10月9日，聯發科新一代MediaTek天璣旗艦芯片——天璣9400正式亮相，成為安卓陣營首顆采用臺積電第二代3nm制程的手機SoC。

平靜已久的手機SoC賽道，由此畫出了一道全新的起跑線。

全球智能手機在2016年以后進入存量市場，國產手機品牌帶頭圍繞相機、折疊屏做硬件創新，在不斷拉長的換機周期爭取珍貴的單機利潤增長，而作為性能引擎的手機SoC，這些年來卻少有令人印象深刻的進步。

去年問世的天璣9300成為最近幾年為數不多的令人驚艷的手機SoC之一，各項性能跑分力壓同期的蘋果A17 Pro和高通驍龍8Gen3。以天璣9300為開端，三巨頭之間開始彌漫的硝煙，為新一輪競爭周期打了個前瞻。

2024年是智能手機新一輪換機潮的開始。伴隨著各類硬件創新陷入同質化瓶頸，智能手機的較量回歸最硬核的主線——手機SoC。而迎面趕上的生成式AI浪潮，也將給穩固已久的手機SoC競爭格局，帶來不小的變數。

3nm的博弈

手機SoC的新競爭是從3nm的博弈開始的。

今年第二季度開始，全球芯片行業進入緩慢復蘇期，臺積電以營收同比達40.1%的高增獨領風騷，去年下半年才正式開始接單營業的3nm占據晶圓總收入的15%。

手機SoC作為臺積電3nm異軍突起的主要推手，對于制程工藝的選擇向來激進。從2007年進入智能手機時代開始，芯片制程每推進一代，手機SoC總能最早吃到螃蟹，3nm也沒有例外。

臺積電3nm的第一單是蘋果A17 Pro，天璣9400是安卓陣營首顆采用臺積電第二代3nm的SoC。業內透露，臺積電3nm產能利用率已達100%，且嚴重供不應求，未來不排除5nm產線轉換為3nm填補供應[1]。

手機SoC向3nm蜂擁而至的背后，是智能手機在明顯放緩的硬件創新節奏中，越發尖銳的“性能-功耗”矛盾。

衡量手機SoC性能，簡單理解就是單位時間里干的活越多，性能越高，但同時功耗也就越大，這就會直接影響手機的續航。

手機品牌在硬件上的“過分努力”加劇了這種矛盾。一個例子是折疊屏手機，其展開后屏幕尺寸相較于直板手機成倍增長，代價卻是同樣倍增的功耗，所以手機品牌才會急著將電動車還沒普及的硅碳電池安上手機，核心就是為了解決功耗問題。

但由于存在SoC “性能-功耗”劃定的硬件創新上限，種種手段不過是在螺獅殼里做道場，成全這個總要犧牲那個，而制程升級是個昂貴卻能夠一勞永逸的辦法。

制程數字越小，代表晶體管體積越小，同樣面積的芯片內能塞更多的晶體管，而電信號能在更短的距離內傳輸，提高了芯片的工作頻率和運行速度，兩廂綜合，能帶來芯片整體性能質的飛躍；同時由于制程越小、工作電壓更低，使得功耗降低。

芯片行業有一句老話，“一代產品，一代工藝”，說的就是制程提升所帶來的產品端性能和功耗的飛躍。

全球第一顆采用臺積電4nm的手機SoC是天璣9000，問世至今已有3年，過去幾年手機SoC發展進入瓶頸期，怪臺積電不夠努力也并非毫無道理。

如今3nm雖遲但到，越早用上的也就在手機SoC新一輪競賽中確立了優勢。

相比于蘋果A17 Pro采用的初代3nm，天璣9400采用的第二代3nm在技術上更加成熟，而相比于采用4nm的天璣9300，在整體設計上也徹底放開了手腳。

CPU采用了“1+3+4”全大核架構，其中“1”是指Cortex-X925（代號黑鷹），是Arm全新一代超大核，對比上代X4性能提升36%，AI性能提升41%，是Arm五代超大核中性能提升最大的，直接對齊PC級CPU。

GPU采用了最新Immortalis-G925，是Arm史上性能最高、效率最高的GPU。同時成為業內首顆將PC端頂級OMM追光引擎引入移動端的SoC。

AI加速方面，全新搭載的NPU 890 AI性能跑分超過6700分，功耗降低了35%，具備率先支持端側LoRA訓練和端側高畫質視頻生成，并面向開發者提供AI智能體化的能力。

