作家 | 云鹏
裁剪 | 心缘
手机AI芯片大战，正成为今天科技赛场上极为遍及的一场较量。
从手机芯片大厂得手机末端巨头，无一不在力挺端侧AI，不论是系统级如故个性化AI的完结，王人离不开AI的端侧缠绵，而缠绵就离不开芯片。
尤其联接当下AI智能体、AI OS处所成为行业共鸣，AI对芯片智力的需求愈发上升，这种需求不是浅薄的“TOPS”算力，而是对芯片全处所智力的纯属。
放眼国内，小米掏出自研SoC大招，玄戒O1首秀即在CPU、GPU性能方面与高通联发科掰手腕，与苹果A18 Pro较量互有输赢。据小米方面露出，其自研NPU架构也完结了不少细节立异。
▲5月22日小米发布玄戒O1自研芯片
华为海想的麒麟手机芯片虽仍然受限于工艺制程，却在架构和软件系统层面寻找冲破口，自研泰山大小核透顶开脱Arm架构，基于自研鸿蒙操作系统的深度优化频年完结整机性能的擢升，AI功能落地速率致使部分特等安卓旗舰机。
▲6月20日华为开垦者大会（HDC）上展示的最生手机端侧AI功能，AI不错匡助用户在拍照时进行辅助构图
放眼天下，苹果芯片在硬件性能方面仍是碰到不少有劲挑战者，在AI掉队之下，如何基于芯片和系统上风完结AI体验是苹果当务之急；三星3nm工艺被曝良率堪忧，自家Exynos旗舰芯迟迟未能量产落地，里面团队荡漾，但其多年本事积聚令其仍然是AI手机时间不可冷漠的一股芯片力量。
在末端大厂加码布局自研芯片之时，高通、联发科天然也感受到了压力，高通自研Oryon架构CPU进一步完结能效比的擢升，联发科连放AI开垦器具大招奋勉用完善生态诱惑AI开垦者。
▲2024年10月21日高通发布采用Oryon CPU的旗舰SoC骁龙8 Elite
纵不雅行业，虽说作念手机不一定是“得芯片者得天地”，但在AI手机时间强化对芯片本事的掌控，已悄然成为巨头们的势必遴荐。
▲六大主流手机AI芯片厂商旗舰SoC及工艺情况
从工艺制程到芯片架构，再到基于芯片的AI开垦生态，如今各家有哪些重要动作和布局，又有哪些台上台下的精彩较量？咱们尝试在这场AI芯片手机大战中知悉到更多重要趋势。
一、2nm被苹果抢先包圆，小米高通联发科们要靠什么打赢“能效比”？为何芯片对AI手机的体验如斯遍及？性能和功耗推崇不错说是一切功能想要真实落地前王人必须要迈过的一谈坎。
对于挪动智能建立来说，PPT中漂亮AI功能的完结，前提王人是不不错断送手机功耗、续航为基础，这是一条十足的“红线”。
十几年来，擢升芯片能效一直是智高手机芯片行业迭代的要点，而在AI手机时间，这一需求显得更为蹙迫。
从工艺制程到芯片架构联想，各家的竞争态势愈发强烈。
工艺方面，如今旗舰手机SoC的工艺制程仍是大王人来到了第二代3nm阶段，包括苹果、高通、联发科、小米。天然，苹果每年王人会率先包圆台积电最新最强的工艺，比如来岁的2nm。
苹果分析师Jeff Pu提到，A19 Pro芯片会采用台积电第三代3nm制程，苹果最快会在来岁的iPhone 18系列上引入台积电2nm工艺。
台积电董事长魏哲家在财报电话会上曾露出，台积电宝山厂首批2nm产能仍是全部被苹果包圆了。
高通、联发科、小米虽然不是第一批，但现在的旗舰芯片也王人用上了苹果“同款”工艺，三星这边虽然自家集团中的半导体部门有着先进工艺制程本事，但在量产和里面措置方面却时常“翻车”，致使原谋略的3nm Exynos系列芯片径直难产。
就在最近，三星的芯片业务被曝出伪造数据、袒护残障的丑闻，据报谈，三星芯片工程师也纷纷跳槽到对家，不错说是“屋漏偏逢连夜雨”。
比较三星工艺翻车，华为海想这边则是承压前行，由于代工受到休止，麒麟手机芯片无法用上最新工艺制程，在芯片能效比擢升方面与同代采用新工艺的旗舰芯片会拉开一定差距，操作系统和软件层面的优化对整机性能擢升孝敬较大。
▲ CPU多核能效弧线（红色圆点为麒麟9020，紫色、绿色弧线为高通、联发科旗舰芯，时期为2024年12月），起头：极客湾Geekerwan
合座来看，工艺制程的升级对芯片能效的擢升虽然十分遍及，但工艺制程的逾越在显着放缓，手机能效比若是想要完结颠覆性擢升，不可仅凭工艺升级。
