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當(dāng)手機有了系統(tǒng)級智能體,為什么端側(cè) AI 和芯片會變得更加重要?

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最近 “豆包 AI 手機”很多朋友都在討論,AI 手機這事兒又被拱回了C位。更有意思的是,它不只是在手機里多塞了個助手,而是把 AI 更深地埋進(jìn)了 OS 的神經(jīng)中樞:它會盯著你正在干什么、讀懂你屏幕上的內(nèi)容,然后把一句話拆成一串動作去執(zhí)行。你說“把這份資料發(fā)給同事,再約個下周時間”,它就能在聊天工具、日歷、郵箱之間來回跑,像個“跨應(yīng)用的總調(diào)度”。



然而,當(dāng) AI 從一個功能點,變成手機日常體驗的入口時,行業(yè)需要重新審視一個問題。AI在讀取屏幕、模擬點擊、跨應(yīng)用訪問內(nèi)容的過程中,自然包含了用戶的聊天記錄、驗證碼、支付行為等極為隱私的信息。所以,AI能力越強,權(quán)限越高,用戶的隱私保護(hù)就越需要被重視。

這正是端側(cè) AI 的價值所在。全新形態(tài)的AI手機,復(fù)雜的操作需要更強大的端側(cè)AI算力與云側(cè)算力協(xié)同配合。極其復(fù)雜的AI任務(wù)可以由端云混合式運算來完成,但執(zhí)行過程中涉及大量的隱私信息和用戶數(shù)據(jù)則需要盡可能保存在端側(cè),并依靠端側(cè)AI來運算和推理。

所有這些,最終都會落在提供端側(cè)AI算力的手機芯片上。在新形態(tài)的AI手機中,旗艦芯片要有足夠的AI 算力與杰出能效。對于長對話、多輪推理、系統(tǒng)級代理等復(fù)雜任務(wù),NPU 和AI 引擎要算得動;對于輕量級的計算需求,要低耗穩(wěn)定。而且芯片要有更精細(xì)的系統(tǒng)級協(xié)同,CPU、GPU、NPU、ISP 等不同單元要能根據(jù)任務(wù)特點智能分工。

從這個意義上說,旗艦手機的SoC 早已不再是單純的性能引擎,而是正在向AI 中樞演化,承擔(dān)著端側(cè)AI運算和用戶隱私保護(hù)的雙重關(guān)鍵任務(wù)。從這個角度看,年底聯(lián)發(fā)科新發(fā)布的天璣9500就是一個比較典型的例子。



如果把端側(cè) AI 看作手機里的“新大腦”,那么天璣 9500就是在搭建這顆大腦需要的基礎(chǔ)設(shè)施。面向大模型和多模態(tài)推理,天璣 9500搭載由超性能NPU 990和采用存算一體架構(gòu)的超能效NPU組成雙NPU架構(gòu),一邊承擔(dān)重載推理,一邊以極低功耗常駐運算。而且,NPU 990集成的生成式AI引擎2.0支持BitNet 1.58bit大模型運算,減少端側(cè)AI運算的存儲需求來降低功耗。



因此,天璣9500讓AI助手以及嵌入各個應(yīng)用中的智能助理,能做到“隨叫隨到”,也可以為未來的系統(tǒng)級智能體AI提供扎實的理解能力和持續(xù)輸出的算力基底。



更重要的是,這種算力并不是孤立存在的。以影像為例,NPU與ISP 的深度協(xié)同,可以在用戶按下快門的那一瞬間,就完成對場景的識別、人像的語義分割、噪點和高光的處理。這種協(xié)同帶來的2億像素直出、實時追焦、4K60幀電影人像視頻等能力讓用戶的日常拍攝體驗大幅提升。

這樣一來,手機芯片可以提供足夠的端側(cè)AI算力和推理能力,用戶的隱私數(shù)據(jù)不需要傳入云端,也可以讓系統(tǒng)級智能體AI在手機上完成各種復(fù)雜任務(wù)。所以,不論是從算力、能效、安全到協(xié)同,當(dāng)今旗艦芯片都為端側(cè)AI體驗躍進(jìn)和手機形態(tài)進(jìn)化提供了良好的硬件基礎(chǔ)。

未來的終端形態(tài)或?qū)⒁灾悄荏w AI 為核心,把多個應(yīng)用變成背后的工具鏈;而像天璣 9500 這樣的旗艦 AI 芯片,則會在很長周期里與之相互拉動:芯片能力的提升,讓智能體更敢放開手腳;形態(tài)的變化,也反過來推動端側(cè) AI 繼續(xù)向前。

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