臺積電第二代3nm給了聯發科更鋒利的武器，但天璣9400的突破還在于日臻成熟的設計哲學，在“既要且要”的行業語境下，有了更明確的取舍和堅持。

9400突破了什么？

衡量手機SoC性能有一個基本公式：性能=時鐘頻率（每秒執行多少個周期） × IPC（每一時鐘周期內執行多少指令）。產品迭代也主要圍繞這兩個維度做提升。

天璣9400的CPU部分沿用了天璣9300“1+3+4”的架構，主核“黑鷹”Cortex-X925時鐘頻率為3.62GHz，較9300的Cortex-X4的3.25GHz穩步提升，但更讓業內矚目的卻是IPC進一步提升了15%。

外界常常將時鐘頻率視衡量性能更直觀的標尺，但高頻的代價往往是更高的功耗和更嚴重的發熱問題，卡住了智能手機的脖子。

作為一種對便攜性要求很高的設備，智能手機一方面不能像PC一樣長期插電使用，電池容量又受限于體積，續航本就捉襟見肘；另一方面由于體積小，散熱差，對發熱極其敏感，如果GPU一樣暴力堆核心懟性能，那大概率會收獲一面能煎蛋的“平底鍋”。iPhone早期被詬病的發熱問題就來源于此。

因此更科學的設計思路，是在一定時鐘頻率的基礎上，首先考慮盡可能地做IPC提升。

類似于CMOS圖像傳感器的“底大一級壓死人”，IPC就是手機SoC的“底”，而提升IPC，考驗的是芯片的架構設計，也是芯片設計公司內功的體現。

天璣9400的IPC提升主要來源于“黑鷹”Cortex-X925，作為Arm最新一代超大核，聯發科深度參與了“黑鷹”的設計，新的架構帶來最新優化的指令集，通過更科學的資源調度，例如線程分配，在不同場景中盡可能“物盡其用”，減少性能的冗余。

比如在瀏覽網頁等一些無需高算力輸出的場景下，SoC能夠在相對低頻的情況下，游刃有余地完成任務，使得整體功耗進一步下探。

IPC和功耗以外，天璣9400還突破了手機SoC在算力時代的另一個痛點——存儲。

一顆SoC的基本運算流程是：CPU從內存調取數據，根據指令分配給GPU/NPU做對應的計算工作，再把結果重新返回給內存/緩存。

決定整個過程速度的除了CPU/GPU/NPU的計算速度之外，還有數據從內存調取以及輸送的速度。隨著CGN（CPU、GPU、NPU）性能的瘋漲，與內存傳輸速度之間的差距也越來越大，也就是所謂的“內存墻”，決定了芯片算力的上限。

為此，天璣9400業內首個搭載了三星LPDDR5X 10.7Gbps，后者是目前全球最快的移動內存，性能較上一代提升了25%，功耗降低了25%。并以“黑鷹”架構為底，提升了緩存容量，緩存較內存距離CGN更近，數據傳輸耗費的時間更短。

自2021年推出天璣9000系列起，聯發科在高端手機SoC的發展駛入了快車道。

從天璣9000采用臺積電4nm，到9300系列果斷拋棄大小核設計、領先業內采用全大核設計，聯發科逐漸從追逐者轉變成為了技術引領者——截至今年上半年，天璣9300仍霸占各大手機SoC性能天梯圖、跑分排行榜的榜首位置。

天璣9400站在前代的肩膀上，重新對照消費者的真實需求，對紙面性能數字的實際效益進行了更深入的思考，和面向更長遠未來的設計預埋。

在大模型入端浪潮迭起、即將深刻改變終端設備的當下，這種反思是必要且及時的。

AI手機由SoC定義

隨著各大機構公開上半年銷售數據，智能手機的復蘇被一再確定。而在研報和手機品牌新品會上被頻繁提及的“AI手機”，成為這一波復蘇不可或缺的推手。

大模型入端是AI大模型浪潮的下半場，智能手機作為過去十幾年體量最大的移動終端被賦予了重任：既要為大模型變現，又要利用大模型為智能手機貢獻新的增長點。

但相較于手機品牌和機構的熱鬧，消費者對AI手機的概念仍然模糊，體驗仍然雞肋，根源在于AI手機的硬件核心——SoC還沒到位。

調研機構IDC和Counterpoint都給出過AI手機的定義，共同將手機SoC列入“準入門檻”。

IDC認為，AI手機是搭載了滿足AI算力需求的移動端芯片，并加載了深度學習AI功能的智能手機，且NPU算力必須大于30 TOPS[2]，Counterpoint規定AI手機需要擁有集成或獨立的神經網絡運算單元（如APU/NPU/TPU），本身具備強大的AI算力[3]。

