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苹果、联发科相继推出最新手机芯片,谁将引领新赛道

前段时间国产手机品牌的历史性突破,让手机行业再次成为舆论的焦点,也让今年的苹果发布会备受关注。

众所周知,芯片是影响电子产品性能的关键。一直以来,手机都随着芯片制程的提升更新换代。但由于摩尔定律逼近极限,制程迭代带来的性能提升逐步缩小。9 月,顶着“首个 3nm 制程芯片”的苹果 A17 pro 芯片问世,10% 的 CPU 性能提升让人忍不住感叹牙膏还能这么挤。

正当观众大感苹果或许已黔驴技穷时,隔壁的联发科却交出一张令人意外的答卷。



每发布一代新机,性能就往前大跨一步的时代,恐怕难以再现。这也不能怪苹果偷懒,本质的问题在于,随着芯片制程的迭代,半导体行业的两大定律:摩尔定律和登纳德缩放比例定律(Dennard Scaling)都在逐渐失效。

摩尔定律说的是:集成电路上可以容纳的晶体管数目在大约每经过 18 个月到 24 个月便会增加一倍。登纳德缩放比例定律认为随着晶体管密度的增加,单个晶体管的功耗会下降,因此芯片的功耗需求会保持不变。这两条定律都曾在过去几十年被行业视为金科玉律。

但如今的情况是,芯片上晶体管很难再增加,而芯片的功耗需求也变得越来越高。换句话说,制程提升的边际效益正在逐代递减。要想继续提升性能,最好从台积电以外的环节寻找办法。

面对这一现状,联发科提供了一份值得业界参考的样本。

11 月 6 日,联发科发布天玑 9300 旗舰芯片,相较于率先用上 3nm 的 A17 Pro,联发科天玑 9300 使用的是 4nm 制程,却意外地展现了峰值性能提升 40%,功耗降低了 33% 的成绩,性能反超友商。



这背后的秘密,是架构的胜利。通常来讲,手机 CPU 由大核心和小核心组成,大核心负责执行高负载场景,主要目标是输出性能,小核心则负责待机等低负载场景,主要目标是降低能耗。而在天玑 9300 中,联发科开创性地设计了 4 个超大核 +4 个大核的全大核架构。

设计思路也很明显,就是直接取消小核,进一步向高性能的目标靠近。但是,没有小核心的旗舰 CPU 要怎么解决能耗问题呢?

联发科的思路是旗舰 CPU 在接到任务时,在最短的时间内快速执行,通过提升工作效率来降低能耗。小核心的工作可以理解为让小学生打扫房间,需要花一天来完成,消耗一日三餐的能量,虽然食量少,但是要吃三顿。而全大核的工作模式则相当于让成年人来打扫房间,只需要花半天时间,消耗一顿成年人食量的饭。

相比之下,后者其实更节省能量(省电)。更何况近些年来,主流的手机应用都在不断做加法,如今的“低负载应用”其实负载也不低了。因此,高效率的大核显然比小核更适应当今的移动生态。



天玑 9300 的旗舰性能,可以说一种观念的胜利,打破了“大小核”手机的传统设计。作为传统架构的挑战者,天玑 9300 无疑给行业创新开了一个精彩的头。不过,天玑 9300 首创的其实还不止这些。



Humane 其实是硅谷最新动向的一个缩影:科技公司们正想方设法让大模型落地到硬件上。当下,我们固然可以通过云端来访问大模型,但存在延迟、无法在离线状态下使用等问题,端侧大模型是个必然的趋势。

因此,英特尔 CEO 基辛格就已立下决心:将于 2025 年达成出货超 1 亿台的 AI PC;联想则不甘示弱,表示将在明年下半年就抢先推出 AI PC。至于 OpenAI 的阿尔特曼,不仅投资了 Humane,还准备和前苹果首席设计师乔纳森 · 伊夫打造全新的人工智能硬件。

