智東西（公眾號：zhidxcom）
作者 | 云鵬
編輯 | 心緣
手機AI芯片大戰，正成為今天科技賽場上極為重要的一場較量。
從手機芯片大廠到(dao)手機終端(duan)巨頭，無一不在力挺端(duan)側AI，不論是系統級(ji)還是個性(xing)化AI的實現(xian)，都(dou)離不開(kai)AI的端(duan)側計算，而(er)計算就(jiu)離不開(kai)芯片。
尤其結合當下AI智能體、AI OS方向成為行業共識，AI對芯片能力的需求愈發高漲，這種需求不是簡單的“TOPS”算力，而是對芯片全方位能力的考驗。
放眼國內，小米掏出自研(yan)SoC大招(zhao)，玄戒O1首秀即(ji)在CPU、GPU性能方面(mian)(mian)與高通聯發(fa)科掰(bai)手腕，與蘋果A18 Pro較(jiao)量(liang)互(hu)有勝負(fu)。據小米方面(mian)(mian)透露，其自研(yan)NPU架構也實現(xian)了不少細節(jie)創新。
▲5月22日小米發布玄戒O1自研芯(xin)片(pian)
華為海(hai)思的(de)麒麟(lin)手機芯片雖(sui)仍然受限于工藝(yi)制程，卻在架構和軟件系(xi)統(tong)層面尋找突破口，自(zi)研(yan)泰山大小核徹底(di)擺脫Arm架構，基于自(zi)研(yan)鴻蒙操作(zuo)系(xi)統(tong)的(de)深(shen)度(du)(du)優(you)化連年實現整機性能的(de)提升(sheng)，AI功能落地(di)速度(du)(du)甚(shen)至(zhi)部分超過安卓旗艦機。
▲6月(yue)20日華(hua)為開發者大會（HDC）上展示的(de)最(zui)新手機(ji)端側AI功能，AI可以幫助用戶在拍照時進行輔助構圖
放眼全球，蘋果芯片在硬件性能方面已經遇到不少有力挑戰者，在AI掉隊之下，如何基于芯片和系統優勢實現AI體驗是蘋果當務之急；三星3nm工(gong)藝(yi)被曝(pu)良率堪(kan)憂，自家(jia)Exynos旗(qi)艦(jian)芯遲遲未能(neng)量產落地，內部(bu)團隊動蕩，但其(qi)多年技術積累令其(qi)仍然是(shi)AI手機時代不可忽視(shi)的一(yi)股芯片力(li)量。
在終端大廠加碼布局自研芯片之時，高通、聯發科自(zi)然(ran)也感受到了(le)壓力，高通(tong)自(zi)研(yan)Oryon架構CPU進一步實現能效比(bi)的(de)提(ti)升，聯發(fa)科連(lian)放AI開(kai)發(fa)工具大招力求(qiu)用完善生(sheng)態吸引AI開(kai)發(fa)者。
▲2024年10月21日高通發布(bu)采(cai)用Oryon CPU的旗艦(jian)SoC驍龍8 Elite
縱觀行業，雖說做手機不一定是“得芯片者得天下”，但在AI手機時代強化對芯片技術的掌控，已悄然成為巨頭們的必然選擇。
▲六(liu)大主流手(shou)機AI芯片(pian)廠商旗艦SoC及工藝情況(kuang)
從工藝(yi)制(zhi)程到(dao)芯(xin)片架(jia)構(gou)，再到(dao)基于芯(xin)片的AI開(kai)發生態，如(ru)今各家有哪些(xie)關(guan)鍵(jian)動作和布(bu)局，又有哪些(xie)臺上(shang)臺下(xia)的精(jing)彩較(jiao)量？我們嘗試(shi)在這場AI芯(xin)片手機大戰中洞察到(dao)更多關(guan)鍵(jian)趨勢。
一、2nm被蘋果搶先包圓，小米高通聯發科們要靠什么打贏“能效比”？
為何芯片(pian)對AI手機的(de)體驗如此(ci)重(zhong)要？性(xing)能和功耗表現可以說是(shi)一切功能想要真(zhen)正落(luo)地前都必須要邁過的(de)一道坎。
