高通骁龙 8 Elite VS 联发科天玑 9400：竞赛已经开始

旗舰移动芯片竞赛已进入下一阶段，这一阶段将决定 Android 硬件进入 2025 年的发展轨迹。就在联发科凭借天玑 9400 片上系统 (SoC)让我们惊叹不已几周后，高通也带来了惊喜Snapdragon 8 Elite的。

但这一次，战斗并不那么简单。联发科与 Arm 密切合作并采用其最新的 CPU 和图形创新技术，而高通则坚定地相信定制内核。这些不是普通的内核，而是为 ARM 笔记本电脑上的 Windows 提供支持的相同基本技术堆栈的下一代迭代。

由于一系列令人印象深刻的一代又一代的改进，联发科技的天玑芯片已稳步获得主流采用，至少在中国巨头中如此。事实上，在过去几年中，该公司在许多场合（和前沿）都超越了高通，其中包括关键的人工智能领域。

第一批采用高通和联发科最新顶级芯片的手机即将上市。对于渴望了解这些顶级处理器的性能的人来说，这里有一个详细的比较。

高通 Snapdragon 8 Elite 与 MediaTek Dimensity 9400：规格

高通骁龙 8 Elite vs 联发科天玑 9400：CPU

在Snapdragon 8 Elite中，高通采用了2+6核心集群格式，前两个是主核心，另外六个是性能核心。值得注意的是，最新的高通旗舰芯片上没有效率核心，而每个集群都带来了令人印象深刻的 12MB 二级缓存。

掌舵的是几个 Oryon 核心，峰值频率为 4.32GHz。这些 Oryon 核心的特殊性有多种原因。 Snapdragon 8 Elite 是首款使用第二代 Oryon 核心（继 Kryos 核心之后）的高通芯片。

这些第一代 Oryon 内核已经为 Windows on Arm 机器内的 Snapdragon X Elite 和 X Plus 芯片提供动力，重点是本地 AI 处理。值得注意的是，高通在移动平台上领先于计算机使用新一代CPU核心设计。

现在，一家芯片制造商声称要推翻苹果公司的情况很少见，尤其是该公司安装在 iPhone 中的移动芯片。但高通声称，凭借 Snapdragon 8 Elite，将颠覆iPhone 16 Pro机型中安装的苹果 A18 Pro。同样有趣的是，尽管高通完全放弃了效率核心，但高通最新、最出色的核心仍在吹捧更高的性能以及更高的能效数字。

事实上，全面的增长代表了我们多年来看到的最戏剧性的转变。主要的 Oryon 核心承诺令人印象深刻的 4.32 GHz 峰值频率，与前身相比，原始 CPU 火力大幅提升 45%。

然而，与此同时，高通声称能效跃升了 44%。尽管推动了硅的发展，但这仍意味着更高的电池输出。高通声称可节省约 27% 的电量，相当于玩游戏约 2.5 小时。

联发科也不甘落后。天玑 9400 SoC 与高通同类产品一样，也基于 3nm 制造工艺。与高通类似，联发科也提供全大核设计，完全跳过低功耗核心。

天玑 9400 SoC 上的三核集群由基于 Arm 最新 Cortex-X925 设计的主核主导，该主核本身在单核性能上实现了 36% 的飞跃，并且基于新的 Arm v9.2 架构。联发科技还声称，与上一代 Cortex-X 平台相比，每时钟指令 (IPC) 性能提高了 15%。

接下来，我们有一个由三个 Arm Cortex-X4 性能核心组成的集群，与四个 Arm Cortex-A720 核心并排排列。总的来说，它们帮助将天玑 9400 SoC 的多核输出提高了 28%。

现在，高通并不是唯一一家从下一代制造节点中获益的公司。联发科表示，其新芯片的能效提升了 44%，仅比高通在其竞争对手移动芯片上所取得的成绩低 4%。

与高通一样，联发科也将其新旗舰的二级缓存增加了一倍，同时还将三级缓存重量提升了 50%。值得注意的是，联发科声称，尽管 CPU 已被完全占用，但应用程序冷启动速度仍然健康地提高了 35%。

现在，有一个关键的区别。高通更多地依赖其 Hexagon 神经处理单元 (NPU) 来进行 AI 处理，而联发科（得益于 Arm 的方法）则更依赖于 CPU 来完成大多数 AI 任务。

