前段時間國産手機品牌的曆史性突破，讓手機行業再次成爲輿論的焦點，也讓今年的蘋果發布會備受關注。
衆所周知，芯片是影響電子産品性能的關鍵。一直以來，手機都随着芯片制程的提升更新換代。但由于摩爾定律逼近極限，制程叠代帶來的性能提升逐步縮小。9 月，頂着 " 首個 3nm 制程芯片 " 的蘋果 A17 pro 芯片問世，10% 的 CPU 性能提升讓人忍不住感歎牙膏還能這麽擠。
正當觀衆大感蘋果或許已黔驢技窮時，隔壁的聯發科卻交出一張令人意外的答卷。
每發布一代新機，性能就往前大跨一步的時代，恐怕難以再現。這也不能怪蘋果偷懶，本質的問題在于，随着芯片制程的叠代，半導體行業的兩大定律：摩爾定律和登納德縮放比例定律（Dennard Scaling）都在逐漸失效。
摩爾定律說的是：集成電路上可以容納的晶體管數目在大約每經過 18 個月到 24 個月便會增加一倍。登納德縮放比例定律認爲随着晶體管密度的增加，單個晶體管的功耗會下降，因此芯片的功耗需求會保持不變。這兩條定律都曾在過去幾十年被行業視爲金科玉律。
但如今的情況是，芯片上晶體管很難再增加，而芯片的功耗需求也變得越來越高。換句話說，制程提升的邊際效益正在逐代遞減。要想繼續提升性能，最好從台積電以外的環節尋找辦法。
面對這一現狀，聯發科提供了一份值得業界參考的樣本。
11 月 6 日，聯發科發布天玑 9300 旗艦芯片，相較于率先用上 3nm 的 A17 Pro，聯發科天玑 9300 使用的是 4nm 制程，卻意外地展現了峰值性能提升 40%，功耗降低了 33% 的成績，性能反超友商。
這背後的秘密，是架構的勝利。通常來講，手機 CPU 由大核心和小核心組成，大核心負責執行高負載場景，主要目标是輸出性能，小核心則負責待機等低負載場景，主要目标是降低能耗。而在天玑 9300 中，聯發科開創性地設計了 4 個超大核 +4 個大核的全大核架構。
設計思路也很明顯，就是直接取消小核，進一步向高性能的目标靠近。但是，沒有小核心的旗艦 CPU 要怎麽解決能耗問題呢？
聯發科的思路是旗艦 CPU 在接到任務時，在最短的時間内快速執行，通過提升工作效率來降低能耗。小核心的工作可以理解爲讓小學生打掃房間，需要花一天來完成，消耗一日三餐的能量，雖然食量少，但是要吃三頓。而全大核的工作模式則相當于讓成年人來打掃房間，隻需要花半天時間，消耗一頓成年人食量的飯。
相比之下，後者其實更節省能量（省電）。更何況近些年來，主流的手機應用都在不斷做加法，如今的 " 低負載應用 " 其實負載也不低了。因此，高效率的大核顯然比小核更适應當今的移動生态。
天玑 9300 的旗艦性能，可以說一種觀念的勝利，打破了 " 大小核 " 手機的傳統設計。作爲傳統架構的挑戰者，天玑 9300 無疑給行業創新開了一個精彩的頭。不過，天玑 9300 首創的其實還不止這些。
Humane 其實是矽谷最新動向的一個縮影：科技公司們正想方設法讓大模型落地到硬件上。當下，我們固然可以通過雲端來訪問大模型，但存在延遲、無法在離線狀态下使用等問題，端側大模型是個必然的趨勢。
因此，英特爾 CEO 基辛格就已立下決心：将于 2025 年達成出貨超 1 億台的 AI PC；聯想則不甘示弱，表示将在明年下半年就搶先推出 AI PC。至于 OpenAI 的阿爾特曼，不僅投資了 Humane，還準備和前蘋果首席設計師喬納森 · 伊夫打造全新的人工智能硬件。
而手機作爲這一時代全球保有量最高的電子終端，顯然不會在這場戰争中缺席。但是，要想把大模型塞到手機裏，其實并不容易。
最主要的難題有三點：
第一，傳統智能手機無法承載大模型所要求的内存。以 16GB 運行内存的手機爲例，130 億參數的大語言模型就将占據 13GB 的容量，剩下的空間僅僅是運行安卓系統都不夠。第二，Transformer 模型架構特殊，需要硬件與此适配。第三，每個參數模型都要占據手機以 GB 爲單位的内存，終端無法裝下過多的參數模型。
對此，天玑 9300 給出了自己的解法，集成了專爲生成式 AI 設計的 AI 處理器：APU 790。
