AI 手机芯片算力竞赛有多激烈？

手机芯片算力竞赛呈现出多维度、全方位的激烈竞争态势，以下是详细内容：

工艺制程竞赛

• 当前主流工艺及厂商布局：目前旗舰手机SoC的工艺制程已普遍进入第二代3nm阶段，苹果、高通、联发科、小米等厂商均在使用，苹果在工艺制程上一直走在前列，每年率先包圆台积电最新最强工艺，如明年A19 Pro芯片将采用台积电第三代3nm制程，且最快会在iPhone 18系列上引入台积电2nm工艺，台积电宝山厂首批2nm产能已被苹果包圆。
• 工艺升级对算力的影响：工艺制程的升级对芯片能效提升至关重要，同面积2nm芯片晶体管数量比3nm芯片多15%，同功耗下芯片性能提升大约15%，这意味着更先进的工艺能使芯片在相同功耗下提供更强算力，或在相同算力下降低功耗，对于AI应用的高效运行和续航保障意义重大。
• 面临的挑战与差异：三星虽拥有先进工艺制程技术，但量产和内部管理问题频出，3nm Exynos系列芯片难产，近期还被曝出伪造数据、掩盖缺陷等丑闻，工程师纷纷跳槽，在此次工艺竞赛中陷入困境，华为海思受代工限制，麒麟手机芯片无法使用最新工艺制程，在芯片能效比提升方面与同代采用新工艺的旗舰芯片存在差距，但其通过架构和软件系统层面的优化，仍实现了一定的性能提升。

芯片架构设计竞赛

• 自研架构模式及优势：苹果、华为、高通基于Arm指令集，在SoC所有核心模块实现自研，这种深度自研模式能带来诸多优势，例如苹果芯片的GPU模块可针对图形处理和AI计算优化，其神经网络引擎（NPU）对端侧AI各类功能加速进行了深度优化；华为麒麟芯片架构持续迭代，最新麒麟9020实现CPU全部核心替换为自研泰山架构，GPU也有自研的马良系列，自研麒麟芯片和鸿蒙操作系统的深度协同，助力AI体验落地。
• 部分自研与合作模式：联发科、小米、三星基于Arm指令集，采用Arm公版架构 + 部分模块自研的模式，联发科的ISP方面有Imagiq、NPU有42TOPS算力，小米有自研ISP和6核NPU，三星Exynos CPU虽为Arm架构，但GPU采用AMD的RDNA 3架构，这种模式既能利用公版架构的稳定性和技术积累，又能在部分关键模块实现自主创新，满足自身产品差异化需求。
• 架构创新对算力的提升：除了核心模块的自研，芯片架构层面的创新还包括对缓存结构、数据通路、指令集扩展等方面的优化，这些创新能够提高数据处理效率，进一步提升芯片算力，为AI应用提供更强大的支持。

AI开发生态竞赛

• 苹果的MLX框架：苹果在WWDC上发布的开源机器学习框架MLX，向所有App开放权限，允许App直接访问设备端大语言模型，迈出了关键一步，MLX支持多种主流编程语言，API熟悉易用，具有函数变换组合性、延迟计算模式、动态图构建、跨设备运行能力以及统一内存模型等特点，在性能方面，内存传输开销为零拷贝，对苹果芯片GPU计算能力优化，动态图响应速度快，实时错误追踪效率高，且代码迁移方便，能减少跨平台适配工作，深度整合了自家硬件，为开发者提供了高效的开发环境。
• 安卓阵营的开发工具：安卓阵营芯片厂商更多通过闭源SDK或开源协作的方式支持AI开发，高通的AI软件栈，能让开发者在手机上市前几个月通过Device Cloud基于骁龙8 Elite开发AI应用服务并进行调试优化，AI应用可通过ONNX、DirectML等框架和高通AI软件栈实现NPU加速，联发科的天玑开发工具集，如Neuron Studio能基于神经网络自动化调优，节省调优时间，天玑AI开发套件2.0通过开源弹性架构提升开放度，增加了模型库适配的模型数量，提升了tokens生产速度。
• 生态建设的挑战与差距：尽管安卓阵营在AI开发生态方面也取得了一定进展，但与苹果相比，仍存在生态不统一、各自为战的问题，这给开发者带来了一定的困扰，也在一定程度上影响了AI应用的开发效率和用户体验。