The Register指出：“与我们交谈的 Arm 员工希望看到 80% 到 90% 的 AI 推理在 CPU 内核上运行。”并补充说，由于内置的​​指令集，Armv9.2 Cortex 内核本身就可以在 CPU 级别提供 AI 加速在他们的心里。

这种方法还有另一个好处。由于 AI 加速本质上是在 Arm 的新 Cortex 内核的基础层面上提供的，因此第三方应用程序可以充分发挥其潜力，而 NPU 优先的方法（如高通的方法）则面向第一方 AI 任务执行。

高通 Snapdragon 8 Elite 与 MediaTek Dimensity 9400：图形

Snapdragon 8 Elite 芯片的最大吸引力无疑是 Oryon CPU 核心，但图形部门也正在酝酿一些特殊的东西。高通指出，其顶级芯片利用了首款采用切片架构的 Adreno GPU 的强大功能。

下一代 Adreno GPU 为每个图形切片分配专用内存段，从而提高原始性能和能源效率。温和地说，这个数字并不小。

高通声称，在 AAA 游戏中，我们希望性能提高 40%，能效提高 40%。 Snapdragon 8 Elite 还标志着 Adreno 图形引擎首次获得对虚幻引擎 5.3 Nanite 和虚幻混沌物理引擎的支持。

对于游戏和相关场景，高通还提供内部产品，例如具有全局照明的实时硬件加速光线追踪、Snapdragon 游戏超分辨率、Adreno 帧运动引擎 2.1、Snapdragon 游戏后处理加速器和阴影降噪器等其他的。

这一次的首要主题是，高通正在追求主机级的游戏视觉效果，承诺在游戏中为角色移动、建筑破坏等场景提供“电影品质的 3D 环境”和超现实视觉效果。

另一方面，联发科技正在从 Arm 的 12 核 Immortalis-G925 GPU 中获益。有趣的是，该公司再次与高通公司取得的成果进行了正面交锋。

联发科声称，天玑 9400 的原始图形性能提升了 41%，同时能效提升了 44%。该公司是最早为移动设备推出硬件加速光线追踪的公司之一，表示光线追踪输出也增加了 10%。

联发科还提供自己的一系列以游戏为中心的产品。例如，不透明度微贴图 (OMM) 系统本质上是在游戏中进行视觉升级，从而产生更加清晰的细节，例如镜面中的树叶和真实感。您可以查看下面的简短演示。

然后，我们拥有一些自描述性的内部系统，例如联发科技帧速率转换器、HyperEngine 超分辨率和联发科技自适应游戏技术 3.0，所有这些系统共同承诺持续的高每秒帧数 (fps) 游戏体验改善能量吸收和热管理。

高通骁龙 8 Elite vs 联发科天玑 9400：相机

让我们将比较转移到相机功能上。通过 Snapdragon 8 Elite，高通正在转向三重 18 位 AI ISP。该图像处理引擎的最大优势之一是用于媒体捕获的无限层语义分割。到目前为止，高通芯片只能执行 12 层分割。

最终结果是对框架中的物体有了更深入的了解，这为改进算法处理以实现更准确和详细的图像打开了大门。其他功能包括超低光视频拍摄和 480 fps 帧速率的 1080p 慢动作视频拍摄。

对于单镜头图像捕捉，ISP 支持 320MP 图像传感器和启用零快门延迟 (ZSL) 的三重 48MP 捕捉。对于以 60fps 录制的 4K 视频，Snapdragon 8 Elite 的 ISP 将执行设备上人工智能辅助的更改，例如调整天空颜色和修复肤色。

三星还利用高通更新的 ISP 的智能，为其 ISOCELL 相机传感器配备了名为 Chrome QPD 的系统。高通声称，整个实施将“感知”分辨率提高了 20%，同时将自动对焦精度提高了 122%。

天玑搭载的 Imagiq 1090 ISP 也令人印象深刻。这也与其竞争对手的单镜头 320MP 捕捉能力相匹配。联发科声称，天玑 9400 还将实现全范围 HDR 变焦，而不会丢失主体焦点。

另一个值得注意的功能是生成式人工智能超级变焦，它需要使用人工智能通过智能像素预测和填充来提高远距离拍摄的质量。全新 Gen-AI Super Zoom 技术将能够在高达 100 倍放大级别的照片中发挥其魔力。

