9月15日，聯發科正式推出新一代天璣旗艦晶片——天璣9600 Pro，一款真正面向智能體手機的Agentic SoC。

從Claude Code到OpenClaw的爆發，Agentic AI（智能體AI）幾乎就是今年AI領域最明確的一條技術主線。背後是Agent正在從根本上改變人機互動的方式，也注定「AI手機」要向「智能體手機」進化：手機要理解意圖、主動感知，甚至替你執行任務，不再只是等使用者「打開App」。

這場變化同時發生在OS和晶片兩端。OS要把Agent組織成新的互動和服務體驗，晶片則決定這些能力能否持續、流暢、高效地運行。晶片能力為OS打開新的可能，OS帶來的新場景，也會反過來推動晶片變化。

所以我們看到Google、華為、小米，以及「新晉玩家」豆包和階躍星辰都在往AgentOS演進，OPPO、vivo和榮耀的新一代作業系統也在向AgentOS進化。此時天璣9600 Pro的推出，則顯得恰逢其時。

不只是更強的NPU，在天璣9600 Pro上，我們看到了圍繞AI原生架構設計的旗艦晶片，已經馳騁在旗艦新賽道上。

01. Agent改變SoC，AI開啟「全芯化」

先簡單看下這一代的「底子」。天璣9600 Pro作為行業首批採用台積電2nm製程的移動SoC，整顆晶片塞進了超過330億顆電晶體。

CPU繼續堅持全大核路線，只不過這次變成了2+3+3：

加上 L2+L3 + 系統快取合計達到 34.5MB，其中二級快取較天璣 9500 提升 21%，還率先支援LPDDR6和UFS 5.0。相比前代，天璣9600 Pro的超大核性能提升了17%，多核性能提升了15%，更是做到超大核功耗下降37%，多核功耗下降61%。

這不僅意味著手機可以跑得更快、更省電，在Agent時代也意味著更多餘力去承接頻繁的系統呼叫、多工並行，以及持續發生的Agent互動。

坦白講，這些升級已經足夠讓人滿意，但天璣9600 Pro面向AI的升級顯然不止於此。

過去我們談手機AI，注意力很容易集中在NPU，畢竟端側模型要跑得快，就得有更強的NPU算力。但Agent不只是大模型，不是跑一次模型就結束，一句「幫我訂一張明天去上海的機票」，到最後真正完成任務，中間要經過模型推理、讀取上下文、檢索資訊、打開應用、呼叫系統服務、等待結果，再重複多次推理和執行。

NPU負責端側模型的計算，但大量應用執行、系統呼叫和任務編排，最終還是要落到CPU上，同時記憶體要留住模型和應用，電源管理還要應付一次次啟動與休眠。簡言之，Agent任務需要調動整個SoC，而不只是NPU。

所以AI必然要從NPU的一項能力，徹底融入整顆SoC的架構設計。

而CPU對於Agent和使用者都同等重要，作用自然極其關鍵。天璣9600 Pro不僅在第四代全大核架構中，通過雙超大核的設計面對AI多載、多工和複雜應用負載，更是創新性設計了天璣智算融合架構，把CPU、NPU、電源和記憶體拉到一起，根據端側AI任務預測接下來的算力需求，再動態調度資源。

官方資料顯示，在3B大語言模型測試下，出詞速度提升了40%。更值得注意的是，CPU快開快關的速度，相比天璣9500提升了10倍。CPU的「隨用隨開」，成為智能體手機既能持續線上、又能控制功耗的關鍵底層能力。

此外，Agent長期存在於系統裡，同時和幾十個應用搶CPU、搶記憶體、搶功耗預算。而天璣9600 Pro除了率先支援LPDDR6和UFS 5.0外，關鍵的變化還在於採用了AI與App並行的「超級記憶體調度技術」，可以實現25個應用和一個3B大模型同時保活，大模型啟動速度還能提升27%。

以「大模型+Harness」為核心，Agent端側運行的表現，自然還是離不開NPU的算力支援，只是我們需要更加兼顧性能與能效表現的NPU。

智能體手機面對的AI負載，恰好分成了差異很大的兩類。一類是環境感知、情境識別這樣的輕載任務，需要長時間低功耗運行的NPU。另一類則是多模態理解、大模型推理和複雜任務執行，除了雲端，也需要短時間內可以呼叫足夠端側AI算力的NPU。

這很矛盾。都交給一顆追求峰值性能的NPU，很難繞開功耗問題。但如果為了低功耗犧牲性能，多模態理解、大模型推理這些多載任務，又很難獲得足夠的端側算力支援。所以天璣顛覆性地設計雙NPU架構，在能效和性能之間找到了最佳平衡點。

