盤點(diǎn)2025｜芯片：AI依舊是挖潛點(diǎn)，應(yīng)用進(jìn)一步多樣化

飛象原創(chuàng)（源初/文）時(shí)至2025年年底，人們已經(jīng)開始漸漸習(xí)慣，有事聽聽AI給出的參考意見。其背后的算力支撐也在逐步加強(qiáng)，像是更先進(jìn)的制程，以及向更多端側(cè)設(shè)備的拓展。另一方面，AI又一石激起千層浪，機(jī)遇與需求并行，面向未來進(jìn)一步前行。

現(xiàn)狀：圍繞先進(jìn)制程與AI迭代

現(xiàn)狀一：2nm時(shí)代蓄勢(shì)待發(fā)

今年8月，臺(tái)積電宣布其2納米制程晶圓將以每片3萬美元的固定高價(jià)供應(yīng)，主攻AI與高性能計(jì)算等高端客戶，強(qiáng)化“高端聯(lián)盟”策略。三星則憑借更低價(jià)格和快速供貨爭(zhēng)取市場(chǎng)，近期成功獲得價(jià)值23萬億韓元的特斯拉AI芯片訂單。臺(tái)積電計(jì)劃在未來34個(gè)月內(nèi)完成試產(chǎn)，2026年實(shí)現(xiàn)4座工廠月產(chǎn)能達(dá)6萬片的目標(biāo)。初期2納米工藝良率約為60%～65%，其中SRAM存儲(chǔ)單元良率更高，超過90%。2納米工藝可在相同功耗下實(shí)現(xiàn)10%—15%的性能提升，或在相同性能下降功耗降低20%—30%。

業(yè)內(nèi)分析師預(yù)測(cè)，蘋果將在明年秋季推出的iPhone 18系列上，正式采用臺(tái)積電2nm制程工藝代工的芯片。預(yù)計(jì)iPhone 18 Pro、iPhone 18 Pro Max以及備受矚目的折疊屏版本，將搭載全新的A20芯片。A20芯片不僅在制程工藝上有所升級(jí)，還將引入臺(tái)積電最新的晶圓級(jí)多芯片封裝技術(shù)（WMCM）。這一技術(shù)將實(shí)現(xiàn)RAM與CPU、GPU以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎在同一晶圓上的高度集成，從而大幅提升內(nèi)存帶寬并減少延遲，為用戶提供更加流暢的使用體驗(yàn)。據(jù)外媒報(bào)道，與采用3nm制程工藝的A19芯片相比，A20芯片的性能預(yù)計(jì)將提升15%，能效則將提高30%。

三星代工廠則以更低價(jià)格、加快供貨速度吸引客戶。目前三星2納米良率約為40%，尚處于爬坡階段，三星通過提供更低的價(jià)格和更靈活的供貨，積極吸引新客戶。自家Exynos 2600芯片有望在明年成為全球首款2nm手機(jī)芯片。隨著DRAM和NAND閃存價(jià)格的持續(xù)上漲，三星正為提升良率、降低Exynos 2600的殘次品數(shù)量展開相關(guān)試驗(yàn)。三星目標(biāo)是在2025年底前將2nm GAA工藝的良率提升至70%，從而具備承接客戶訂單的能力。

英特爾在今年發(fā)布了代號(hào)為Panther Lake的下一代AI PC平臺(tái)。這是首款基于最新Intel 18A制程工藝的客戶端SoC。英特爾表示，這意味著產(chǎn)業(yè)將正式進(jìn)入埃米時(shí)代。埃米時(shí)代的兩大核心技術(shù)是RibbonFET全環(huán)繞柵極晶體管技術(shù)和PowerVia背面供電技術(shù)。英特爾是首家將這兩項(xiàng)技術(shù)融合并實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)的芯片廠商，將芯片的能效和密度推向了新的高度�；�于Intel 18A制程推出的Panther Lake，正是工藝與架構(gòu)智慧的集大成者。在相同功耗下，Panther Lake的多核性能提升了50%。Cougar Cove性能核、Darkmont能效核以及低功耗能效核的協(xié)同工作。Panther Lake的圖形性能比上一代提升50%以上。它提供多達(dá)12個(gè)第三代Xe核心，每個(gè)都具備完整的矢量引擎、AI加速矩陣單元和硬件級(jí)光線追蹤能力。2026年下半年，英特爾新一代至強(qiáng)6+處理器產(chǎn)品也將采用18A制程，帶來更高性能與更低功耗。