具體而言，APU 790 通過内存硬件壓縮技術使得大模型占用内存大幅減少，在 16GB 的手機中僅占用 5GB，而在 24GB 内存手機中，成功承載 330 億參數的大模型。
其次，APU 790 内置硬件級的生成式 AI 引擎，與 Transformer 模型深度适配，處理速度達到上一代産品的 8 倍，1 秒内生成圖片。最後，APU 790 通過 " 技能擴充 "，使得基礎大模型可以在端側進行低秩自适應融合，在一個基礎大模型的基礎上，不同技能所占用的内存僅幾百兆，從而使大模型具備更全面的能力。
因此，天玑 9300 成爲了業界首個在端側運行大模型的手機芯片。不久前，聯發科與 vivo 共同宣布，成功在智能手機端側運行了 10 億、70 億參數的大語言模型，以及 10 億參數的視覺大模型，打響了智能手機邁向大模型時代的第一槍。
大模型的出現，給原本瘋狂卷攝像頭的手機行業，提供了一條新的發展路徑。
當下，是移動芯片領域又一個充滿想象力的時刻。此前，智能手機市場見頂，一度讓這個行業趨于保守。爲了 3nm 的工藝節點，台積電的資本開支占銷售收入比重在 2021 年達到了 52% 的曆史新高，可謂拼盡全力。但是，這次與蘋果的合作結果卻差強人意。
因爲除了成本以外，3nm 的産能和良率才是台積電的心頭大患。
芯片行業極其依賴規模效應，當成本飙升撞上手機市場飽和，就連蘋果也難免囊中羞澀，下單的時候得掂量掂量有沒有這麽大的出貨量。這也是爲什麽，蘋果和台積電甚至展開 " 甜心交易 "（sweetheart deal）：蘋果下單 3nm 工藝，但台積電必須獨自承受報廢芯片的良率損失，這一舉措直接爲蘋果省下了幾十億美元的成本。
而這樣的舉措，顯然也會抑制台積電的生産動力。但這一切都發生在 AI 爆發之前。
今年 9 月，台媒 DigiTimes 傳來捷報，台積電萎靡已久的各制程産能集體回升：6/7nm 制程的産能利用率自 10 月起，有望逐步回到 60% 以上，4/5nm 制程的産能則将回升至 80% 左右。
原因衆所周知：AI 來了。
目前，全球主要的 AI 芯片中，超過 80% 都由台積電生産，既有谷歌和英偉達這類老牌列強，也有 Graphcore 這類初創公司，當然也包括聯發科。人們總是希望通過創新來改變市場。事實上，市場和創新，其實是相互循環的。
在科技進步愈發昂貴的今天，創新的成本十分高昂，隻有在足夠龐大的市場驅動力下，才能有可持續的創新。
其中更重要的可能在于，及時捕捉到市場的新機會，率先革新。
聯發科就給業界提供了一個值得參考的樣本：通過 " 全大核 " 架構，給手機性能提升帶來了新的發力方向；而針對大模型研發新一代 APU 790，又給手機品牌注入了新的活水。
今年 11 月 1 日，vivo 在 2023 開發者大會上正式推出了自研通用 AI 大模型矩陣：藍心大模型 BlueLM。其中 vivo 讓端側大模型承擔了比如會議的總結文檔等應用，背後正是天玑 9300 的支持。
今天，芯片企業又一次站在了時代的十字路口，而聯發科已經準備好應對挑戰。
參考資料
[ 1 ] How Humane ’ s AI Pin works?, Wired
[ 2 ] 英特爾 CEO：有信心領先 Arm 陣營 到 2025 年将出貨超 1 億台 AI PC，快科技
[ 3 ] AI PC 預計明年 9 月後上市，聯想人工智能雙胞胎亮相，第一财經
[ 4 ] Designer Jony Ive and OpenAI ’ s Sam Altman Discuss AI Hardware Project，The Information
[ 5 ] How Apple Will Save Billions of Dollars on Chips for New iPhone，The Information
[ 6 ] NVIDIA 下代 B100 訂單簽定，台積電 7/5/3 納米大客戶全回歸，DigiTimes
作者：葉子淩