第二代超能效NPU功耗相比天璣9500降低40%，讓輕載AI模型Always-On可以全天候運行。超性能NPU 1090則負責更重的端側推理，大語言模型預填充性能較天璣9500提升51%，每瓦特生成詞元數提升了55%，最高可以在端側運行30B的MoE大模型。

正是有了強悍的雙NPU，聯發科讓Agent可以用更低的計算開銷和功耗，持續理解手機與使用者周圍正在發生什麼，再配合前面提到的「天璣智算融合架構」，在手機上實現真正的「AI個人助手」體驗。

簡單來說，第二代超能效NPU「一直醒著」，始終關注環境和使用者，超性能NPU 1090「認真思考」，在AI需要時全力計算。

比如與OPPO合作，讓小布助手可以主動識別使用者的「要緊事」並及時提醒。而與階躍星辰的合作，則讓手機可以進一步理解使用者意圖，提供更主動的智能體服務。

雙NPU架構的價值，也就在這裡。Agent既要長期線上，也要在需要的時候完成更複雜的推理，兩種狀態各自交給更合適的算力，才有可能兼顧體驗和功耗。

03. 遊戲、影像和通訊，AI的全鏈路滲透

當然，讓AI真正融入整顆SoC，也包括GPU、ISP乃至通訊等計算鏈路。

尤其是在遊戲方面，輝達、蘋果在PC上都引入了神經網路渲染技術，基本思路就是讓AI直接參與遊戲畫面渲染，降低傳統GPU負擔，來實現更強大的遊戲性能。

手機的晶片面積、功耗和散熱空間更是有限，繼續堆GPU規模、拉高頻率，移動遊戲遲早會撞上一堵牆。

而天璣9600 Pro採用了新一代G2-Ultra NX GPU，3DMark Steel Nomad Light峰值在同功耗下性能提升了18%，功耗相較天璣9500下降了24%，在《三角洲行動》中能以原生185fps（平均）滿幀流暢遊玩；在多載遊戲《明日方舟：終末地》中也可以做到平均59fps，且相同影格率下功耗相較天璣9500下降30%。

更重要的是聯發科把神經網路渲染技術真正帶到了移動端，在天璣神經網路渲染架構下，通過GPU與NPU協同實現遊戲畫面的渲染。實際來看，面對《無限暖暖》這樣的多載遊戲，也可以從540P即時超分至1080P。

而且神經網路開始替GPU完成一部分工作，畫質得以大大提升的同時，功耗也能降下來。在天璣倍幀技術4.0加持下，天璣9600 Pro遊戲場景的整體功耗較天璣9500可以降低20%。

比如在極多載狩獵共鬥手游中，將幀數從60fps提升到90fps，單幀功耗卻能相較天璣9500降低21%。同時，185fps方案相較原生120fps，單幀功耗相較天璣9500下降22%。

對手機來說，這條路甚至可能比單純提高百分之十幾的GPU性能更重要。

而到了天璣智能影像架構，AI也在進一步融入ISP的計算流程。全景深計算光學影像會借助NPU完成多幀計算，讓前景和後景同時保持清晰。AI語義分析引擎則會先理解畫面，再讓ISP分區處理色彩和影調。

過去ISP更多是在處理像素，現在它還要先「看懂」像素。今年天璣還特別支援 4K 240fps 的錄影功能，這將成為旗艦手機對抗新iPhone錄影的殺手鐧。

天璣AI通訊開放平台甚至允許OEM廠商使用自己的模型，參與蜂窩選網、Wi-Fi和定位決策。聯發科提供底層能力，廠商再用自己的資料和場景繼續調校，把AI變成更穩定的連接體驗。

從Agent到遊戲、影像和通訊，AI正在進入SoC原本的計算邏輯。所謂「AI原生」，也應該從整顆晶片如何被重新組織來理解。

回頭看，從更早推動端側大模型，到天璣9400把Agent能力逐步帶進NPU，再到天璣9500率先用雙NPU解決高性能與Always-On之間的矛盾，聯發科可能在很早就預見：當AI真正進入手機，最終一定不會只停留在一個聊天框、一顆NPU。

比起競品單獨的性能提升和「冰冷」的峰值跑分數值，天璣9600 Pro在日常真實使用場景下的能效曲線更加漂亮，而更大的變化在於，AI從NPU進入整顆SoC，讓原本相對獨立的計算單元，圍繞AI變得更加一體化、更加強大。面對智能體AI發展浪潮，只有面向AI新時代設計的融合計算架構才能真正助推端側體驗落地。