AMDZen 6架構(gòu)將于2026年登場(chǎng)，邁入先進(jìn)的2nm制程工藝時(shí)代。Zen 6架構(gòu)將會(huì)新增支持多種AI數(shù)據(jù)類型，并增加更多的AI管線，這將使其在人工智能領(lǐng)域具備更強(qiáng)大的處理能力。代號(hào)為Venice（威尼斯）芯片目前已進(jìn)入實(shí)驗(yàn)室階段，表現(xiàn)極佳。相較于前一代Zen 5架構(gòu)的都靈CPU，威尼斯在性能、效率與運(yùn)算密度上取得了實(shí)質(zhì)性的進(jìn)步。AMD表示，Venice預(yù)計(jì)將在2026年如期上市，有望早于使用臺(tái)積電最新節(jié)點(diǎn)的蘋果產(chǎn)品。

現(xiàn)狀二：本地AI能力支持

2025年初，DeepSeek成為國(guó)內(nèi)AI領(lǐng)域的新寵。同時(shí)，也吸引了很多廠商通過本地運(yùn)行滿血或蒸餾版DeepSeek，來證明自身的AI算力表現(xiàn)，以及挖掘市場(chǎng)上的AI需求。讓DeepSeek正從傳統(tǒng)“大模型+數(shù)據(jù)中心/云服務(wù)器”的運(yùn)行方式，快速向“個(gè)人PC / AI-PC /輕薄本/筆記本/終端設(shè)備端側(cè)部署”轉(zhuǎn)變。用戶不必依賴云服務(wù)或外部服務(wù)器，就能在自己的PC上進(jìn)行AI助手、文檔寫作、翻譯、會(huì)議記錄等任務(wù)，隱私性、數(shù)據(jù)安全性更高，也更方便在離線/斷網(wǎng)場(chǎng)景下使用。

英特爾發(fā)布了通過Flowy AI助手支持本地DeepSeek R1大模型的教程，使最新版AI PC助手支持DeepSeek-R1模型，為用戶提供離線智能服務(wù)，并且針對(duì)酷睿Ultra處理器進(jìn)行了優(yōu)化，專為酷睿™Ultra處理器的CPU + GPU + NPU異構(gòu)架構(gòu)打造，利用平臺(tái)XPU的AI算力加速本地推理，讓AI PC設(shè)備具備使用本地大模型的能力，實(shí)現(xiàn)翻譯、會(huì)議紀(jì)要、文檔撰寫、設(shè)備控制等功能。

在年初的AMD AI PC創(chuàng)新峰會(huì)2025期間，面向前沿AI大模型，華碩通過深度整合，全面接入滿血聯(lián)網(wǎng)版DeepSeek R1 671B大模型，推出了全新的豆叮AI助手，兼顧不同場(chǎng)景，滿足用戶對(duì)AI應(yīng)用的全方位使用需求。目前，從游戲娛樂到創(chuàng)作生產(chǎn)力，從高能硬件到高效軟件，華碩已構(gòu)建起完整的AIPC生態(tài)。