台积电在2024年的IEDM会议上提到，同面积2nm芯片的晶体管数目比3nm芯片多15%，同功耗下芯片性能擢升简约15%。
在工艺以外，芯片联想层面、架构层面等更多厂商可自主把控措施的本事立异就显得更为遍及，这亦然各家能够造成各异的一部分。
二、巨头死磕自研架构，芯片联想掀翻“真假自研大战”业内大王人以为，在作念AI手机这事上，苹果有着软硬件买通的先天上风——越深度全面地掌捏底层本事，就越容易最终完结整机更好的体验。
各家手机AI芯片的自研深度简略决定着其AI手机体验的上限天花板。
虽然自研芯片的上风不是十足的，但强化对自研芯片本事的掌捏，仍是成为现在手机芯片畛域不必置疑的势在必行。
具体来看，各家手机AI芯片自研花样有所不同，苹果、华为、高通，基于Arm教导集，在SoC统统中枢模块完结自研；联发科、小米、三星，基于Arm教导集，采用Arm公版架构+部分模块自研。
天然，不论是哪种花样，王人是毫无疑问欧洲杯投注入口的“自研”。浅薄来说，Arm教导集就像是芯片说的“话语”，但两个东谈主即便王人用通常的话语来写著述，也会有“大学生论文”和“小学生作文”的判袂。
苹果这边的自研深度天然不必多说，致使不错说是“断档式当先”。
深度自研在AI方面实则能带来不少上风，比如苹果芯片的GPU模块不错针对图形处理和AI缠绵进行优化，其神经网络引擎（NPU）更是苹果独有上风，对端侧AI千般功能加快王人进行了深度优化。
华为虽然芯片工艺受限，但麒麟芯片的架构却一直在连接迭代。据了解，在最新的麒麟9020这一代上，华为仍是完结了CPU全部中枢替换为自研泰山架构，从超大核到小核。而GPU方面也有其自研的马良系列。
▲华为麒麟9020芯片CPU内核情况，起头：极客湾Geekerwan
实质上，华为亦然在麒麟9020这一代上才完结的完全中枢模块自研，此前9010的CPU小核依然用的Arm公版IP。
在AI手机这波波浪中，华为是手机行业中第一个将大模子智力用在手机上，完结自家智能助手升级的厂商，其自研麒麟芯片和自研鸿蒙操作系统的深度协同，让华为即使在工艺制程受限的情况下，每年也能结识完结一定的整机性能擢升，这对于AI体验的落地也十分重要。
相较于苹果华为这种“自产自销”的厂商，高通当作三方芯片厂商，其自研芯片的特质若干会一定进程上制肘于安卓系统。
现在高通自研Oryon CPU仍是迭代至第二代，并大限度量产应用在旗舰手机中，其自研的Adreno GPU也作念了十几年。
Oryon CPU架构的冲破，帮高通在CPU单核、多核性能上王人当先于同代联发科旗舰SoC，在手机CPU能效方面稳居第一梯队。
高通自研的Hexagon NPU，最新一代AI算力冲破了80TOPS，据称本年行将冲破100TOPS，从算力十足值层面来说，高通自研NPU有比较显着的上风。
联发科、小米的CPU、GPU中枢模块王人是基于Arm IP授权进行定制联想，均为Arm架构；三星的Exynos CPU虽然是Arm架构，但GPU却采用了AMD的RDNA 3架构。
▲小米玄戒O1 CPU内核，起头：小米
ISP和NPU莫得“公版”之说，因此各家王人是自研定制，比如ISP方面联发科的Imagiq、小米的自研ISP；联发科旗舰芯NPU有42TOPS算力，小米也有自研6核NPU。
前段时期对于芯片“自研”的商量成为科技圈第一诳言题，实质上，正如前文所说，芯片自研与否与是否采用了Arm架构或Arm IP授权并无径直联系。
一个手机SoC里面包含上百个IP模块，如何让各个模块高效、低功耗地集成在沿途，并保证其协同责任，还要完结各异化上风，这是真实的难点所在。
一位芯片行业东谈主士告诉智东西，最难的不是“自研”，而是真实把芯片联想的每一个细节吃透，作念出一个矜重好用、性能功耗均衡优秀的芯片，实质上，完结这件事的过程，即是在自研芯片。
不错看到，一方面，自研芯片中枢本事不错直不雅地给居品带来性能或体验的上风，另一方面，芯片自研带来的不仅是芯片居品本人，更是对一家厂商通盘本事疆城的遍及补全，对厂商优化芯片与操作系统、大模子、应用的协同王人会有匡助。