算力提升带来的AI应用拓展竞赛

• 本地AI应用的处理能力提升：随着芯片算力的提升，手机本地能够处理的AI应用类型和复杂度不断增加，如苹果升级后的Siri能理解更复杂指令，实现跨APP操作；写邮件时系统可自动修正语法、调整语气；随手画的草图能瞬间变成精美插画，且这些功能80%都能靠手机自身完成，其他厂商也在积极探索本地AI应用的创新，如华为在拍照时的辅助构图等功能，不断提升用户体验。
• 端云协同的应用场景拓展：目前手机本地算力虽不断提升，但对于一些高难度任务，如长文本归纳、复杂图表生成等，仍依赖云端，各厂商在努力提升本地算力的同时，也在优化端云协同机制，根据任务难度合理分配计算资源，实现本地与云端的优势互补，拓展更多AI应用场景。

市场竞争加剧下的产业格局变化

• 头部厂商的竞争与合作：在激烈的算力竞赛中，头部厂商之间的竞争愈发白热化，同时也在一些领域展开合作，芯片厂商与手机终端厂商紧密合作，共同研发定制化芯片，以满足不同品牌手机对AI算力和功能的特定需求；在技术研发方面，部分厂商也会通过战略合作或技术共享等方式，共同攻克一些行业难题，推动整个产业的发展。
• 中小厂商的生存与发展：随着算力竞赛的升级，中小厂商面临着更大的生存压力，要在技术上不断追赶头部厂商的步伐，提升自身芯片的算力和性能；还需在市场细分领域寻找机会，通过差异化竞争策略，如专注于特定类型的AI应用或特定消费群体的需求，来谋求一席之地，部分中小厂商可能会因无法跟上技术发展或市场竞争而被淘汰，也有一些可能通过技术创新或战略转型实现逆袭。

以下是相关问题与解答的栏目：

问题1：未来手机AI芯片算力提升的主要方向有哪些？

解答：未来手机AI芯片算力提升的主要方向包括以下几个方面，一是工艺制程的持续升级，如从当前制程向更先进的制程迈进，进一步提高芯片的集成度和性能，降低功耗，二是芯片架构的优化与创新，不仅要在核心模块如CPU、GPU、NPU等进行深度自研和优化，还要在缓存结构、数据通路等方面进行创新设计，以提高数据处理效率，三是存算一体等新技术的应用，将存储和计算功能紧密结合，减少数据传输延迟，提升算力，四是借助新材料和新器件，如光子计算等技术，有望实现算力的跨越式提升，软件与硬件的协同优化也将是关键，通过开发更高效的AI框架、算法和开发工具，充分发挥芯片的算力潜力，实现更好的AI应用体验。

问题2：AI手机芯片算力竞赛对消费者意味着什么？

解答：AI手机芯片算力竞赛对消费者有着多方面的重要意义，算力的提升将带来更丰富、更强大的AI应用体验，在影像方面，能够实现更智能的拍摄辅助、更高质量的图像优化；在语音交互上，语音助手将更加智能、响应更快，能理解更复杂的指令并提供更准确的服务；在游戏体验中，能够支持更逼真的图形渲染和更流畅的运行，随着算力的提升和端侧AI的发展，用户的隐私和数据安全将得到更好的保护，更多的数据处理可以在本地完成，减少了对云端的依赖，降低了数据泄露的风险，算力竞赛也将促使手机厂商不断提升产品性能和功能，在竞争中推出更具性价比的产品，消费者将有更多选择，能够以更合理的价格享受到先进技术