微軟也在3月宣布，通過Azure AI Foundry接入DeepSeek的R1 7B和14B蒸餾模型，Copilot+ PC可實(shí)現(xiàn)本地運(yùn)行這些模型。早在今年1月，微軟就宣布要把DeepSeek-R1模型的NPU優(yōu)化版本帶到搭載高通驍龍X處理器的Copilot+ PC上。這些模型運(yùn)行在NPU上，可以在減少對(duì)PC電池續(xù)航和散熱性能影響的同時(shí)，持續(xù)獲得AI計(jì)算能力，同時(shí)CPU和GPU可以執(zhí)行其他任務(wù)，提高設(shè)備的整體效率。

在智能手機(jī)側(cè)，使用DeepSeek蒸餾后的Qwen-7B模型，已經(jīng)能夠在性能上與去年所推出的且當(dāng)時(shí)最為先進(jìn)的GPT-4o云端模型持平。但兩個(gè)模型的參數(shù)規(guī)模卻相差甚多。另外，從對(duì)比蒸餾后的Llama 700億模型在推理、編程、數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)分析等方面的表現(xiàn)來看，同樣已經(jīng)超越了原始模型，只在語(yǔ)言理解和指令遵循方面有待進(jìn)一步優(yōu)化。而在今年很多展會(huì)現(xiàn)場(chǎng)，iQOO、努比亞、OPPO、榮耀、小米和一加等中國(guó)生態(tài)伙伴，均帶來了基于驍龍平臺(tái)的終端側(cè)生成式AI和智能體AI的最新應(yīng)用成果。三星也在Galaxy S25 Ultra上展示谷歌全新AI助手Gemini。Deepseek蒸餾模型涌現(xiàn)的背后是終端側(cè)AI所迎來的全新機(jī)遇，使用戶在本地也能獲得媲美甚至超越云端的生成式AI能力，這種能力還正逐步演變?yōu)槿�新的交互方式，讓用戶能夠更加自然地與設(shè)備溝通，引領(lǐng)智能終端邁向下一場(chǎng)變革。

現(xiàn)狀三：內(nèi)存價(jià)格飆升

從今年下半年開始，全球存儲(chǔ)芯片市場(chǎng)掀起漲價(jià)潮。由于AI產(chǎn)業(yè)需求爆發(fā)，AI模型訓(xùn)練和大數(shù)據(jù)處理需要海量高帶寬、低延遲的內(nèi)存支撐，單臺(tái)AI服務(wù)器對(duì)DRAM的需求是普通服務(wù)器的8倍。受此影響，大小容量存儲(chǔ)芯片進(jìn)入供應(yīng)緊張態(tài)勢(shì)。

另以4GB DDR4x為例，顆�，F(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格已從年初的最低7美金漲至11月中旬的30美金以上，漲幅達(dá)到4至5倍，F(xiàn)lash產(chǎn)品方面，以64GB eMMC為例，價(jià)格也從年初的3.2美金上漲至近期的8美金以上。11月份12GB LPDDR5X內(nèi)存的價(jià)格已攀升至70美元，較年初翻了一倍多。

隨著AI推理大模型的落地，存儲(chǔ)產(chǎn)品不再是AI算力中可有可無的配件，而是成為AI基礎(chǔ)設(shè)施集約化發(fā)展中的戰(zhàn)略性物資。受全球AI算力需求激增影響，內(nèi)存芯片價(jià)格飆升。面對(duì)內(nèi)存瘋狂漲價(jià)的局面，全球前兩大存儲(chǔ)巨頭三星、SK海力士卻拒絕擴(kuò)大產(chǎn)量，而是以盈利考慮優(yōu)先。三星和SK海力士在疫情時(shí)期及之后經(jīng)歷了艱難的內(nèi)存周期，這也是目前生產(chǎn)線受限的原因。他們自然有自己考慮，如果內(nèi)存公司大力投資擴(kuò)充容量，一旦AI熱潮消退，最終可能導(dǎo)致“供過于求”的局面。供應(yīng)商預(yù)計(jì)，內(nèi)存短缺可能持續(xù)到2028年，短期內(nèi)狀況預(yù)計(jì)不會(huì)改善，至少在未來一兩個(gè)季度內(nèi)，這意味著像內(nèi)存和GPU這樣的產(chǎn)品將繼續(xù)處于供應(yīng)限制之下。