說到底，智能體手機真正需要考察的，是整顆SoC能否承載持續、碎片化又不斷變化的AI任務，以及晶片能否和OS、模型、應用共同完成一個任務。

最終落到使用者身上。Agent可以更長時間待在後台，需要思考時又有足夠的算力。遊戲可以借助神經網路提高畫質、降低功耗，相機和通訊也能更早判斷環境，主動做出調整。

使用者未必知道背後呼叫了哪顆NPU，但應該能感受到手機更懂自己，同時依舊流暢、穩定，也不至於因為AI而帶來電量焦慮。

在這個意義上，天璣9600 Pro給出的，是一套面向智能體手機的新底座，也是今天打造全新一代智能體手機最好的硬體底座。 (雷科技)

9月15日，聯發科正式發佈天璣9600 Pro。聯發科首款2nm手機SoC、330億級電晶體、雙NPU架構，直接刷新智能體AI手機體驗上限。

就在天璣9600 Pro發佈會的半個月前，輝達以35億美元認購聯發科可轉債，雙方宣佈將共同打造從邊緣到雲端的AI運算平台。黃仁勳稱這是“輝達規模最大的合作關係之一”，蔡力行則將合作範圍描述為“橫跨超大規模雲端業者ASIC、企業資料中心、新型雲端服務，以及桌上型AI超級電腦”。當一家全球AI算力龍頭用真金白銀確認另一家公司在AI版圖中的位置時，整個行業都會重新打量它。

往年的9月，手機圈的聚光燈基本只打向終端廠商。但2026年的秋天不太一樣。這場發佈會的時機很微妙：正值端側AI從概念邁向落地的轉折點。粗略數一下，9月前後確定或大機率亮相的旗艦新機超過十款。多顆旗艦晶片在2nm節點上首次同台，這本身就是個訊號。各自架構不同、設計思路不同，但方向是一致的：峰值性能的差距在縮小，持續性能輸出和整機能耗正在成為新的衡量標準。

天璣9600 Pro的做法是：首款2nm手機SoC把能效拉到一個新高度，雙超大核把多工上限往上頂，神經著色器調度器讓GPU和NPU之間的算力調度不再浪費。三項技術拼在一起，解決的不是某一個單點問題，而是旗艦晶片在高性能和高能效之間怎麼同時做到不妥協。

01  Token經濟爆發前夜，晶片的新考題來了

在發佈會現場，聯發科分享了一個判斷：Token消耗量正在成為衡量AI經濟最重要的指標。2030年，整個Token經濟規模預計達到5000億美元，其中120千兆個Token被消耗。這個數字背後，是三個正在同時發生的變化。

第一，入口在多元化。過去Token主要從雲端送到PC和筆記本，但未來手機和其他終端會越來越多地承擔這個角色。聯發科在發佈會上舉了一個例子：早期網際網路從PC時代轉移到移動網際網路時代，入口從2億台PC擴展到十幾億台手機。入口的多元化，會加速Token經濟的大規模增長。

第二，計算在混合化。過去只有雲端的人工智慧工廠可以產生Token，但接下來，終端和端側產品也會變成人工智慧工廠，加入產生Token的行列。有些Token必須在端側生產，因為傳輸需要時間，也因為有些資料只能留在本地。

第三，使用者群體在擴大。AI使用者正從企業級使用者擴展到普通消費者，從生產力場景擴展到娛樂、社交等更多消費場景。

這三個變化疊加在一起，對晶片提出了一個全新的要求。傳統手機晶片應對的是“使用者點選、應用響應”的一次性算力需求。但智能體AI帶來的是一套完全不同的工作流：感知、記憶、推理、執行，四個環節持續運轉。智能體在後台不間斷運行，任務鏈式展開，頻繁讀寫本地個人資訊，對延遲極度敏感，工作負載還呈現突發性和記憶體密集的特點。這意味著晶片的評價標準變了。從“峰值算力有多高”變成了“多環節協同下延遲有多低、記憶體頻寬效率有多高”。傳統晶片的設計邏輯是“跑分時全力輸出，待機時徹底休眠”，只有兩種狀態。但智能體需要第三種狀態：感知模組一直線上，卻不消耗可感知的電量。