不作念深度自研，很难像苹果一样完结东谈主无我有的上风，强化手机AI芯片自研本事，仍是成为行业的势必处所。
三、王人说苹果AI掉队了，若何一会儿被苹果“反将一手”？正如前文所说，如今早已不是“唯TOPS论”的时间，跟着端侧AI快速发展，AI应用真实落地的能效推崇成为行业怜惜焦点。
优秀模子一个接一个，但AI手机上的AI应用能否高效期骗端侧AI大模子智力，如安在有限的能效内更高效地起初AI，最终完结好的AI体验，仍然存在很大优化空间。
在芯片本人过硬的基础上，手机AI芯片的关联开垦加快器具扶植完善进程也十分重要。
在这方面，苹果在本年WWDC上，迈出了特等重要的一步——向统统App绽放权限，允许App径直拜谒苹果智能中枢的建立端诳言语模子。
如何拜谒？苹果发布了基础模子框架，也即是如今业内不时被商量的苹果开源机器学习框架（MLX），让路发者不错使用苹果的模子，开垦器具层面的App Intents则让路发者能在通盘系统中关联我方App的内容和功能。
具体来看，苹果MLX扶植Python、C++、C和Swift等多种主流编程话语，笔据GitHub信息，其API对于开垦者来说熟悉易用，同期扶植函数变换的组合性、延伸缠绵花样、动态图构建、跨建立起初智力以及长入内存模子。
在性能方面，跟传统的机器学习框架比较，苹果MLX内存传输支出为零拷贝，同期对苹果芯片GPU缠绵智力进行了优化，异日MLX不错径直调用ANE专用教导集，而其他框架大多是盘曲扶植或有限扶植；动态图反馈速率方面，MLX能达到毫秒级，PyTorch为秒级，TensorFlow则需分钟级。
对于开垦者们来说，MLX的及时作假跟踪比传统静态图框架快3-5倍，85%的NumPy/PyTorch代码可径直转移，而且还不错期骗苹果芯片长入架构减少跨平台适配责任。
不错说，苹果MLX是全历程的开源框架，从模子侦查到推理的端侧优化，而且深度整合了自家的硬件。
安卓阵营中虽然莫得能完全对标苹果MLX的开源机器学习框架，但在开垦者提效降本方面也王人发布了各自的软件平台或开垦器具。安卓阵营的芯片厂商更多通过闭源SDK或开源联接的神志扶植AI开垦。
比如高通的AI软件栈，不错让路发者在手机上市几个月前，通过高通Device Cloud，基于骁龙8 Elite开垦AI应用处事，进行调试、优化。AI应用不错通过ONNX、DirectML等框架和高通AI软件栈，完结NPU的加快。
▲高通AI软件栈
联发科这边则有天玑开垦器具集（Dimensity Development Studio），比如其中的Neuron Studio能基于神经网络进行自动化调优，帮开垦者进行跨模子的全链路分析，检朴调优时期。
此外，联发科的天玑AI开垦套件2.0，通过开源弹性架构擢升绽放度，模子库适配的模子数目擢升了3.3倍，对DeepSeek这么的热点模子的重要本事完结端侧扶植，擢升tokens的分娩速率。
总体来看，让AI芯片的智力不错被开垦者高效地用到AI应用中，完结更好的端侧AI体验，这事现在仍然惟有苹果作念的是最完善的，安卓阵营并非不作念，但生态层面的不长入、各利己战仍然会带来很大挑战。
结语：手机AI芯片之战，不可输的硬仗在AI手机大叫大进之下，手机AI芯片走到了舞台C位，成为巨头兵家必争之地。
虽然苹果看似在AI功能落地的“丰富度”上少了些惊艳感，但仔细梳理却能看到其AI功能端侧完结占比极高，其从底层芯片、操作系统到大模子、应用的买通，是安卓阵营极难段时期追逐的。
苹果AI诚然有其里面深档次问题，从团队到本事，但归根结底，苹果依然按照他最擅长的作念法——小步快跑，来作念AI，苹果如真的“架桥铺路”上耗尽了更多时期，但一朝打好地基，AI大厦的上限将充满巨大想象空间。
这亦然安卓阵营从末端厂商到芯片厂商王人不停加码芯片自研本事布局的遍及性所在。真适值的端侧AI体验，离不开这些底层本事的相沿。
毫无疑问，AI的到来给手机芯片阛阓注入了新的活力，带来了新的变量，能否作念出好的手机AI芯片将成为决胜AI手机之战的重要。