挑戰(zhàn)：成本挑戰(zhàn)與需求放緩

挑戰(zhàn)一：不斷攀升的成本

每年更新迭代，性能攀升的代價(jià)，就是成本的上升。以手機(jī)芯片為例，在智能手機(jī)總成本中占有重要比重，尤其隨著存儲(chǔ)（DRAM/NAND）和主控芯片（SoC）價(jià)格上漲，其成本占比壓力顯著增加，早期拆解報(bào)告顯示處理、內(nèi)存、存儲(chǔ)等關(guān)鍵芯片可占到手機(jī)物料成本的30%—40%甚至更高。

對(duì)于2025年發(fā)布的旗艦級(jí)Android機(jī)型來說，僅僅是手機(jī)處理器的價(jià)格就可能高達(dá)1700-2000元人民幣，相比同系列上代芯片的成本就已經(jīng)上漲了27%，且行業(yè)普遍預(yù)估下一代進(jìn)入2nm時(shí)代的芯片成本還將進(jìn)一步上升。最終這一壓力必將轉(zhuǎn)嫁給OEM廠商與消費(fèi)者。

據(jù)報(bào)道，臺(tái)積電宣布對(duì)2nm、3nm和5nm先進(jìn)制程晶圓進(jìn)行全面提價(jià)，漲幅最高達(dá)8%—10%，新價(jià)格將從明年開始執(zhí)行。2nm制程晶圓的價(jià)格預(yù)計(jì)將比3nm高出至少50%，臺(tái)積電強(qiáng)調(diào)，由于2nm技術(shù)的研發(fā)和生產(chǎn)涉及巨額的EUV光刻設(shè)備投入、良率優(yōu)化和生產(chǎn)線改造成本，因此不會(huì)對(duì)價(jià)格進(jìn)行優(yōu)惠。業(yè)界分析認(rèn)為，臺(tái)積電的漲價(jià)是為了應(yīng)對(duì)先進(jìn)制程設(shè)備投入和制造成本的持續(xù)增長(zhǎng)，并進(jìn)一步加強(qiáng)其在2/3/5nm制程領(lǐng)域的定價(jià)能力。預(yù)計(jì)到2026年，旗艦手機(jī)市場(chǎng)將普遍面臨價(jià)格上漲和利潤(rùn)壓力。

挑戰(zhàn)二：電子產(chǎn)品需求放緩

盡管生成式人工智能、5G、物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計(jì)算正成為推動(dòng)先進(jìn)半導(dǎo)體需求增長(zhǎng)的核心動(dòng)力。但另一邊，消費(fèi)電子產(chǎn)品的需求卻在持續(xù)放緩。

GSMA全球消費(fèi)者循環(huán)經(jīng)濟(jì)調(diào)研及其他市場(chǎng)研究顯示，消費(fèi)者的設(shè)備使用周期正在顯著延長(zhǎng)，全球平均換機(jī)周期已延長(zhǎng)至約3.5年，在中國(guó)則延長(zhǎng)到約3.7年。另一方面，是手機(jī)維修與二手市場(chǎng)的興起，根據(jù)GSMA《移動(dòng)凈零排放》報(bào)告，共有73%的中國(guó)受訪者表示曾維修過舊手機(jī)，遠(yuǎn)高于全球平均水平60%。還有37%的受訪者會(huì)在下次購(gòu)機(jī)時(shí)考慮購(gòu)買翻新手機(jī)。近年來，中國(guó)翻新手機(jī)的銷量呈現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)趨勢(shì)，2024年增幅達(dá)6%。目前，在中國(guó)的智能手機(jī)行業(yè)，二手和翻新手機(jī)占比已達(dá)20%。香港是全球翻新手機(jī)市場(chǎng)的重要中轉(zhuǎn)樞紐。

