Qualcomm於2026投資者日發表Qualcomm Dragonfly AI資料中心產品組合，提出HBC架構對決HBM

Qualcomm於2026投資者日（Investor Day）說明其多元化布局以及資料中心策略，並發表針對AI資料中心應用的Dragonfly產品組合，協助企業建構AI推論運算基礎設施。

5 GHz、250+核心衝擊CPU市場

Qualcomm發表的全新資料中心解決方案產品組合包含Dragonfly C1000處理器（CPU）、高頻寬運算、Dragonfly AI300推論加速器、互連解決方案、客製化矽晶片解決方案等產品，目標為提升資料中心的字詞（Token）吞吐量並最大化電力效率，同時降低總體擁有成本（TCO），提供企業更具競爭力的基礎設施選擇。

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Qualcomm這次推出的產品組合包含代理式AI與資料中心級CPU、AI推論加速器、高效能連接技術、客製化矽晶片解決方案，有助於打造AI最佳化全堆疊資料中心基礎設施。

Dragonfly C1000為專為資料中心打造的CPU採用客製化 Qualcomm Oryon架構核心，具有超過5 GHz 的運作時脈，以及超過250組核心的小晶片（Chiplet）架構設計，可為大規模部署的代理式AI工作負載提供優異效能，並帶來優異的吞吐量與擴展能力，滿足代理式AI、通用運算、AI 主節點（AI Head Node）等工作負載應用需求，並提供2倍於目前市場上具競爭力的伺服器CPU之電力效率，在提供最佳吞吐量、回應速度與更高的基礎設施利用率前提下同時降低資本支出（CapEx）與營運支出（OpEx），提供規模化應用時實現領先業界的TCO。

Dragonfly C1000支援頻寬高達2 TB/s的PCIe Gen 7匯流排以及CXL，擁有更具彈性的AI加速器、高速網路、儲存設備以及支援分離式記憶體連接能力，並採用LPDDR（低功耗記憶體）技術打造記憶體子系統，以兼顧高頻寬、大容量、低延遲的應用需求。

Dragonfly C1000支援氣冷與液冷散熱方案，並相容OCP ORv3規範的機架與伺服器，可部署於各類資料中心環境，預計於2028年正式投入商用。

▲ Qualcomm於2026投資者日發表針對AI資料中心應用的Dragonfly產品組合。

▲ Qualcomm分析代理式AI的Token用量將大幅成長，每次請求的Token需求量為對化式AI的1000倍。

▲ Qualcomm這次發表的產品組合瞄準AI推論運算基礎設施，透過分散式的特化CPU、xPU、多元化記憶體、互連技術帶來最佳化效能與效率表現。

▲ Qualcomm依序透過互連、客製化矽晶片、AI加速器、處理器等4種產品組成單一機櫃，預計於2028會計年度下半全線推出。

▲ Qualcomm活用自家領導地位的CPU核心，打造最佳化AI推論運算基礎設施。

▲ Dragonfly C1000 CPU採用客製化 Qualcomm Oryon架構核心，具有超過5 GHz 的運作時脈，以及超過250組核心的小晶片（Chiplet）架構設計，支援頻寬高達2 TB/s的PCIe Gen 7匯流排、CXL，並採用LPDDR記憶體子系統。

▲ Qualcomm預估2029會計年度CPU的總潛在市場（Total Addressable Market，TAM）達到美金2,000億元，透過Dragonfly C1000積極搶進市場。

HBC填補HBM空隙

Qualcomm提出的高頻寬運算（High Bandwidth Compute，以下簡稱HBC）技術本質為近線記憶體運算（Near-Memory Computing）架構，透過3D堆疊封裝方式，將高速記憶體堆疊於xPU加速運算單元之上，透過緊密整合的方式提高等效傳輸頻寬，以舒解AI運算中資料搬移的瓶頸。

與高頻寬記憶體（High Bandwidth Memory，HBM）相比，HBC能在兼顧能源效率與TCO的前提下，夠提供更快、更高效率且更具擴展性的運算能力，實現6倍每瓦頻寬（Bandwidth per Watt，以加速卡層級進行標準化比較）。若是與SRAM（靜態隨機存取記憶體）相比，HBC能夠實現200倍每瓦容量（Capacity per Watt，以機架層級進行標準化比較），可滿足連續推理、高記憶體頻寬及即時回應等需求。

目前搭載第1代HBC的AI250推論加速器上，每張加速卡可提供業界領先的133 TB/s頻寬，等效記憶體頻寬較採用LPDDR5X的AI200升達18倍，預計將2027年年中提供商用樣品。

Qualcomm這此也發表AI300推論加速器，採用機架級架構並提供氣冷與直接液冷等散熱方案選擇，整合第2代HBC以將等效記憶體頻寬提升至AI250，提供業界領先的記憶體容量與等效記憶體頻寬，為大型語言模型（LLM）、大型多模態模型（LMM）推論、代理式AI等運算負載提供高吞吐量、低延遲的運算效能，並支援透過UALink（Ultra Accelerator Link）、ESUN（Ethernet for Scale-Up Networking）進行Scale-Up擴展，以及透過銅纜或光纖互連進行Scale-Out擴展，預計於2028年提供商用樣品。

Qualcomm也發表了效能最佳化的客製化矽晶片解決方案，具備涵蓋晶片、系統與軟體的端對端協同設計能力，可滿足客戶在效能、功耗及系統整合方面的客製化需求，並透過先進封裝技術與模組化架構設計，進一步提升效能、功耗效率與系統擴展能力，同時藉由成熟的IP與精簡的設計流程，加速產品上市時程，並降低開發與執行風險。

此外Qualcomm也提供完整的連接技術產品組合，提供晶片對晶片（Die-to-Die）、共同封裝光通訊（CPO）、銅纜、光纖，以及園區級（Campus-Reach）等互連技術，整合自家SerDes、高速PAM4、輕量化相干訊號處理器（Coherent-lite DSP）、訊號完整性及遙測（Telemetry）等核心技術，支援最高800G與1.6T高頻寬連接能力，可支援從資料中心內部互連到最遠20公里的園區級部署滿足AI資料中心分散式且高頻寬基礎架構下的資料搬移需求，進一步提升整體系統效能。

▲ 隨著AI模型的參數規模越來越大，對於記憶體容量的需求也隨之增加。

▲ HBM雖然有著高頻寬的優勢，但是其耗電量比較高，造成Token、頻寬的電力效率受到限制，TCO也比較高。