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。
04 結語：把選擇權交給體驗
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)