在PC市場(chǎng)方面，根據(jù)Omdia的預(yù)測(cè)，預(yù)計(jì)到2025年底，中國(guó)PC市場(chǎng)將同比增長(zhǎng)5%，達(dá)到4150萬臺(tái)。增長(zhǎng)動(dòng)力來自上半年穩(wěn)健的消費(fèi)需求和強(qiáng)勁的商用采購(gòu)，特別是信創(chuàng)領(lǐng)域的推動(dòng)。預(yù)計(jì)這一趨勢(shì)將延續(xù)至2026年，但由于消費(fèi)需求進(jìn)一步走弱，市場(chǎng)預(yù)計(jì)將小幅下降2%。平板電腦市場(chǎng)預(yù)計(jì)在2025年底增長(zhǎng)12%至3500萬臺(tái)，這一增長(zhǎng)主要受國(guó)內(nèi)廠商激進(jìn)的產(chǎn)品發(fā)布與定價(jià)策略帶動(dòng)；但在2026年，隨著市場(chǎng)調(diào)整，出貨量預(yù)計(jì)將回落9%至3200萬臺(tái)。

趨勢(shì)：算力攀升與應(yīng)用多樣化

趨勢(shì)一：AI算力的攀升

為了能夠更好地運(yùn)行AI，算力自然需要進(jìn)一步提升。

第五代驍龍8至尊版中的Hexagon NPU被稱為性能杰作的關(guān)鍵要素，全面加速AI特性，讓應(yīng)用變得更智能、更快速、更流暢，從而以最優(yōu)性能帶來令人愉悅的交互體驗(yàn)。新一代NPU實(shí)現(xiàn)了顯著的架構(gòu)升級(jí)：配備更多標(biāo)量與向量加速器，速度更快的張量加速器，并采用全新的64位內(nèi)存架構(gòu)，NPU性能提升高達(dá)37%。這意味著用戶可以獲得超快響應(yīng)的個(gè)性化智能體AI查詢，或通過最新圖像生成模型創(chuàng)作出高質(zhì)量、高分辨率的圖像。同時(shí)，AI賦能的應(yīng)用體驗(yàn)也將全面升級(jí)，例如實(shí)時(shí)通話翻譯、流暢照片編輯等功能都將更加出色。除此之外，高通Hexagon NPU的每瓦特性能提高16%，實(shí)現(xiàn)了能效的全面提升。作為高通AI引擎不可或缺的一部分，高通傳感器中樞如今解鎖了前所未有的個(gè)性化體驗(yàn)，通過諸如個(gè)人知識(shí)圖譜和個(gè)人記錄（Personal Scribe）等新功能，那些廣受用戶歡迎的應(yīng)用可以基于設(shè)備中的個(gè)人情境信息主動(dòng)采取行動(dòng)，同時(shí)確保所有數(shù)據(jù)隱私完全受控，始終由用戶掌握。

面向PC設(shè)備，驍龍X2內(nèi)建的Hexagon NPU具有高達(dá)80 TOPS的AI運(yùn)算效能，不但高于現(xiàn)在已推出的AMD Ryzen AI9 HXHX375的55 TOPS，以及Intel Core Ultra 9 288V的48 TOPS，也高于Apple M4 Max的38 TOPS。高通為了改進(jìn)Hexagon NPU的效能表現(xiàn)，分析超過300種不同AI模型運(yùn)算過程中所占用的資源，并改進(jìn)架構(gòu)設(shè)計(jì)以達(dá)到更平均的純量、向量、矩陣運(yùn)算以及記憶體資源分配，達(dá)到提升整體效能表現(xiàn)的成果。為了加強(qiáng)在處理器執(zhí)行AI應(yīng)用程序的能力，從內(nèi)部整合Qualcomm Matrix Engine矩陣引擎，它能夠提升矩陣與AI、ML等運(yùn)算負(fù)載的效能，在進(jìn)行AI運(yùn)算時(shí)不需要將數(shù)據(jù)傳輸?shù)紾PU或神經(jīng)處理器NPU，具有更快的反應(yīng)速度并節(jié)省搬運(yùn)資料所消耗的電力，適合輕量AI應(yīng)用程序。Qualcomm Matrix Engine矩陣引擎可以加速矩陣以及AI、ML運(yùn)算，支援512 Bit長(zhǎng)度向量以及FP32、FP16、BF16、INT32、INT16、INT8等資料類型。其運(yùn)作時(shí)脈能與處理器脫鉤，在閑置時(shí)降速或關(guān)閉，以節(jié)省電力消耗，并降低發(fā)熱以避免影響處理器。