而手机作为这一时代全球保有量最高的电子终端,显然不会在这场战争中缺席。但是,要想把大模型塞到手机里,其实并不容易。

最主要的难题有三点:

第一,传统智能手机无法承载大模型所要求的内存。以 16GB 运行内存的手机为例,130 亿参数的大语言模型就将占据 13GB 的容量,剩下的空间仅仅是运行安卓系统都不够。第二,Transformer 模型架构特殊,需要硬件与此适配。第三,每个参数模型都要占据手机以 GB 为单位的内存,终端无法装下过多的参数模型。

对此,天玑 9300 给出了自己的解法,集成了专为生成式 AI 设计的 AI 处理器:APU 790。


具体而言,APU 790 通过内存硬件压缩技术使得大模型占用内存大幅减少,在 16GB 的手机中仅占用 5GB,而在 24GB 内存手机中,成功承载 330 亿参数的大模型。

其次,APU 790 内置硬件级的生成式 AI 引擎,与 Transformer 模型深度适配,处理速度达到上一代产品的 8 倍,1 秒内生成图片。最后,APU 790 通过“技能扩充”,使得基础大模型可以在端侧进行低秩自适应融合,在一个基础大模型的基础上,不同技能所占用的内存仅几百兆,从而使大模型具备更全面的能力。

因此,天玑 9300 成为了业界首个在端侧运行大模型的手机芯片。不久前,联发科与 vivo 共同宣布,成功在智能手机端侧运行了 10 亿、70 亿参数的大语言模型,以及 10 亿参数的视觉大模型,打响了智能手机迈向大模型时代的第一枪。

大模型的出现,给原本疯狂卷摄像头的手机行业,提供了一条新的发展路径。

当下,是移动芯片领域又一个充满想象力的时刻。此前,智能手机市场见顶,一度让这个行业趋于保守。为了 3nm 的工艺节点,台积电的资本开支占销售收入比重在 2021 年达到了 52% 的历史新高,可谓拼尽全力。但是,这次与苹果的合作结果却差强人意。

因为除了成本以外,3nm 的产能和良率才是台积电的心头大患。

芯片行业极其依赖规模效应,当成本飙升撞上手机市场饱和,就连苹果也难免囊中羞涩,下单的时候得掂量掂量有没有这么大的出货量。这也是为什么,苹果和台积电甚至展开“甜心交易”(sweetheart deal):苹果下单 3nm 工艺,但台积电必须独自承受报废芯片的良率损失,这一举措直接为苹果省下了几十亿美元的成本。

而这样的举措,显然也会抑制台积电的生产动力。但这一切都发生在 AI 爆发之前。

今年 9 月,台媒 DigiTimes 传来捷报,台积电萎靡已久的各制程产能集体回升:6/7nm 制程的产能利用率自 10 月起,有望逐步回到 60% 以上,4/5nm 制程的产能则将回升至 80% 左右。

原因众所周知:AI 来了。

目前,全球主要的 AI 芯片中,超过 80% 都由台积电生产,既有谷歌和英伟达这类老牌列强,也有 Graphcore 这类初创公司,当然也包括联发科。人们总是希望通过创新来改变市场。事实上,市场和创新,其实是相互循环的。

在科技进步愈发昂贵的今天,创新的成本十分高昂,只有在足够庞大的市场驱动力下,才能有可持续的创新。

其中更重要的可能在于,及时捕捉到市场的新机会,率先革新。

联发科就给业界提供了一个值得参考的样本:通过“全大核”架构,给手机性能提升带来了新的发力方向;而针对大模型研发新一代 APU 790,又给手机品牌注入了新的活水。

今年 11 月 1 日,vivo 在 2023 开发者大会上正式推出了自研通用 AI 大模型矩阵:蓝心大模型 BlueLM。其中 vivo 让端侧大模型承担了比如会议的总结文档等应用,背后正是天玑 9300 的支持。

今天,芯片企业又一次站在了时代的十字路口,而联发科已经准备好应对挑战。

 


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