聯發科給出的答案是：手機依然會帶領消費型終端產品實現這場變革。因為手機有替代性優勢、有算力優勢，保有量每年十幾億台，人均使用時長每天五六個小時。但也正因為如此，手機晶片必須為智能體AI從底層重新設計。天璣9600 Pro，正是這一判斷的落地成果。它的核心任務只有一個：為智能體AI在手機上的真正落地，做好硬體層面的準備。

02  AI原生架構，天璣9600 Pro為智能體AI落地做了什麼？

2nm製程的背後，是聯發科與台積電長期的深度協同。但比製程更值得看的，是聯發科在這顆晶片上做了什麼架構層面的設計決策。天璣9600 Pro的核心定義是“全新AI原生架構 重塑智能體驗”。這句話的關鍵詞是AI原生。什麼是AI原生？用聯發科的話說：AI從NPU的一項能力，進入了整個SoC的架構設計。

過去，AI是NPU的事，其他模組各幹各的。現在，CPU、NPU、GPU、ISP底層硬體全面升級，NPU參與不同IP的計算，系統級資源協同調度，面向智能體AI重新組織SoC。AI變成了整個晶片的組織原則。而AI原生架構的核心，是雙NPU。兩顆NPU協同，一顆負責高性能推理，一顆負責超低功耗感知，實現功耗與即時響應的平衡。更重要的是，以NPU為核心打通CPU、GPU、ISP等IP之間的隔閡，專為智能體AI重構各IP的協同方式。在這套架構中，NPU主動向CPU請求任務並解讀任務，CPU與NPU共同構成調度核心。

圍繞這個核心，天璣9600 Pro在四個維度上為智能體AI落地做好了準備。

第一個維度是晶片基礎底座。天璣9600 Pro是行業首批採用台積電2nm製程的移動平台，整合330億級電晶體。這個數字對使用者的意義在於：當你依賴手機的隨時感知功能時，電池不會崩。沒有這個能效底座，Always-On就是空談。

第二個維度是CPU架構。天璣9600 Pro採用2+3+3全大核設計，2顆超大核主頻4.55GHz，3顆大核4.35GHz，3顆大核3.1GHz。雙超大核面向AI多載、多工和複雜應用負載。快取總計34.5MB，二級快取較天璣9500提升21%。記憶體和快閃記憶體率先支援LPDDR6和UFS 5.0，LPDDR6性能較LPDDR5X提升33%，UFS 5.0讀寫速度較UFS 4.0提升100%。CPU性能提升的落腳點，不是跑分，而是讓智能體跑得動、跑得穩。

第三個維度是天璣智算融合架構。這是面向智能體AI任務的核心設計，把CPU算力、NPU算力、電源和記憶體統一納入智能調度。算力調度引擎3.0可以預測端側AI的算力需求，動態協調資源，3B大語言模型測試中相同回答出詞速度提升40%。系統級電源管理針對全大核進行微秒級動態電源調度，CPU快開快關速度較天璣9500提升10倍。超級記憶體調度技術支援25個應用加3B大語言模型全保活，3B大模型啟動速度提升27%。

第四個維度是雙NPU。第二代超能效NPU用於智能體AI Always-On、環境感知，功耗較天璣9500降低40%。超性能NPU 1090用於大模型運行與端側推理，大語言模型預填充峰值性能較天璣9500提升51%，支援30B MoE大模型端側運行，ETHZ AI Benchmark 再次登頂霸榜。兩個NPU各司其職，高性能場景全力輸出，常駐感知場景極致省電。配套的天璣智能化AI引擎3.0已經形成“硬體、系統、開發工具、生態”的完整鏈路。

除上述四大維度之外，天璣9600 Pro在GPU、ISP和通訊方面也有明顯升級。GPU方面，G2-Ultra NX旗艦GPU在3DMark Steel Nomad Light同功耗下性能提升18%，峰值功耗下降24%。天璣神經網路渲染架構讓GPU和NPU協同進行AI渲染，《王者榮耀》原生720P可超分至1080P。移動光追方面，第三代光追引擎Solar Bay Extreme光追性能較天璣9500提升18%，行業首發Ray Tracing Pipeline落地。ISP方面，全焦段計算光學影像實現業界首發微單級全景深計算光學影像，60FPS專業運動追焦速度較天璣9500提升2倍。通訊方面，天璣通訊AI開放平台讓AI響應速度提升10倍、功耗降低50%，AI蜂窩選網2.0讓卡頓時長較天璣9500下降30%。