英特爾明年1月正式發(fā)布的Panther Lake整體AI算力高達(dá)180 TOPS。CPU、NPU和GPU構(gòu)成的XPU，為領(lǐng)先的端側(cè)AI體驗(yàn)奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。英特爾XPU為AI提供了強(qiáng)大的綜合算力。而更重要的是，在軟件層面，我們?cè)谙∈枳⒁饬Α⑼茰y(cè)解碼、KV Cache壓縮等一系列關(guān)鍵技術(shù)上的創(chuàng)新，充分釋放硬件潛能。

面向數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域，作為目前應(yīng)用最為廣泛且實(shí)用性最高的云端AI，算力的支撐更是至關(guān)重要。英偉達(dá)今年GTC大會(huì)期間發(fā)布Blakwell Ultra，它由兩顆臺(tái)積電N4P工藝Blackwell GPU+Grace CPU+更大容量的HBM封裝而來，即搭配了更先進(jìn)的12層堆疊的HBM3e，顯存容量提升至288GB，和上一代一樣支持第五代NVLink，可實(shí)現(xiàn)1.8TB/s的片間互聯(lián)帶寬�；�于存儲(chǔ)的升級(jí)，Blackwell GPU的FP4精度算力可以達(dá)到15PetaFLOPS，基于Attention Acceleration機(jī)制的推理速度，比Hopper架構(gòu)芯片提升2.5倍。

亞馬遜在年度re:Invent大會(huì)上正式發(fā)布了新一代自研人工智能芯片Trainium3，直接向當(dāng)前占據(jù)市場(chǎng)主導(dǎo)地位的英偉達(dá)（NVDA）發(fā)起挑戰(zhàn)。亞馬遜AWS首席執(zhí)行官M(fèi)att Garman在發(fā)布會(huì)上表示，Trainium芯片業(yè)務(wù)已是價(jià)值數(shù)十億美元的生意，并持續(xù)快速增長(zhǎng)。Trainium 3是首款3nm AWS AI芯片，提供2.52 PFLOPs FP8算力，內(nèi)存容量較前代增加1.5倍、帶寬提升1.7倍，搭載它的Trn3 UltraServer系統(tǒng)能效較前代提高40%。開發(fā)中的Trainium 4將支持英偉達(dá)NVLink Fusion互聯(lián)技術(shù)。

趨勢(shì)二：應(yīng)用多樣化

隨著傳統(tǒng)智能手機(jī)市場(chǎng)趨于飽和，芯片行業(yè)的需求重心正快速向更多元的場(chǎng)景擴(kuò)展。汽車電子方面，智能駕駛、車載娛樂、域控制器等需求強(qiáng)勁增長(zhǎng)，使汽車成為僅次于手機(jī)之后的“第二大算力終端”，高算力SoC、傳感器芯片和功率器件持續(xù)放量。物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，隨著AIoT的興起，大量輕量級(jí)終端需要具備本地推理能力，從智能家居、工業(yè)傳感到可穿戴設(shè)備，新應(yīng)用不斷涌現(xiàn)，對(duì)低功耗MCU、連接芯片和端側(cè)AI加速器提出更高要求。同時(shí)，平板、筆記本、XR頭顯等智能終端加速搭載AI本地推理能力，推動(dòng)NPU成為芯片的新標(biāo)配。這三大場(chǎng)景共同構(gòu)成了驅(qū)動(dòng)芯片產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)的“新三角”，不斷拉開需求天花板，也讓行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)重心從單一性能比拼轉(zhuǎn)向生態(tài)、能效與端側(cè)智能的綜合能力競(jìng)爭(zhēng)。