對于移動智能設備來說，PPT中漂亮AI功能的實現，前提都是不能以犧牲手機功耗、續航為基礎，這是一條絕對的“紅線”。
十幾(ji)年來，提升(sheng)芯片能效一直是智能手(shou)機(ji)芯片行業迭代的重(zhong)點，而在AI手(shou)機(ji)時代，這一需求(qiu)顯得(de)更為(wei)迫切。
從工藝制程到芯片架構設計，各家(jia)的(de)競爭態勢愈發激烈。
工藝(yi)方面，如今旗(qi)艦手(shou)機SoC的工藝(yi)制程已經普遍來到了第二(er)代3nm階段，包(bao)括蘋(pin)果(guo)、高通、聯發科(ke)、小(xiao)米。當然，蘋(pin)果(guo)每年都會率先包(bao)圓(yuan)臺積電最新最強(qiang)的工藝(yi)，比如明(ming)年的2nm。
蘋果分析師Jeff Pu提到，A19 Pro芯片會采用臺積電(dian)第三代3nm制程，蘋果最快會在明(ming)年(nian)的iPhone 18系列上引入臺積電(dian)2nm工藝。
臺積電董事長魏哲家在財報電話會上曾透露，臺積電寶山廠首批2nm產能已經全部被蘋果包圓了。
高(gao)通、聯發科(ke)、小米雖然不(bu)是第一批，但目前的旗(qi)艦(jian)芯片(pian)也都用上了蘋果“同款(kuan)”工(gong)藝，三星(xing)這邊(bian)雖然自(zi)家集團(tuan)中的半導體(ti)部門有著先進(jin)工(gong)藝制程技術，但在量產(chan)和內部管理方面卻頻頻“翻車”，甚至(zhi)原計劃的3nm Exynos系列芯片(pian)直接難產(chan)。
就在最近，三星的芯片業務被曝出偽造數據、掩蓋缺陷的丑聞，據報道(dao)，三星(xing)芯(xin)片工程師也紛紛跳槽到對家，可(ke)以說是“屋漏偏逢連(lian)夜(ye)雨”。
相比(bi)(bi)三星工(gong)藝翻車，華為海(hai)思(si)這邊(bian)則是承壓前行，由(you)于代工(gong)受(shou)到(dao)限制，麒麟手機芯片(pian)無法用(yong)上最(zui)新工(gong)藝制程(cheng)，在芯片(pian)能(neng)效(xiao)比(bi)(bi)提升(sheng)方面(mian)與同代采用(yong)新工(gong)藝的旗艦芯片(pian)會拉開一(yi)定差距，操作系(xi)統和軟件層面(mian)的優化(hua)對整(zheng)機性(xing)能(neng)提升(sheng)貢獻(xian)較(jiao)大(da)。
▲ CPU多核(he)能效曲線（紅色圓點為麒(qi)麟9020，紫色、綠色曲線為高(gao)通、聯發科旗艦芯，時間為2024年12月），來源：極客灣Geekerwan
整體來看，工藝制程的升級對芯片能效的提升固然十分重要，但工藝制程的進步在明顯放緩，手機能效比如果想要實現顛覆性提升，不能僅憑工藝升級。
臺積電在2024年的IEDM會議上(shang)提到(dao)，同(tong)面積2nm芯(xin)片的晶體管數(shu)量比3nm芯(xin)片多15%，同(tong)功(gong)耗下芯(xin)片性能提升大約(yue)15%。
在工藝之外，芯片設計層面、架構層面等更多廠商可自主把控環節的技術創新就顯得更為重要，這也是各(ge)家(jia)能夠(gou)形成差異的一部分(fen)。
二、巨頭死磕自研架構，芯片設計掀起“真假自研大戰”
業內普遍認為，在做AI手機這事上，蘋果有著軟硬件打通的先天優勢——越深度全面地掌握底層技術，就越容易最終實現整機更好的體驗。
各家手機AI芯片的自研深度或許決定著其AI手機體驗的上限天花板。
雖然自研(yan)芯片(pian)的優勢(shi)不(bu)是絕對的，但強化對自研(yan)芯片(pian)技術的掌握，已經成為目(mu)前手機芯片(pian)領域毋庸置疑(yi)的大勢(shi)所趨(qu)。
