2nm天璣9600 Pro，把旗艦SoC競爭推向「融合計算」

智能體讓旗艦SoC從拼核心，轉向拼系統。過去數年，旗艦手機芯片的升級路徑非常清晰，製程更先進、CPU主頻更高、GPU、ISP更強，再加上算力不斷增長的NPU。這套方法在生成式AI進入手機後依舊奏效，卻很難完整回答智能體帶來的新問題。因為AI不再只在用戶點開應用後運行幾十秒，而要持續感知聲音、畫面和環境，在後臺理解需求，甚至提前執行任務。一顆核心能跑多快，仍然重要。但當CPU、GPU、NPU、內存和存儲需要頻繁交換數據，決定體驗的已經不只是每個單元的峰值性能，而是整顆SoC如何組織算力。

MediaTek資深副總經理徐敬全在天璣旗艦芯片新品發佈會上給出了明確判斷：“計算基準將不再是單一核心的能力，而是要將異構的計算單元整合為系統級的融合計算架構。”這是理解天璣9600 Pro的關鍵，臺積電2nm、超過330億個晶體管和2+3+3全大核CPU，構成這顆旗艦芯片的性能底座。天璣智算融合架構、雙NPU以及貫穿遊戲、影像和通信的AI能力，則指向一個更大的變化，旗艦SoC的競爭正在從幾個核心分別升級，走向計算、存儲和調度共同設計。AI讓手機一直「醒著」，峰值性能不再是唯一標準智能體首先改變的是手機工作的節奏。

過去，用戶打開應用、拍下一張照片或者啟動遊戲，芯片在短時間內拉高性能，完成任務後迅速回到低功耗狀態。智能體卻需要持續理解環境，並在前臺應用運行時保持在線。芯片一天被喚醒的次數可能是過去的數倍，CPU的空檔也會越來越短、越來越碎。這意味著，電量未必消耗在一次特別重的計算上，也可能被一次次核心啟動、任務切換和數據搬運吃掉。與此同時，AI不能獨佔手機性能，用戶打遊戲、看視頻或開會時，後臺智能體仍可能運行，大模型與應用爭搶內存，CPU和NPU還要頻繁交接任務。MediaTek無線通信事業部副總經理陳一強在發佈會上說，“過去評價旗艦芯片，會問能夠跑多快，智能體時代，還要問能不能一整天這樣”。

這個問題背後，是端側AI的價值和限制同時出現。MediaTek董事、總經理暨營運長陳冠州表示，AI的入口將從PC擴展到手機等更多終端，算力將從雲端集中式部署走向雲端與端側混合，AI用戶也會從企業進一步擴展到消費者。手機不只是連接雲端AI工廠的入口，本身也會成為生產Token的分佈式AI工廠。延遲是一方面，隱私則是更直接的約束。陳冠州說：“有些隱私資料不能送到雲端，只能在終端的人工智能工廠生產Token。”但手機只有幾瓦的功耗空間、一塊電池和有限的內存。如果端側智能體需要一整天在線，旗艦SoC真正稀缺的就不只是峰值算力，而是有限功耗下能夠長期調用的有效算力。

2nm支撐全大核，融合架構負責把算力組織起來聯發科發佈的最新旗艦天璣9600 Pro就是為AI而設計。天璣9600 Pro採用臺積電2nm製造工藝，集成超過330億個晶體管。CPU架構層面，天璣9600 Pro的CPU繼續沿用全大核路線，並升級為2+3+3架構：兩顆最高4.55GHz的C2-Ultra超大核，三顆4.35GHz和三顆3.1GHz的C2-Pro大核；L2、L3與SLC總容量達到34.5MB，並率先支持LPDDR6和UFS 5.0。和上一代相比，天璣9600 Pro單核性能提升17%，多核提升15%；達到上一代峰值性能，多核功耗下降61%。

性能繼續增長的同時，功耗降幅遠高於性能增幅，這才是2nm與架構協同產生的核心價值。不過，MediaTek沒有把17%和15%當成這一代CPU最重要的升級。陳一強在發佈會上用餐廳作比喻：炸薯條和煎牛排的速度分別提高，並不代表整個餐廳的出餐效率同步提升，食材怎麼流轉、訂單怎麼分配、店長如何動態調度，同樣決定最終效率。AI計算也是如此。數據會在CPU、NPU、緩存、內存和存儲之間流動，只提高某一個計算單元的峰值性能，系統效率未必按同樣比例增長。手機SoC原本就是異構系統，包含了CPU、GPU、NPU和ISP。融合計算是改變設計和評價的出發點，過去先分別定義每個單元，再通過軟件調度組合。

現在則從一項完整任務出發，反向決定算力放在哪裡、數據怎麼走、哪顆核心何時喚醒。只有這樣，紙面上的算力才不會在數據搬運和等待中被抵消。天璣智算融合架構因此將CPU與NPU協同、內存和閃存的數據交換，以及算力、電源、內存資源的調度放進同一套設計中。面對頻繁而碎片化的負載，天璣9600 Pro把全大核的電源調度做到微秒級，核心快開快關能力達到上一代的10倍；系統級智能計算電源管理則嘗試減少用戶不易察覺的後臺損耗。當AI與傳統應用同時運行，內存成為瓶頸。MediaTek通過壓縮與動態調度提升內存效率，根據聯發科給出的數據，大模型啟動速度提高27%的同時，可以維持25個應用保活。