過去五年間，汽車行業(yè)發(fā)生的一項(xiàng)重大變革，是從傳統(tǒng)MCU為基礎(chǔ)、多個(gè)ECU協(xié)同實(shí)現(xiàn)汽車功能的架構(gòu)，邁向中央計(jì)算架構(gòu)。電動(dòng)平臺(tái)賦予了重新思考“中央計(jì)算”的機(jī)會(huì)，通過全新的軟件定義汽車架構(gòu)，統(tǒng)一管理機(jī)電系統(tǒng)、功耗、各類機(jī)械或數(shù)字子系統(tǒng)的方方面面。汽車廠商在這一過程中，也在自身產(chǎn)品的設(shè)計(jì)上表現(xiàn)出了對(duì)“中央計(jì)算”架構(gòu)的需求。例如零跑汽車通過將兩個(gè)SoC集成到一個(gè)域控中，來降低成本和線束復(fù)雜性，從而提高車輛效率。另外，即便是一些仍在繼續(xù)采用傳統(tǒng)架構(gòu)的傳統(tǒng)車型，也開始配置集成多計(jì)算模塊的集中式分區(qū)控制器。高通也在過去兩年左右的時(shí)間里，構(gòu)建起一套高度復(fù)雜，且同時(shí)具備高度可擴(kuò)展性和高度模塊化的架構(gòu)，能夠?qū)⑿酒�定位為打造�?shù)字座艙的專用芯片或ADAS專用芯片，以及同時(shí)支持兩者的Flex芯片。Snapdragon Ride Flex SoC作為能夠滿足中央計(jì)算新趨勢(shì)的SoC，通過打造單芯片解決方案，免除雙芯片之間的通信，從而顯著降低從座艙到ADAS，以及從ADAS到座艙的傳感器通信延遲，從而實(shí)現(xiàn)更加真實(shí)、更加出色的體驗(yàn)。

高通于今年2月正式發(fā)布全新品牌“高通躍龍”，覆蓋工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、蜂窩基礎(chǔ)設(shè)施和工業(yè)連接解決方案。依托高通躍龍產(chǎn)品組合，企業(yè)能夠做出更明智的決策、提高運(yùn)營(yíng)效率并加快產(chǎn)品上市，增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)并有助于在不斷變化的市場(chǎng)中取勝。通過“高通躍龍”這一面向To B市場(chǎng)的全新品牌與消費(fèi)者廣為熟知的驍龍品牌形成互補(bǔ)，高通進(jìn)一步完善了從終端到行業(yè)應(yīng)用的布局，展現(xiàn)出推動(dòng)產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)的戰(zhàn)略愿景與長(zhǎng)期承諾。具身智能則通過將AI融入機(jī)器人等物理實(shí)體，使其具備類似人類的感知、規(guī)劃、決策與執(zhí)行能力�；�于高通躍龍QCS8550芯片平臺(tái)，鈦虎機(jī)器人打造了人形機(jī)器人鈦虎T170“瑤光”，可實(shí)現(xiàn)雙足行走，并能夠跨越復(fù)雜地形，自重較業(yè)內(nèi)其他產(chǎn)品輕20%～40%，動(dòng)態(tài)響應(yīng)速度提升了30%。在工業(yè)場(chǎng)景中，AI正成為重構(gòu)制造體系的底層邏輯，為每一件工業(yè)品從原料分選到成品交付的全生命周期提供智能把關(guān)。移遠(yuǎn)通信旗下品牌寶維塔借助高通躍龍QCS6490芯片平臺(tái)的強(qiáng)大算力與高集成度架構(gòu)推出AI分選解決方案，助力色選制造商以低成本的方式輕松打造更具國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的色選機(jī)產(chǎn)品。