具體來看，各家手機AI芯片自研模式有所不同，蘋果、華為、高通，基于Arm指令集，在SoC所有核心模塊實現自研；聯發科、小米、三星，基于Arm指令集，采用Arm公版架構+部分模塊自研。
當然，不論是哪種模式，都是毫無疑問的“自研”。簡單來說，Arm指令集就像是芯片說的“語言”，但兩個人即便都用同樣的語言來寫文章，也會有“大學生論文”和“小學生作文”的差別。
蘋果這邊的自研深度自然不必(bi)多(duo)說(shuo)，甚至可以說(shuo)是(shi)“斷檔式領先”。
深度自(zi)研在(zai)AI方面實(shi)則能帶來不少優勢(shi)，比如蘋果芯片的GPU模塊可(ke)以針對圖(tu)形處理(li)和AI計算進行(xing)優化，其(qi)神(shen)經網絡(luo)引(yin)擎（NPU）更是蘋果獨特優勢(shi)，對端側AI各(ge)類功能加速都進行(xing)了深度優化。
華為雖然芯片工藝受限(xian)，但麒麟芯片的(de)架(jia)構(gou)(gou)卻一直在(zai)持續迭代。據了解，在(zai)最新的(de)麒麟9020這一代上(shang)，華為已經實(shi)現(xian)了CPU全部核心(xin)替(ti)換為自(zi)研泰(tai)山架(jia)構(gou)(gou)，從超(chao)大核到小核。而GPU方面(mian)也有其自(zi)研的(de)馬(ma)良系列。
▲華為(wei)麒麟9020芯片CPU內核情況(kuang)，來源：極(ji)客灣(wan)Geekerwan
實際(ji)上(shang)，華為也是(shi)在麒麟9020這一代上(shang)才實現的(de)完(wan)全核心(xin)模(mo)塊自研，此前9010的(de)CPU小核依(yi)然用(yong)的(de)Arm公版IP。
在AI手機這波浪潮中，華為是手機行業中第一個將大模型能力用在手機上，實現自家智能助手升級的廠商，其自研麒麟芯片和自研鴻蒙操作系統的深度協同，讓華為即使在工藝制程受限的情況下，每年也能穩定實現一定的整機性能提升，這對于AI體驗的落地也十分關鍵。
相較于蘋果華為這種“自產自銷”的廠商，高通作為三方芯(xin)片廠商，其自研芯(xin)片的特(te)性(xing)多(duo)少會一定程度上掣肘于安卓系統。
目前高通自研Oryon CPU已經迭代(dai)至第二(er)代(dai)，并大規模量產應用在(zai)旗艦(jian)手機中，其自研(yan)的(de)Adreno GPU也做了(le)十幾年。
Oryon CPU架構的(de)突破，幫高通在(zai)(zai)CPU單核(he)、多核(he)性能上都(dou)領先于(yu)同代聯發(fa)科旗艦(jian)SoC，在(zai)(zai)手機CPU能效(xiao)方面穩居第一梯隊(dui)。
高通自研的Hexagon NPU，最新一代AI算(suan)(suan)力(li)(li)突破了80TOPS，據稱今年即將(jiang)突破100TOPS，從算(suan)(suan)力(li)(li)絕對(dui)值層(ceng)面來說(shuo)，高通自研NPU有比(bi)較明顯的優勢。
聯發科、小米(mi)的CPU、GPU核心模塊都(dou)是基于Arm IP授權進行定制(zhi)設計(ji)，均為Arm架(jia)構；三星的Exynos CPU雖然是Arm架(jia)構，但(dan)GPU卻采(cai)用了AMD的RDNA 3架(jia)構。
▲小米玄(xuan)戒O1 CPU內核(he)，來源：小米
ISP和NPU沒有“公版”之說，因此各家都是自研定制，比如ISP方面(mian)聯(lian)發科的(de)Imagiq、小米(mi)的(de)自研ISP；聯(lian)發科旗艦芯NPU有42TOPS算力，小米(mi)也有自研6核NPU。
