐、金融、教育到工业制造的各个领域。在游戏、社交媒体和电子商务等以用户为中心的领域，它提供实时的、个性化的内容和互动。同时，在金融、网络安全和医疗等高价值领域，AI为分析、预测和保护提供了强大的工具。

除此之外，AI在天文学、农业、教育、机器人、智能交通和自动驾驶等特定垂直行业的应用，正在开启流程自动化、增强决策和运营效率的新时代。这股技术浪潮已不仅仅是推进基于云的模型——它更像火箭发射，迅速渗透到日常生活和关键基础设施中，并推动着下一波全球数字化转型。

根据Gartner和2024年第三季度的多家企业预测，生成式AI（GAI）正推动全球AI半导体市场进入爆发性增长期。市场规模预计将从2022年区区500亿美元，激增至2025年的2360亿美元，并进一步在2028年达到3710亿美元——展现出连续六年的指数级扩张。

这一增长的特点是云基础设施和边缘设备的双重扩张。虽然基于云的部署仍占主导地位，但边缘设备的份额正在稳步上升。这一趋势突显了一个明显的转变：受实时处理和能效需求的驱动，生成式AI工作负载正从集中式数据中心向分布式边缘生态系统迁移。