今年以来，“AI手机”“大模型进手机”几乎成了各家旗舰发布会的高频词。对不少消费者来说，新一代手机除了要跑得更快、拍得更清晰，更重要的是各种AI能力能不能随时可用，又尽量少把数据往云端传，保护个人隐私安全，这也让“端侧AI”逐渐从幕后走到台前。
在这样的背景下，联发科最新旗舰移动平台天玑9500，把端侧AI放在了更核心的位置。通过全新的双NPU架构，它试图让更多大模型推理直接在本地完成，在算力、功耗与隐私之间寻找一个新的平衡点。
在架构上，天玑9500内部集成了一颗主打高性能的 NPU 990，以及一颗面向日常常驻任务的能效型 NPU。高性能 NPU 990 在标杆测试中的得分突破一万五千分，相比上一代算力提升超过一倍，主要用来应对诸如4K分辨率文生图、多模态内容理解等重负载AI任务，需要瞬时爆发力的工作更多交给它来完成。
另一颗能效型 NPU 则更像是“值班常驻”的角色。它采用存算一体等新架构设计，在同等场景下的运行功耗相比传统NPU进一步降低，再叠加台积电第三代3nm工艺，让平台在NPU峰值功耗上也较上一代有明显下降。这意味着，在实时字幕、AI翻译、场景识别这类可能长时间开启的功能下，手机发热和续航压力都能被控制在更可接受的范围内。
面向生成式AI场景，天玑9500集成了新一代生成式AI引擎 2.0，并适配 BitNet 1.58bit 等低比特大模型推理方案，通过在硬件电路和内存压缩上的针对性优化，在同等性能下可以显著压低峰值功耗。对于普通用户来说，这种优化带来的直观感受，一方面是手机在本地生成一张4K分辨率的AI图片，出图速度可以控制在十秒左右；另一方面，则是在手机同时运行多项AI服务时，更不容易出现机身发热、掉电过快的问题，对被频繁提及的“AI手机续航焦虑”给出了一种较为直接的答案。
当算力和能效铺好之后，更关键的问题是端侧AI到底能带来什么具体体验。联发科给出的典型场景之一，是把“长内容处理”放在本机完成：针对万字级文章或接近一小时的录音，手机可以在无需联网的情况下完成摘要和要点提炼，敏感内容全程保留在本地存储；对于一些过去高度依赖云端的文生图任务，也能在本地完成高分辨率出图，不再完全受网络状况限制。
在终端厂商层面，OPPO、vivo 等品牌已经围绕天玑9500做了差异化设计。搭载该平台的 OPPO Find X9 Pro 提供了“一键闪记”等功能，用户在刷视频课程或查看图文攻略时，按下一键，系统即可在本地同时解析画面和声音内容，自动生成精简的要点笔记，适合学习和出行场景使用。vivo X300 Pro 则把端侧算力更多用在“录音转写与自动起标题”上，开会时只需开启录音，手机即可在离线状态下完成语音转文本，并自动生成便于检索的标题，提升后期查找效率。
这些围绕天玑9500打造的功能，有一个共同点：尽量不依赖网络，尽量减少数据外流，让日常高频且对隐私更敏感的任务优先在端侧闭环完成。包括天玑9500在内的新一代旗舰平台，并不是要取代云端大模型，而是推动手机AI从过去高度依赖云端，走向端侧与云端协同的新阶段。当需要更大参数规模的模型或跨设备协同时，云端能力仍然会发挥作用，但端侧AI正在承担起更多“第一道处理”的工作。
随着这类平台的进一步普及，AI手机的竞争焦点也在悄然变化。从单纯比拼算力和参数，转向比谁能在安全、能效和体验之间，给出更平衡的一整套方案。天玑9500的双NPU尝试，可以视作这一趋势的一个典型样本。
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