如果您使用长焦相机拍摄视频，下一代 ISP 还可确保在整个变焦范围内应用 HDR，这理论上意味着一致且色彩丰富的锐利视频。

值得注意的是，该公司补充说，在拍摄 4K 60fps 视频时，此次功耗降低了 14%。现在，根据存储状态，用户还可以一次性拍摄长达三小时的4K视频。

与高通类似，联发科也依赖人工智能进行分段，但前者表示，它已成功地将新 Imagiq ISP 的功耗降低了 60%。

高通骁龙 8 Elite vs 联发科天玑 9400：AI

智能手机之战的下一个主要途径是人工智能，或更具体地说是人工智能驱动的体验。高通的多模式人工智能引擎已经能够处理多种格式的输入，但现在它可以通过手机摄像头了解周围的世界。

苹果已经在最新的 iOS 18 更新中推出了一项名为“视觉智能”的功能，该功能部署了 openAI 的语言模型来理解相机画面中出现的内容，并获取必要的信息。

令牌窗口和上下文理解也得到了扩展，机载人工智能可以通过解析整本书并根据学习材料给出响应来回答用户的查询。这些功能已经可供 Google Gemini 型号的用户使用。

就数据而言，高通表示，最新版本的 Hexagon NPU 速度提高了 45%，每瓦原始性能也有同样大的提升。内部的高通传感中心还将能够了解活动背景并提供可行的建议。

在人工智能方面，高通也在关注真实性情况。众所周知，社交媒体已经充斥着人工智能图像，在很多健康的情况下，它们起到了误导的作用，而不是支持创意表达。

为此，高通公司在最初将 Truepic 用于照片方面之后，又将 Truepic 与 C2PA（内容来源和真实性联盟）技术扩展到视频和音频文件。

简而言之， 真实性技术堆栈本质上是为媒体创建了高通所谓的“加密密封”。这里的想法是在图像元数据中添加标记，这将有助于验证人工智能是否用于操纵图像，添加新的元数据级详细信息以与位置、日期和时间等信息共存。

该人工智能真实性证书是可转让的，这意味着如果人工智能生成或人工智能修改的照片被共享，背景数据将保持完整并有助于证明其真实性。

联发科天玑 9400 搭载的自研 NPU 是该公司的第 8 代型号，据称在大语言模型 (LLM) 提示性能方面可提供令人印象深刻的 80% 性能提升。伴随着性能的飞跃，效率数字也提高了 35%。

联发科技还提到，更新后的 NPU 是首款针对移动平台提供设备上 LoRA 训练的芯片组。对于不了解的人来说，低秩适应（LoRA）本质上是一种允许部署人工智能模型的技术，但采用压缩格式，参数较少（但经过选择），最终减少了模型大小和对本地资源的压力。

联发科已经是首批提供设备内图像生成功能的智能手机品牌之一。现在，该公司正在通过支持设备上视频生成的 Dimensity 9400 SoC 加大赌注。请记住，到目前为止，还没有主要的人工智能公司——比如 OpenAI、谷歌或 Meta——发布了允许人工智能视频生成的商业产品。

天玑 9400 最大的 AI 承诺是支持联发科所谓的 Agentic AI。从最基本的层面来看，它是一个人工智能系统，具有一定程度的自主性，能够执行多步骤任务，而不是每次都依赖用户输入来处理任务。

该公司声称这些代理可以解释用户操作的上下文，并根据推断的内容提供建议，甚至代表智能手机用户直接采取步骤。将其视为创建快捷方式，但让人工智能使用自然语言命令和活动理解来处理它。

联发科技指出，它正在与开发人员合作，以便这些 Agentic AI 工具也可以集成到第三方应用程序中。 NPU 还将扩散生成速度提高了一倍，并且恰好是世界上第一个为开发人员提供专用 Agentic AI 引擎的国家。

即将进行的实际测试

很难判断谁将赢得 2025 年智能手机芯片竞赛，当然，如果没有并排比较的话。在某种程度上，考虑到每个芯片所达到的性能水平，这甚至可能并不重要，这些性能水平远远高于普通智能手机用户需要利用的性能水平。

但华而不实的演示并不总是能转化为现实世界的体验，更重要的是，这一系列新的进步将证明对普通智能手机用户来说有多么有用和实用。

无论是处理火力还是摄像头功能，高通公司正在全面达到完全不同的性能水平。联发科在这场竞争中并没有落后太多，甚至在一些领域超过了高通，尤其是人工智能能力。

第一波采用高通和联发科顶级芯片的手机即将上市。我们很快将全面比较这两者在基准测试以及实际性能测试中的表现，敬请期待。