03  跑分榜上的冠軍，用起來也要做冠軍

跑分不等於體驗，這是行業說了很多年卻始終沒有真正解決的問題。每年新旗艦發佈，安兔兔、GeekBench的分數一輪比一輪高，但使用者拿到手之後真正在意的事情是：遊戲會不會掉幀、續航能不能撐住一天、AI助手到底有沒有用？天璣9600 Pro這次給出了一個更徹底的答案：當晶片的製程和架構越來越趨同，真正的分野在於誰更懂“使用者體驗”這四個字。今年聯發科的發佈會，極限性能跑分已經不是特別重點，現場更多的是聊功能、聊場景、聊體驗，相信在這樣爭“體驗之王”的敘事框架下，量產機會最佳化出更優的表現。

天璣9600 Pro的發佈就是一個訊號。vivo X500系列已確認全球首發，OPPO Find X10系列緊隨其後。兩大頭部廠商的同步匯入，足以說明行業對聯發科旗艦晶片能力的認可。廠商選擇晶片，看中的從來不是跑分數字，而是這些數字最終能轉化成什麼樣的使用者體驗，這種認可最終會落到使用者能真切感受到的場景裡。

遊戲是最直接的檢驗場。雙超大核讓多載場景不再有“卡頓一秒”的等待：雙NPU架構分工協作，一顆負責遊戲主線程渲染，一顆處理後台AI推理或網路同步，互不干擾。天璣9600 Pro在《明日方舟：終末地》中做到平均59fps，相同影格率下功耗較上一代下降30%。這意味著長時間遊戲不再燙手，也不會因為發熱降頻突然掉幀。對於手遊玩家來說，穩定比峰值更重要，而穩定恰恰是跑分測不出來的。

續航是另一個使用者每天都要面對的問題。2nm製程帶來的能效躍遷，讓日常使用下的電池表現有了明顯延長。但更關鍵的是天璣智算融合架構在後台做的調度：它能在你刷短影片時把功耗壓到最低，在你啟動AI任務時瞬間拉滿算力，整個過程不需要使用者感知。晶片的快開快關速度較天璣9500提升10倍，25個應用加3B大語言模型全保活的情況下，大模型啟動速度依然提升27%。在天璣9600 Pro 上，使用者不需要知道這些技術細節，只會感受到後台掛著一堆應用，手機也不會卡。

AI體驗的變化更值得展開。雙NPU和天璣AI智能體化引擎3.0的配合，讓AI助手不再是你問一句它答一句的被動工具。第二代超能效NPU讓AI可以在極低功耗下常駐運行，持續感知環境、理解情境，在合適的時機主動提供服務。具體來看，視訊一鍵高光聯合vivo，利用超性能NPU在端側運行多模態大模型，自動識別視訊中的高光時刻並一鍵生成專屬回憶，使用者不需要自己一幀幀去剪；靈感構圖聯合OPPO，通過低功耗常駐AI即時識別拍攝場景、自動最佳化構圖，讓拍照這件事從你找角度變成它幫你找角度。聯合OPPO，以天璣AI智能體化引擎3.0賦能小布主動識別要緊事並及時提醒，不是等你問，而是它覺得你需要知道。30B MoE數字分身與千問深度合作，依託超性能NPU在端側運行30B MoE大模型，把過去只能在雲端跑的大模型能力搬到了手機上。

這些案例有一個共同點：AI不再是一個需要使用者主動打開的功能，而是變成了手機底層持續運行的能力。使用者感受不到AI在後台做了什麼，但能感受到手機越來越懂自己。這種體驗層面的變化，不會出現在任何跑分榜單上，卻是使用者每天都能感知到的差異。而支撐這一切的，正是天璣9600 Pro從一開始就為智能體AI設計的AI原生架構，不是後來加上去的AI功能，而是從晶片底層長出來的智能體能力。

旗艦晶片的實力，最終要由終端產品來檢驗。頭部廠商的選擇，比任何跑分資料都更能說明問題。

聯發科在旗艦市場走到今天這一步，靠的不是那一代產品的爆發。天璣9300率先放棄小核的時候，很多人覺得冒險；天璣9500首推雙NPU的時候，也有人觀望。但三代產品走下來，路線圖其實一直很清晰：不跟對手的節奏，按自己對使用者需求的理解來做晶片。這條路走了三代，從“別人不信”走到“別人必須跟隨”。

晶片競爭不再只圍著製程和跑分打轉，製程紅利遞減，跑分的說服力在減弱，峰值性能也難以形成碾壓優勢，對終端需求的理解，才是新的分水嶺。聯發科對這件事的理解，從三年前就開始了，天璣9600 Pro只是途中一站，遠非終點。   (半導體產業縱橫)