趨勢(shì)三：功耗平衡是永久課題

無論是數(shù)據(jù)中心，還是端側(cè)計(jì)算，功耗都成了一個(gè)繞不開的話題，能效比一詞，相比單一性能，更加受到行業(yè)的關(guān)注。據(jù)預(yù)測(cè)，人工智能相關(guān)能耗還將增加一倍多，從2024年的260太瓦時(shí)增至2027年的500太瓦時(shí)。以O(shè)penAI的ChatGPT為例，單詞查詢耗電2.9瓦時(shí)，約為谷歌搜索耗電量的10倍。

不過在未來，AI在節(jié)能方面也會(huì)發(fā)揮更多作用。例如在通信領(lǐng)域，6G將面向AI時(shí)代而設(shè)計(jì)，它能夠?qū)�層出不窮的新應(yīng)用、新的工業(yè)用例，以及新的邊緣側(cè)AI應(yīng)用場(chǎng)景融入通信系統(tǒng)中。雖然云端在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)訓(xùn)練方面具有優(yōu)勢(shì)。

在6G網(wǎng)絡(luò)的初期硬件采購(gòu)方面，擁有成本高效的資本支出（CAPEX）非常重要，但更重要的是聚焦運(yùn)營(yíng)支出（OPEX），從而確保系統(tǒng)在運(yùn)行時(shí)能夠?qū)崿F(xiàn)高效節(jié)能。AI恰好能夠在這方面發(fā)揮重要作用，讓網(wǎng)絡(luò)更具預(yù)測(cè)性和響應(yīng)性，使系統(tǒng)能夠以盡可能小的功耗運(yùn)行，從而實(shí)現(xiàn)端到端系統(tǒng)運(yùn)行效率的全面提升。例如，通過將AI設(shè)計(jì)融入通信協(xié)議，并利用AI優(yōu)化終端與網(wǎng)絡(luò)間的信道狀態(tài)信息（CSI）交換過程，可以從基于統(tǒng)計(jì)模型的方法轉(zhuǎn)向基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，從而實(shí)現(xiàn)信息交換效率的優(yōu)化。

相比云端，端側(cè)人工智能在本地處理數(shù)據(jù)，無需進(jìn)行高能耗的數(shù)據(jù)傳輸。專為端側(cè)設(shè)備設(shè)計(jì)的人工智能芯片優(yōu)先考慮能效，而不是純粹的計(jì)算能力，因此與云端人工智能相比，每項(xiàng)人工智能任務(wù)的能耗可降低99%到99.9%。同時(shí)，端側(cè)芯片因?yàn)樾枰�更加考慮續(xù)航、發(fā)熱等問題，對(duì)于功耗與性能釋放間的平衡也更加關(guān)注。

結(jié)語(yǔ)：

面向2026年，芯片產(chǎn)業(yè)將進(jìn)入“多引擎增長(zhǎng)”階段：汽車電子、電動(dòng)化與智能駕駛?cè)�面推高車�?guī)級(jí)SoC與功率器件需求；IoT設(shè)備在輕量化AI、本地推理和低功耗連接芯片帶動(dòng)下迎來新一輪普及；智能終端則以端側(cè)大模型、本地AI辦公和混合算力體驗(yàn)推動(dòng)換機(jī)潮。三大場(chǎng)景共同形成更穩(wěn)定、分散且互補(bǔ)的下游結(jié)構(gòu)，使芯片產(chǎn)業(yè)從單一品類驅(qū)動(dòng)邁向多元需求牽引，競(jìng)爭(zhēng)核心從單純算力比拼轉(zhuǎn)向能效、系統(tǒng)協(xié)同與生態(tài)整合。