它所解決的不是一項跑分，而是AI不清後臺、不犧牲前臺體驗的現實問題。從全大核CPU，到CPU與NPU協同，再到內存和電源調度，天璣9600 Pro希望回答的已經不是某一個核心夠不夠快，而是整顆SoC能否把算力變成持續、穩定的體驗。雙NPU一顆負責重活，一顆保持始終在線智能體對NPU提出了兩個相反的需求，既要運行更大、更復雜的模型，又要以極低功耗保持持續感知。一顆NPU承擔所有任務，峰值能力和全天運行很難兼得，天璣9600 Pro延續並重構雙NPU設計。聯發科第二代超能效NPU融合低功耗傳感器中樞，主要運行輕量模型，功耗較上一代下降40%。它持續理解聲音、動作和環境，為主動式智能體提供全時感知。

超性能NPU 1090則負責更重的模型計算，大語言模型預填充性能提升51%，每瓦生成Token數量最高提升55%。新一代生成式AI引擎3.0的INT4運算能力翻倍，同時支持Hybrid Attention、新一代模型壓縮技術，以及最高30B規模MoE模型在端側運行。30B並不只是一個參數量標籤，它意味著端側模型可以調用更復雜的專家能力，同時藉助MoE只激活部分參數，降低計算和內存壓力。更能說明這套分工價值的，是具體應用。MediaTek與vivo合作的相機助手可以用低功耗NPU持續理解取景畫面，主動推薦功能和構圖。與OPPO 合作打造了LUMO 靈感構圖功能，則實時分析主體與環境的位置關係。

藉助智能體還能把分散在酒店、機票、日程和待辦中的信息重新組織，在用戶發問前主動提醒。陳一強把MediaTek的AI思路概括為三個要素：全時運行、足夠智能、應用生態。模型能不能跑起來只是第一步，能否持續在線、調用服務並守住隱私，才決定智能體是否真正可用。天璣9600 Pro支持最新的Gemini Nano，並與Google合作推進端側AI隱私保護架構，對智能體訪問個人資料進行隔離、追蹤和統一管理。智能體越主動，接觸的個人信息越多，安全也就越需要從應用層下沉到系統和芯片層。GPU、ISP和通信，都開始被AI重寫如果AI原生架構只增強NPU，它仍然只是傳統SoC的一次局部升級。

天璣9600 Pro更值得關注的地方，是AI開始越過獨立模塊的邊界，參與圖形渲染、影像處理和通信優化。天璣9600 Pro搭載G2-Ultra NX GPU，峰值性能比上一代提升27%，達到上一代峰值性能時功耗下降24%，光線追蹤性能提升18%。但這次GPU升級的關鍵詞不是單項跑分，而是神經網絡渲染架構，GPU、AI計算單元和內存數據通路共同參與渲染，在移動端有限的功耗預算內用AI提高畫質。MediaTek與《三角洲行動》項目組經過近一年聯合研發，將移動端光線追蹤從固定場景中的技術展示，推進到複雜動態戰場。《三角洲行動》項目組技術總監CAT強調：品質提升不應該以犧牲幀率為代價。

瞄準鏡中的環境反射、地面動態倒影和不同材質的光影，最終都要在真實遊戲中穩定運行，才能從技術能力變成玩家體驗。影像也遵循同一邏輯。天璣9600 Pro集成Imagiq 1290 ISP，並通過ISP與NPU融合構建智能影像架構。NPU負責多幀合成、語義分析和主體識別，ISP完成分區色彩和影調處理。全景深計算攝影、60fps運動級追焦、17EV高動態影像、4K60電影級視頻直出、4K120 Log原色視頻和4K240慢動作，都是這套協同架構在不同場景中的結果。AI還被引入蜂窩網絡、Wi-Fi和定位。

芯片根據實時環境運行網絡模型，動態選擇基站和通信參數，在複雜蜂窩環境中，卡頓時長較上一代減少30%，結合終端廠商大模型後可進一步降低40%；定位精度則較上一代提升30%。AI由此從用戶能直接看到的生成式功能，變成隱藏在網絡與系統背後的基礎能力。把CPU、NPU、GPU、ISP和通信放在一起看，天璣9600 Pro的路線已經清晰：AI不再是SoC中的一個獨立加速模塊，而是開始參與計算、存儲、調度以及體驗形成的全過程。旗艦SoC的下一場競爭，是誰更像一套系統天璣9600 Pro同時發佈的，還有面向更廣旗艦市場的天璣9600M。

天璣9600M延續AI智能體化引擎、調度引擎、智能影像和神經網絡渲染等能力，承擔的是把這套系統設計覆蓋到更多產品檔位的任務。但9600系列真正值得關注的，並不是產品線多了一位成員，也不只是MediaTek率先進入2nm。數據中心的AI競爭已經從購買更多加速卡，走向計算、存儲、互連和軟件協同。同樣的變化也在手機上發生，只是約束從機櫃電力和網絡，變成幾瓦功耗、一塊電池以及有限內存。隨著智能體開始持續感知、推理和執行，CPU、GPU、NPU各自變強只是入場券，如何讓它們協同工作，才決定最終體驗。這也會改變旗艦芯片的評價方式。

傳統跑分仍能衡量計算單元的上限，卻難以反映智能體在一天中反覆喚醒、與多個應用並行、持續調用個人數據時的真實成本。未來更有說服力的指標，將是任務完成時間、單位功耗生成Token的數量、應用保活能力，以及長期運行時的溫度和續航。誰能先把這些系統指標變成穩定體驗，誰才可能建立智能體手機的新門檻。這樣看來，2nm只是天璣9600 Pro的起點。它更重要的信號是，旗艦移動SoC正在從單一核心的性能競賽，跨入一場系統效率的競爭。當AI開始一直運行，最強的芯片不只要跑得快，還要知道何時計算、由誰計算，以及怎樣一整天算下去。