天璣9400問世：旗艦SoC競爭升級
10月9日，聯發科新一代MediaTek天璣旗艦芯片——天璣9400正式亮相，成爲安卓陣營首顆採用臺積電第二代3nm製程的手機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年以後進入存量市場，國產手機品牌帶頭圍繞相機、摺疊屏做硬件創新，在不斷拉長的換機週期爭取珍貴的單機利潤增長，而作爲性能引擎的手機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成爲最近幾年爲數不多的令人驚豔的手機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爲開端，三巨頭之間開始瀰漫的硝煙，爲新一輪競爭週期打了個前瞻。
2024年是智能手機新一輪換機潮的開始。伴隨着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甦期，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佔據晶圓總收入的15%。
手機SoC作爲臺積電3nm異軍突起的主要推手，對於製程工藝的選擇向來激進。從2007年進入智能手機時代開始，芯片製程每推進一代，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是安卓陣營首顆採用臺積電第二代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產線轉換爲3nm填補供應[1]。
手機SoC向3nm蜂擁而至的背後，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裡乾的活越多，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。一個例子是摺疊屏手機，其展開後屏幕尺寸相較於直板手機成倍增長，代價卻是同樣倍增的功耗，所以手機品牌纔會急着將電動車還沒普及的硅碳電池安上手機，核心就是爲了解決功耗問題。
但由於存在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裡做道場，成全這個總要犧牲那個，而製程升級是個昂貴卻能夠一勞永逸的辦法。
製程數字越小，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；同時由於製程越小、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”，說的就是製程提升所帶來的產品端性能和功耗的飛躍。
全球第一顆採用臺積電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並非毫無道理。
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。
相比於蘋果A17 Pro採用的初代3nm，天璣9400採用的第二代3nm在技術上更加成熟，而相比於採用4nm的天璣9300，在整體設計上也徹底放開了手腳。
CPU採用了“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採用了最新Immortalis-G925，是Arm史上性能最高、效率最高的GPU。同時成爲業內首顆將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，並面向開發者提供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的突破還在於日臻成熟的設計哲學，在“既要且要”的行業語境下，有了更明確的取捨和堅持。
9400突破了什麼？
衡量手機SoC性能有一個基本公式：性能=時鐘頻率（每秒執行多少個週期） × IPC（每一時鐘週期內執行多少指令）。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時鐘頻率爲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。
作爲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，電池容量又受限於體積，續航本就捉襟見肘；另一方面由於體積小，散熱差，對發熱極其敏感，如果GPU一樣暴力堆核心懟性能，那大概率會收穫一面能煎蛋的“平底鍋”。iPhone早期被詬病的發熱問題就來源於此。
因此更科學的設計思路，是在一定時鐘頻率的基礎上，首先考慮儘可能地做IPC提升。
類似於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提升主要來源於“黑鷹”Cortex-X925，作爲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，在不同場景中儘可能“物盡其用”，減少性能的冗餘。
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，遊刃有餘地完成任務，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。隨着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“內存牆”，決定了芯片算力的上限。
爲此，天璣9400業內首個搭載了三星LPDDR5X 10.7Gbps，後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%。並以“黑鷹”架構爲底，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採用臺積電4nm，到9300系列果斷拋棄大小核設計、領先業內採用全大核設計，聯發科逐漸從追逐者轉變成爲了技術引領者——截至今年上半年，天璣9300仍霸佔各大手機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，和麪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
隨着各大機構公開上半年銷售數據，智能手機的復甦被一再確定。而在研報和手機品牌新品會上被頻繁提及的“AI手機”，成爲這一波復甦不可或缺的推手。
大模型入端是AI大模型浪潮的下半場，智能手機作爲過去十幾年體量最大的移動終端被賦予了重任：既要爲大模型變現，又要利用大模型爲智能手機貢獻新的增長點。
但相較於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，根源在於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“准入門檻”。
IDC認爲，AI手機是搭載了滿足AI算力需求的移動端芯片，並加載了深度學習AI功能的智能手機，且NPU算力必須大於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，因爲算力“過線”的手機SoC，在很長時間裡只有天璣9300、蘋果A17 Pro、高通驍龍8Gen3，而搭載這幾款芯片的AI手機其實並不算多。
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。
作爲AI手機SoC的新晉成員，天璣9400確實不負衆望。除了算力的成倍提升和功耗可觀的下降外，天璣9400的更大突破在於業內首個在端側實現了推理和訓練，並面向開發者提供AI智能體化的能力。
受制於電池容量、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，大多是依靠雲端協同的方式，即雲端訓練模型、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，相較於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”作爲宣傳標語大寫加粗，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前所未有地緊密聯繫在一起，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於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）爲例，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。隨着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…在移動終端向着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爲索尼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。
以此爲起點，芯片製程的推進、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後，都有一顆SoC作爲創新的引擎。
如今，生成式AI爲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，爲智能手機在AI終端的未來圖景裡力爭一隅。
參考資料
[1]臺積電Q2財報全方位超預期將重點擴產先進製程，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