AI原生架構，會成為手機晶片在智能體時代的新解嗎？

今天，智能體的爆發進一步加速著Token經濟時代到來，到2030年，全球每月Token消耗量預計將達到120千兆，增長24倍。

智能體浪潮之下，新的產品、新的UX體驗、新的生態都在不斷湧現，AI與各類智能終端加速融合，AI從雲端走向邊緣和端側。

AI開始真正幫人高效做事，實現端到端閉環，強大的端側Agent不止於多模態互動，更在於執行複雜長程任務、即時感知主動服務、知你懂你。AI手機也在快速化為智能體AI手機。

與此同時，端側智能體快速發展也在倒逼晶片架構層創新，晶片競爭焦點從極限算力轉向能效、記憶體、成本，如何讓AI應用跑得“多快好省”，成為關鍵。

如何讓強大的Agent能夠全天候為你服務？如何進一步推升能效極限、打破資料搬運效率瓶頸？

AI計算需求從單點走向全端，這對CPU、GPU、NPU都提出了新的要求，晶片底層架構創新已勢在必行。

在這樣的行業背景下，聯發科技（MediaTek）昨日正式發佈了新一代天璣旗艦天璣9600 Pro，從CPU、NPU、GPU到ISP，在性能、能效基礎能力大幅提升之上，SoC底層硬體全面圍繞AI升級。

我們看到，NPU深度參與各部分計算，AI融入整個SoC，實現系統級資源協同調度。可以說，面向智能體AI，聯發科把SoC徹底重做了一遍，在移動SoC領域定義了真正的AI原生架構，基於軟硬深度協同，將智能體AI手機體驗帶到了一個新高度。

01.深度“拆解”AI原生架構SoC：各模組全面基於AI進化，NPU深度融合

智能體AI手機帶來的海量AI應用需求爆發，給端側晶片帶來了巨大挑戰。

如今AI發展早已走過了早期單純生文生圖階段，長程複雜任務的意圖理解、拆解、規劃、執行，以及持續感知、長期記憶之下的貼心主動服務，都涉及大量不同負載、不同類型、不同需求特點的AI計算需求，從CPU、GPU、NPU到更細的SoC組成部分，都需要針對這一智能體趨勢深度改造。

AI原生架構將成為後續晶片廠商聚焦的關鍵方向，唯有原生——從底層就全面針對AI需求深度改造，才能實現最佳效率。而聯發科，已經率先交捲了：

從CPU天璣智算融合架構、NPU性能+能效雙NPU架構、GPU天璣神經網路渲染架構到ISP天璣智能影像架構，AI深入SoC各個模組，CPU、GPU、NPU都針對智能體時代端側AI一系列挑戰做針對性架構最佳化，並實現高效協同。

具體是如何做到的、其中克服了那些關鍵技術挑戰、對我們實際使用AI的體驗又有怎樣的影響？接下來我們將一一深入“拆解”。

1、超性能+超能效雙NPU架構再進化，聯合行業頭部落地海量端側智能體體驗

首先，我們將目光聚焦於NPU。智能體時代，NPU一直是端側AI處理的核心計算單元，其重要性愈發凸顯。

本地模型高效運行、AI全天候持續精準感知，都離不開出色NPU的加持，並且是既需要性能、又需要低功耗，可以說是“既要馬兒跑，又要馬兒不吃草”。

為此，聯發科從去年開始就在行業中首次推出了雙NPU架構，在今年的旗艦9600 Pro上，雙NPU架構再次升級，超能效NPU功耗更低，超性能NPU性能更強，整體雙NPU協同能效表現更好。

超性能NPU 1090主要負責大模型運行與端側推理、多模態、生成式AI、複雜Agent任務，其大語言模型預填充性能提升51%、每瓦特生成Token數大幅增加了55%，在ETHZ AI Benchmark排行榜中再次登頂，支援30B MoE大模型端側運行。

超能效NPU則負責Always-On即時感知、持續背景執行，功耗較天璣9500降低了40%之多。

硬體底子打牢之上，聯發科通過天璣智能體化AI引擎 3.0的升級進一步實現軟硬體的深度協同。

目前天璣NPU的AI能力已經形成“硬體+系統+開發工具+生態”完整鏈路。感知能力方面，Sensing Foundation套件可以協助實現低功耗AI即時情景感知；在模型最佳化方面，天璣AI開發套件則可以讓端側複雜模型更高效的運行。