前段時間關(guan)于芯片(pian)“自(zi)研(yan)”的討(tao)論成(cheng)為科技圈第一大話題，實際上，正如前文所說，芯片(pian)自(zi)研(yan)與(yu)否與(yu)是(shi)否采用了(le)Arm架構或Arm IP授權并無直(zhi)接(jie)關(guan)系。
一個手機SoC里面包含上百個IP模塊，如何讓各個模塊高效、低功耗地集成在一起，并保證其協同工作，還要實現差異化優勢，這是真正的難點所在。
一(yi)位芯(xin)片(pian)行(xing)業(ye)人士告訴(su)智(zhi)東西，最難的(de)不是“自研”，而是真正把芯(xin)片(pian)設計的(de)每(mei)一(yi)個(ge)細節吃透，做出一(yi)個(ge)成熟好用、性能功(gong)耗平衡優秀的(de)芯(xin)片(pian)，實(shi)際上(shang)，實(shi)現(xian)這件事(shi)的(de)過程，就是在(zai)自研芯(xin)片(pian)。
可以看到，一方面，自研芯片核心技術可以直觀地給產品帶來性能或體驗的優勢，另一方面，芯片自研帶來的不僅是芯片產品本身，更是對一家廠商整個技術版圖的重要補全，對廠商優化芯片與操作系統、大模型、應用的協同都會有幫助。
不做深度自研，很難像蘋果一樣實現人無我有的優勢，強化手機AI芯片自研技術，已經成為行業的必然方向。
三、都說蘋果AI掉隊了，怎么突然被蘋果“反將一手”？
正如前文所說，如今早已不是“唯TOPS論”的時代，隨(sui)著端側AI快速發展，AI應(ying)用真正(zheng)落地(di)的能效表(biao)現成為(wei)行業關注焦(jiao)點。
優(you)秀模型(xing)一(yi)個接一(yi)個，但AI手機上的(de)AI應用能否高效(xiao)利用端側AI大(da)模型(xing)能力，如何在(zai)有限的(de)能效(xiao)內更高效(xiao)地(di)運行(xing)AI，最終實現好的(de)AI體驗，仍然(ran)存在(zai)很大(da)優(you)化空間。
在芯片本身過硬的基礎上，手機AI芯片的相關開發加速工具支持完善程度也十分關鍵。
在這方面，蘋果在今年WWDC上，邁出了非常關鍵的一步——向所有App開放權限，允許App直接訪問蘋果智能核心的設備端大語言模型。
如(ru)何訪問？蘋(pin)果發布(bu)了基礎模型(xing)框(kuang)架，也就是如(ru)今業內常常被(bei)討論的(de)蘋(pin)果開源(yuan)機器(qi)學習框(kuang)架（MLX），讓開發者(zhe)可以使用蘋(pin)果的(de)模型(xing)，開發工具層(ceng)面(mian)的(de)App Intents則讓開發者(zhe)能在整個系統中關(guan)聯(lian)自己App的(de)內容(rong)和功能。
具(ju)體來看(kan)，蘋果(guo)MLX支(zhi)持(chi)Python、C++、C和(he)Swift等多種主流編程語言，根據(ju)GitHub信息，其(qi)API對于(yu)開(kai)發者來說熟悉易(yi)用(yong)，同時支(zhi)持(chi)函數變換的組合性(xing)、延遲計算(suan)模式、動態圖構建(jian)、跨設備(bei)運行(xing)能力以及(ji)統一內存(cun)模型。
在性能方面，跟傳統的機器學習框架相比，蘋果MLX內存傳輸開銷為零拷貝，同時對蘋果芯片GPU計算能力進行了優化，未來MLX可以直接調用ANE專用指令集，而其他框架大多是間接支持或有限支持；動態圖響應速度方面，MLX能達到毫秒級，PyTorch為秒級，TensorFlow則需分鐘級。