按這樣的標準在市面上所謂的AI手機中挑挑揀揀，符合要求的所剩無幾，因為算力“過線”的手機SoC，在很長時間里只有天璣9300、蘋果A17 Pro、高通驍龍8Gen3，而搭載這幾款芯片的AI手機其實并不算多。

圖源：千際投行

天璣9400預告已久，早前就被傳出已經被多家頭部手機品牌旗艦機型鎖定，也反映了這種“僧多粥少”的窘境。

作為AI手機SoC的新晉成員，天璣9400確實不負眾望。除了算力的成倍提升和功耗可觀的下降外，天璣9400的更大突破在于業內首個在端側實現了推理和訓練，并面向開發者提供AI智能體化的能力。

受制于電池容量、內存大小等硬件配置，目前終端設備執行復雜的生成式AI任務，大多是依靠云端協同的方式，即云端訓練模型、終端用模型進行推理，但這種模式也面對諸如數據安全、傳輸速度等問題，始終會犧牲一部分消費者體驗，例如流暢性。

天璣9400的解決思路是，在端側直接實現訓練和推理兩條腿走路，既規避了數據安全和傳輸問題，又能讓手機“越用越懂”。根據介紹，通過搭載天璣9400，手機可以在消費者夜間休息時，通過NPU做到低功耗訓練，“睡醒的時候就越懂消費者一點。”

過去的十幾年，相較于PC廠商跟隨芯片大廠處理器的迭代節奏亦步亦趨、將“首發XXX處理器”作為宣傳標語大寫加粗，手機品牌在產品創新的維度上，總是有除了SoC以外更好的選擇。

生成式AI浪潮催生了AI手機的誕生，將智能手機的競爭與手機SoC前所未有地緊密聯系在一起，也將創新的壓力從手機品牌的手上移交給了SoC廠商。

“30 TOPS的NPU”卡住了絕大多數SoC廠商，但這其實只是個基線。如今大多數生成式AI的應用還在APP層面，而大模型入端的未來在于AI操作系統（AIOS）的應用。

有機構測算，以蘋果開發的多模態大語言模型Ferret-UI（參數量130億）為例，以手機屏幕分辨率1920*1080、用戶允許最長推理時間2s、硬件算力利用率60%測算，要AI生成一張高分辨率的圖像所需峰值算力是99 TOPS[4]。

由此得出搭載AI OS的的處理器算力門檻在100 TOPS。隨著AI大模型與手機軟硬件更加深度的融合，對SoC算力的需求只會越來越大。

業界首發端側視頻生成、端側LoRA訓練、端側混合專家（MoE）模型…在移動終端向著智能體化的發展路徑上，天璣9400已在AI要地完成戰略部署，帶來近年來同領域內最大的一場革新。

性能向個別指標的傾斜，也將徹底顛覆SoC傳統的設計思路，賽道的重塑已箭在弦上，看似熱鬧的AI手機SoC大軍中，拿到入場券的實則比想象中更少。

1983年，摩托羅拉生產了世界上第一部手機DynaTAC 8000X（大哥大），30多個電路板上的幾千顆晶體管，組成了重達2磅（907g）的機身，充電10小時，通話半小時。

DynaTAC 8000X

1995年，LSI Logic為索尼PlayStation設計了第一顆SoC，將微處理器、JPEG視頻解碼器和3D圖像引擎集成在一塊電路板上，手機由此走上了“瘦身”之路，便攜性加身，得以飛入尋常百姓家。

以此為起點，芯片制程的推進、晶體管的微縮得以讓越來越多的零部件被加入機身，手機的“功能箱”不斷壯大，兌現成每年指數級增長的銷售額。回顧手機發展的歷史，每一部令人印象深刻的作品背后，都有一顆SoC作為創新的引擎。

如今，生成式AI為智能手機勾勒了嶄新的形態以及更不可測的未來，手機SoC再次擔負起了落地的重擔，為智能手機在AI終端的未來圖景里力爭一隅。

參考資料

[1]臺積電Q2財報全方位超預期將重點擴產先進制程，上調全年資本開支，科創板日報

[2]The Future of Next-Gen AI Smartphones，IDC

[3]Generative AI Phone Industry Whitepaper，Counterpoint

[4]2024年AI手機行業研究報告，千際投行

[5]警惕高價AI手機，遠川科技評論

作者：何律衡

編輯：李墨天

視覺設計：疏睿

責任編輯：何律衡

封面圖片來自ShotDeck