在雙NPU兼顧性能、能效和完善生態之下，我們在發佈現場展區看到了不少出色的端側AI應用體驗：

手機廠商方面，聯合vivo，利用超性能NPU端側運行多模態大模型，自動識別視訊高光時刻並一鍵生成專屬回憶，利用超能效NPU讓AI持續感知拍攝場景，並從拍攝模式、構圖到濾鏡風格進行智能適配；聯合OPPO，通過低功耗常駐AI即時識別拍攝場景、自動最佳化構圖，小布助手可以更主動地幫使用者篩選重要資訊並及時提醒。

大模型廠商方面，聯發科聯合階躍星辰（StepFun），通過天璣AI智能體化引擎3.0讓手機進一步理解使用者意圖與需求，提供更主動的智能體服務；與千問深度合作，依託雙NPU架構在端側運行30B MoE大模型 ，結合天璣智能體化引擎打造數字分身體驗。

整體來看，雙NPU架構進一步迭代，強化了性能優勢，提升了能效表現，解決了端側模型落地算力瓶頸同時，讓智能體AI真正常伴、即時感知成為可能，可以說給智能體化的AI手機體驗夯實了AI算力根基。

2、CPU是智能體時代的“中樞和肌肉”，CPU、NPU、記憶體統一智能調度實現架構融合

接下來，我們將目光聚焦於SoC的通用計算核心CPU。智能體時代，AI應用最大特點就是計算需求複雜，感知資料的分析、複雜意圖的理解、邏輯推理、複雜任務的拆解規劃執行，都離不開CPU作為“中樞指揮”。

此次天璣9600 Pro的CPU在性能、能效、快取方面的升級對AI應用端側落地都有重要推動作用。

在天璣9600 Pro上，聯發科首創的全大核架構繼續迭代升級，將超大核擴展至2顆，雙C2-Ultra超大核的峰值頻率來到4.55GHz。

在聯發科與台積電進行深度設計工藝協同最佳化（DTCO）的2nm工藝與核心架構升級之下，CPU能效顯著提升，超大核性能提升17%、多核性能提升15%。

雙超大核設計在Agent時代有助於突破AI多載下的單核瓶頸，雙核協同可以兼顧瞬時高負載和平行流水線，讓AI響應更快；同時，雙核還能實現高頻與能效更好的動態平衡，單位功耗下性能輸出更高，提升晶片持續性能。

快取方面，L2+L3+系統快取升級至34.5MB、二級快取提升21%，這可以減少核心對外部記憶體的頻繁讀取，提高AI的響應速度、減少功耗和發熱。

在CPU、NPU、記憶體的深度軟硬協同方面，聯發科祭出了天璣智算融合架構，把CPU算力、NPU算力、電源和記憶體統一納入智能調度，實現Agent持續執行階段前台流暢。此次全大核的電源調度做到了微秒級動態調度，快開快關速度相比上代提升了10倍。

CPU+NPU實現智能計算，先進記憶體+快閃記憶體實現高速資料交換，進而實現能效和性能的同步提升。

算力調度引擎3.0可以預測端側AI的算力需求，動態協調資源，在性能和功耗之間即時尋找最優點。

基於一系列軟硬協同最佳化，在3B大語言模型測試中，出詞速度提升40%。

在超級記憶體調度技術加持下，AI與App並行記憶體壓縮調度，可以實現25個應用與3B大語言模型全保活。

縱觀CPU升級，我們看到雙超大核架構設計更好應對複雜多樣的AI應用挑戰，實現更好的端側智能體體驗，性能、能效的大幅提升夯實基礎，海量軟體層面的技術最佳化進一步釋放CPU上限，並實現CPU與NPU更高效的協同。

換言之，智能體時代對CPU在即時響應、多工編排和持續能效上的苛刻要求，在這一代架構上得到了系統性的回應。

3、神經網路渲染架構落地，AI與GPU深度融合

在圖形處理的核心模組GPU部分，如今GPU圖形渲染與AI的深度結合已是行業大勢所趨，AI超分、AI插幀技術廣泛應用，降低GPU算力壓力，最佳化系統功耗。

在GPU方面，天璣9600 Pro搭載了最新G2-Ultra NX旗艦GPU新架構，峰值性能功耗下降24%。

值得一提的是天璣神經網路渲染架構的落地，這一架構實現了GPU與NPU協同進行神經網路渲染，AI融入圖形渲染管線。

從實際效果來看，在《王者榮耀》CG超分中，原生720P最高可以提升至1080P，並且功耗更低、GPU壓力更小，最終流暢度提升明顯。顯然，聯發科已成為推動PC端AI圖形渲染技術加速落地移動端的核心玩家之一。

