有猪队友，宝宝有苦说不出！高通中国裁员，N+7_风闻

传高通中国wifi部门10月份将官宣裁员，N+4/5或者N+7。

裁员之火烧到中国了

此前，台湾《经济日报》报道，智能手机市场低迷，高通已向美国地方政府提供了一份新的裁员计划，这波裁员潮据传蔓延至中国台湾、上海等地。

该消息经多方发酵，近日继续传出，高通中国wifi部门10月份将官宣裁员！

内部人士说，普通员工的赔偿金是N+4/5， 无固定期限的资深员工，赔偿标准将是N+7。由于高通薪水普遍较高，拿到上百万赔偿金的人应该不在少数。

篱笆社区、PTT论坛和脉脉APP上有用户补充，“高通将撤离上海，上海研发部将大面积裁员”“高通裁员提供N+7赔偿，没有三倍封顶限制”“中国研发全撤”“工龄6年以上的才给N+7”。（社区信息真真假假，吃瓜还请谨慎辨别）

综合各方消息来看，高通本次裁员主要影响的是wifi部门。而高通在国内的研发也主要是wifi领域。

上个月，高通在提交给监管机构的文件中表示，对市场持保守看法，并将采取成本措施，以确保高通处于有利地位。成本削减措施主要包括裁员，但没有具体说明有多少工作岗位会受到影响。

高通从2022年11月就表示开始停止招聘，并开启了持续裁员。2022年年底，在美国圣迭戈（San Diego）裁员153人。2023年1月裁到了以色列，高通在以色列有两个研发中心，大概700名员工，裁员几十人。5月宣布全公司裁员5%，移动部门成为裁员“重灾区”，要裁掉约20%。6 月，在圣地亚哥总部削减了79个工作岗位，裁员415人，还透露了高通将于明年上半年在全球实施更多成本节约计划。

高通的苦日子

高通为何裁员？无非内外交迫——外有消费电子行业低迷之困局，内则业绩不及预期之窘境。

外部情况来说，几家大公司先后折戟让芯片圈人心惶惶，先是marvell，然后是哲库。多家芯片龙头厂商寄望于未来智能手机和PMIC领域的营收情况能够有所改善，以抵消电视和其他消费类产品下滑带来的收入缩水。

但是，国外芯片龙头们始终没有盼来智能手机市场复苏的春天。

Counterpoint公布的数据显示，2023年第二季度，全球智能手机销量同比下降8%，环比下降5%。这已经是全球智能手机市场连续八个季度处于下滑通道。

高通利润创14年历史新低，导致其对今年的智能手机市场复苏没啥信心，把原因归于“中国经济复苏缓慢是重要因素之一”。

与高通一样，另一家手机芯片公司联发科同样遭受了营收、净利润双双下滑的挑战。联发科副董事长兼执行长蔡力行则是把原因归于“消费者换机周期长”，他认为2023年以来智能手机销量的萎缩，主要原因是消费者换机周期延长，达到将近24个月。

高通和联发科对市场的分析不无道理，只是，华为新品手机引起中国消费电子小狂欢一现象，推倒了他们的心理防线——在硬核科技实力面前，“中国经济复苏缓慢”“消费者换机周期长”等等不再是业绩低迷的理由，同样的经济背景下，还是有突出重围者。

高通裁员一说虽然尚未经官方证实，但无风不起浪。面临竞争对手和监管机构的压力，高通难以硬撑，本次裁员消息或许是其释放的一个信号。

各个部门第三财季度的业绩表现

今年8月份，高通发布了2023 财年第三财季（二季度）财报，按照各个部门第三财季度的业绩表现来看，不难看出高通中国面临的困局。

高通QCT 部门营收为 71.74 亿美元，与上年同期的 93.78 亿美元相比下滑 24%。（QCT 部门是高通的最大部门，主要销售智能手机、汽车和其他智能设备使用的处理器）

为低功耗设备和工业用途生产低成本芯片的物联网业务销售额下降了 24%。

QCT 部门销售自动驾驶汽车芯片和软件的汽车业务在该季度表现出色，收入同比增长了13%至4.34 亿美元。

总体上，高通第三财季营收为 84.51 亿美元，与上年同期的 109.36 亿美元相比下滑了 23%；净利润为 18.03 亿美元，同比下滑 52%。

高通2023Q3营收情况

此种情况下，高通CEO克里斯蒂安诺·阿蒙(Cristiano Amon)在公开场合表达自己的保守态度：收窄市场布局，推行更多成本节约计划。

生成式AI是不是手机芯片厂商的机会？

除汽车业务外，以ChatGPT为代表的生成式AI趋势，让手机芯片厂商看到了新的希望。

高通前不久提出了一个云边一体“混合AI”的概念，并计划在今年下半年对外展示在手机上运行100亿个参数的大语言模型。从高通已有的模型落地案例来看，其边缘大模型相当于云端大模型的“感知器官”，从而将AI功能在终端设备上实现。

高通CEO克里斯蒂亚诺·安蒙也强调其人工智能战略，他表示，高通能够在手机上而不是云服务器上运行人工智能模型，这为该公司提供了实现“拐点”的机会，从而推动未来的增长。

但生成式AI究竟能否救局？

IDC中国研究总监卢言霞表示，“大模型的成败高度依赖于算力的支持，而一个大型的人工智能大模型通常需要使用数万亿个单词进行训练，其参数量也达到了上万亿级别，这对于手机终端来说仍是一个巨大的挑战。”

对于何时能真正迎来手机端的“ChatGPT”时刻，卢言霞认为，这取决于大模型本身的进展。“一些小的应用，例如对话式应用，很快就可以落地。然而，对于一些具有挑战性的应用，例如文生图或者在现有APP中嵌入这些应用，可能还需要一定的时间。”

看来，高通的苦日子还要熬一熬。

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