對于開發(fa)者們來說，MLX的(de)實時錯誤(wu)追蹤(zong)比傳統靜態(tai)圖框架(jia)快3-5倍(bei)，85%的(de)NumPy/PyTorch代碼可(ke)直接遷移，并且還可(ke)以利用(yong)蘋(pin)果芯片統一(yi)架(jia)構減少跨平臺適配工作。
可以說，蘋果MLX是全流程的開源框架，從模型訓練到推理的端側優化，并且深度整合了自家的硬件。
安卓陣營中雖然沒有能完全對標蘋果MLX的開源機器學習框架，但在開發者提效降本方面也都發布了各自的軟件平臺或開發工具。安卓(zhuo)陣營(ying)的芯(xin)片廠商更多通(tong)過閉源SDK或開(kai)源協作的方式支持AI開(kai)發。
比如高通的AI軟件棧，可以讓開(kai)發者在手(shou)機上市幾個月(yue)前，通(tong)(tong)過高通(tong)(tong)Device Cloud，基于驍龍(long)8 Elite開(kai)發AI應用(yong)服務(wu)，進行(xing)調試(shi)、優化。AI應用(yong)可以通(tong)(tong)過ONNX、DirectML等框架和高通(tong)(tong)AI軟(ruan)件棧，實現NPU的(de)加速(su)。
▲高通AI軟件棧
聯發科這邊則有天璣開發工具集（Dimensity Development Studio），比(bi)如其(qi)中(zhong)的(de)Neuron Studio能基于神(shen)經網(wang)絡(luo)進行自動化(hua)調(diao)優，幫開發者進行跨模型的(de)全鏈路分析(xi)，節省(sheng)調(diao)優時間。
此外，聯發科的天璣AI開發套件2.0，通過開源(yuan)彈性(xing)架構(gou)提升開放(fang)度，模型(xing)庫適(shi)配的(de)模型(xing)數量(liang)提升了(le)3.3倍，對DeepSeek這樣的(de)熱門(men)模型(xing)的(de)關鍵技術(shu)實現端(duan)側支持，提升tokens的(de)生產速(su)度。
總體來看，讓AI芯片的能力可以被開發者高效地用到AI應用中，實現更好的端側AI體驗，這事目前仍然只有蘋果做的是最完善的，安卓陣營并非不做，但生態層面的不統一、各自為戰仍然會帶來很大挑戰。
結語：手機AI芯片之戰，不能輸的硬仗
在AI手機(ji)高歌猛進之下，手機(ji)AI芯片走到了舞臺C位，成為(wei)巨(ju)頭兵家必爭(zheng)之地。
雖(sui)然蘋果(guo)看似在(zai)AI功能落地(di)的“豐富度”上(shang)少了些驚艷(yan)感，但仔細梳理(li)卻能看到(dao)其AI功能端側實(shi)現(xian)占(zhan)比(bi)極高，其從(cong)底層(ceng)芯(xin)片、操作系統到(dao)大(da)模型(xing)、應用的打(da)通，是安(an)卓陣(zhen)營極難段(duan)時(shi)間(jian)追趕的。
蘋果AI誠然有其內部深層次問題，從團隊到技術，但歸根結底，蘋果依然按照他最擅長的做法——小步快跑，來做AI，蘋果確實在“架橋鋪路”上花費了更多時間，但一旦打好地基，AI大廈的上限將充滿巨大想象空間。
這也(ye)是安卓陣營從終端廠商到芯(xin)片(pian)廠商都不斷加碼芯(xin)片(pian)自研技術布局(ju)的重要性所在。真正好的端側AI體(ti)驗，離不開(kai)這些底層技術的支撐。
毫無疑問(wen)，AI的(de)到來給手(shou)(shou)機(ji)芯(xin)片市場注(zhu)入了(le)新(xin)的(de)活(huo)力，帶來了(le)新(xin)的(de)變量，能否做出好的(de)手(shou)(shou)機(ji)AI芯(xin)片將成為(wei)決勝(sheng)AI手(shou)(shou)機(ji)之戰的(de)關鍵(jian)。
