2nm处理器“战争”开打！高通、苹果、联发科，谁才是AI性能之王？

电子发烧友网报道（文/席安帝）随着智能手机的竞争进入“真AI”时代，围绕着AI处理器的“争霸战”也悄然开启。

美东时间9月22日，高通在骁龙峰会上发布了骁龙8 Elite Gen 6和定位更高的骁龙8 Elite Extreme Gen 6。两款产品均采用2纳米制程，搭载自研Oryon CPU，最高主频达到5GHz，重点强化AI、游戏和影像处理能力。

参加这波2nm处理器“高地争夺战”的厂商不止有高通。9月以来，苹果与联发科都陆续发布了各自的2nm处理器，比如苹果于9月10日发布了新一代的A20 Pro芯片，联发科于9月15日发布了天玑9600系列旗舰芯片，包含天玑9600 Pro和天玑9600M两款产品。

从共性上来看，无论是高通、苹果还是联发科，均以AI性能作为核心“卖点”。但从处理器细节上来看，这三家的2nm处理器却又各有千秋。

高通2nm处理器：端侧能跑300亿参数量模型

首先来看高通，高通于本届骁龙峰会上发布的Snapdragon 8 Elite Gen 6 采用了先进的 2 nm制程节点，搭载自研的 Oryon CPU、重新设计的新一代 Adreno GPU，以及全新的 Hexagon NPU。值得注意的是，该产品也搭载了 16 MB 高通 Oryon Flex Cache。

其中，高通自研的 Oryon CPU 拥有两个 5GHz 的 Prime超大核和六个 4GHz 的性能核，与前一代相比 CPU 性能上提升了10%、能效上提高了37%。Adreno GPU 部分，与前一代相比 GPU 性能提升了35%、能效提高了40%。

端侧AI是其升级的重要方向，而在Hexagon NPU 部分，性能则较前一代提升了14%，AI每瓦的性能则有20% 的提升。通过更大的共享内存，可支持在设备端运行超过300亿参数的混合专家模型（MoE）。

高通最新2nm处理器性能介绍（图片来源：高通骁龙）

Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6 版本同样采用了2nm制程，并配置了专用的 AI Adreno 矩阵核心，能降低 GPU 工作负载，同时运行更高级的AI模型。其中，CPU 性能较前一代提升了13%、能效提升了37%。Adreno GPU 性能提高了44%、能效增加了40%； NPU 性能改善了35%，AI每瓦的性能也有33% 的提升。

此外，Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6 版本还配备了18 MB的Adreno能效存储器，并搭配了改良型架构，可节省 12% 的功耗，带来更流畅、持久的游戏体验。高通指出，重新设计的 Hexagon NPU 与 Sensing Hub（传感中心），通过全新的 Element Accelerator（元加速器）、Personal Scribe （个人智能助手），可处理各种 Transformer 架构的AI模型，提升 LLM 的效能。

此外，Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6 与 Snapdragon 8 Elite Gen 6 还将率先搭载于全球领先OEM厂商与智能手机品牌的旗舰机型上，包括荣耀、iQOO、摩托罗拉、一加、OPPO、红米、红魔手机、vivo 与小米。

苹果：AI神经网络与神经加速器性能“双双翻倍”

与过去单纯强调CPU、GPU跑得有多快不同，苹果的2nm芯片A20 Pro将不少时间都留给了内存带宽、芯片封装以及散热，其设计思路非常明确——性能做上去之后，还得想办法让它稳定跑得更久。

具体来看，A20 Pro依旧采用6核CPU设计，其中两颗为全新的超级核心，官方给出的最高性能提升为20%。GPU则增加到7核，图形性能最高提高40%。面向AI计算的部分变化更大，32核神经网络引擎算力达到前代两倍，神经加速器FP8性能同样翻倍，并加入8位浮点运算支持。

苹果A20 Pro芯片AI性能参数（图片来源：苹果公司）

另一个容易被忽略的变化是内存带宽，这次直接增加了50%。对于越来越多放在手机本地运行的AI模型来说，光有计算单元还不够，数据能不能快速送到这些单元同样会影响实际效率，这也是苹果在发布会上专门提到带宽的原因。

封装思路方面，苹果借鉴了M系列芯片，舍弃了过去的InFO\PoP封装模式，改为了WMCM（Wafer-Level Multi-Chip Module）封装，通过将硅裸片与内存并列排放，把内存从芯片热通路上移开，使得A20 Pro能直接贴在新一代均热板上，显著提高热量传导，大幅提升散热性能。该芯片已搭载至苹果的iPhone 18 Pro和iPhone Duo设备上，成为苹果手机最大的差异化优势。

联发科：借力智算融合架构，大幅提升AI性能

作为高通的强力竞争对手，联发科于9月15日发布了天玑 9600 系列旗舰 5G Agentic AI 芯片，包含天玑 9600 Pro与面向大众期舰市场的天玑 9600M。

其中，天玑 9600 Pro 采用台积电 2 nm制程，并辅以设计技术协同优化（DTCO）。该处理器采用“2+3+3”的全大核CPU架构，2颗4.55GHz的C2-Ultra超大核，外加6颗C2-Pro大核（3颗4.35GHz、3颗3.1GHz），缓存总容量34.5MB，率先支持LPDDR6内存和UFS 5.0闪存。官方给出的数字是单核性能提升17%、多核提升15%，多核在峰值性能下的功耗比上一代省了61%。

与高通和苹果类似，联发科天玑 9600 Pro同样以AI性能为核心亮点，天玑 9600 Pro把CPU和NPU绑在一起调度，采用了AI原生架构与“智算融合架构”，整合了第 2 代超能效 NPU（功耗节省40%）与第 10 代超性能 NPU 1090（Prefill 性能提升 51%、每瓦生成 Token 数提升 55%），可在端侧运行最高30B的MoE模型。

GPU方面则换成了G2-Ultra NX，峰值性能提升27%、峰值功耗省24%、光追性能提升18%，支持185帧游戏。影像方面集成了Imagiq 1290，首发4K 240原生慢动作直出和4K 120电影级Log直出，动态范围做到17EV，能够为游戏玩家提供更优秀的体验。

小结

随着高通、苹果与联发科全面跨入 2 nm时代，三家大厂不仅在 CPU 与 GPU 的纯算力与功耗表现上展开激烈比拼，更将战场延伸至端侧 AI与 AI Agent 领域。与上一代产品相比，无论是高通、苹果还是联发科的2nm处理器，均在AI计算性能上有了大幅度的提升，并且在功耗方面降幅明显。

但各家之间也互有差异，比如联发科天玑 9600 系列采用双 NPU 分工（高性能 NPU 跑重负载+能效 NPU 常驻后台感知），能够让AI智能体全天候运行更省电；而高通骁龙 NPU 单颗堆料也更猛，“30B+ MoE” 模型一次性推理速度显然更快，影像AI管线也相当成熟。

不过，从与终端设备的配合度层面来看，苹果得益于其iPhone生态的天然优势，有望充分发挥出其自研A20 Pro芯片所蕴含的潜力。相比之下，高通和联发科的产品则主要是面向安卓系手机OEM客户，即便这两家厂商的2nm处理器性能强大，但能否充分挖掘处理器的潜能，最终还由安卓系手机厂商的实际产品表现来决定。

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