4、AI加持影像、通訊，打破體驗天花板

既然是AI與整個SoC的深度融合，自然離不開ISP與NPU的協同。

影像方面，新的高性能ISP與NPU結合，AI深度參與計算攝影，超性能NPU進行多幀計算合成，讓拍照前景後景都能保持清晰，提升影像上限。

超性能NPU加持下，天璣9600 Pro實現了60fps專業運動級追焦，追焦速度和對焦速度都提升了2倍。

通訊方面，聯發科首次祭出天璣通訊AI開放平台，允許OEM使用自己的AI模型直接參與通訊側決策，相較純CPU運行功耗降低50%。

此外，AI蜂窩選網2.0借助AI判斷複雜網路環境並主動選擇/切換基站，卡頓時長較天璣9500下降30%，結合OEM大模型協同最佳化後，卡頓時間再降低10%，達到40%；AI Wi-Fi速率調校通過AI動態推理得出最佳傳輸速率，減少卡頓、保持持續穩定。

縱觀天璣9600 Pro在SoC各部分的升級，我們對AI原生架構有了更清晰的理解：

各模組全面圍繞AI進化，NPU深度融合，晶片不僅是基礎性能、能效的升級，更是針對AI應用特點在架構層面進行改進創新，突破現有技術瓶頸。

這種架構層面的創新有的不僅是縱向的深度，同時也是系統各模組橫向高效協同，NPU與各個模組實現1+1＞2。與此同時，軟硬體深度協同也發揮著關鍵作用，各類引擎加持，充分釋放硬體能力，進一步加速端側AI應用落地。

02.  長期深耕AI，緊抓智能體AI浪潮  天璣成端側AI落地核心推手

天璣9600 Pro可以說是一顆全面進化的AI智能體手機晶片，這樣亮眼的表現離不開聯發科在AI賽道的長期深耕，以及對Agent趨勢的精準把握和堅持投入。

與此同時，其在底層架構層的創新突破、整體晶片設計思路，都給手機移動晶片行業在AI智能體時代的發展提供了極具價值的可行路徑參考。

實際上，早在2017年，聯發科就開始做AI相關投入，也是首個將擁有AI能力的硬體處理器搭載於晶片上的廠商。

2023年，天璣9300開始支援全球主流熱門AI大模型，2024年的天璣9400成為行業內第一顆專門為智能體AI打造的旗艦5G晶片，在端側AI層面對NPU軟硬體生態進行了大幅升級，同期聯發科還首發了天璣AI智能體化引擎，幫助終端廠商打造“智能體化AI手機”。

2025年MMDC上，聯發科就已經做出關鍵判斷：Agentic AI UX時代已經到來。聯發科技董事、總經理暨營運長陳冠州也同樣認為：AI的下一波浪潮屬於智能體AI。

可以看到，聯發科在AI大模型爆發、智能體AI爆發等關鍵節點均有關鍵技術佈局和落地，天璣晶片一直緊跟端側AI落地趨勢，時至今日，聯發科已經從底層晶片到上層工具鏈、生態建構了完整的全域解決方案，成為推動端側AI落地的核心力量。

對於使用者來說，出色的智能體AI手機晶片及其生態，進一步加速了端側AI使用者體驗的進化，AI真正即時常伴、主動服務、自主執行複雜任務能力大幅提升。

對行業來說，聯發科讓行業看到了端側晶片從“單一硬體算力堆疊”向“全SoC架構AI原生重構”轉變帶來的巨大潛力：AI從NPU能力延伸至整個SoC架構設計，AI深度參與各類計算，實現不同IP之間的高效協同、系統級資源的協同調度。

以聯發科為代表的晶片廠商，正從“硬體提供商”轉向“軟硬協同生態建構者”，打通AI應用落地完整鏈路，夯牢底層晶片根基，加速AI手機從“工具”進化為“助理”，讓智能體AI手機時代更快到來。

03.  結語：定義AI原生架構  天璣芯加速衝刺Agent時代

天璣9600 Pro的進化證明了一件事：紮實的底層架構創新，是真正打破晶片能力瓶頸的鑰匙。而晶片技術的創新，仍然是當前革新端側AI體驗的核心驅動力，以聯發科為代表的手機晶片廠商正成為加速手機智能體化變革的核心推手。

毫無疑問，天璣9600 Pro將成為下半年旗艦AI手機大戰的核心算力平台支撐，vivo、OPPO等各路手機廠商高管都已在發佈會上宣佈了新機的首批搭載落地，各家終端巨頭會基於這顆晶片打造出怎樣的智能體AI旗艦機，我們拭目以待。(芯東西)

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