平安证券2024年8月发布的AI手机深度报告指出，芯片平台是AI手机实现端侧AI计算的核心底座。高通骁龙8 Gen3已实现NPU性能+98%、支持100亿参数模型，骁龙8 Gen4和联发科天玑9400预计24Q4推出，AI手机处理器正迎来密集迭代期。本文基于报告核心数据，深度解析主流AI手机芯片平台的算力演进与市场格局。
高通骁龙8 Gen3：NPU性能+98%、能效+40%，支持100亿参数模型
高通骁龙8 Gen3（4nm制程）集成Hexagon NPU，与前代芯片平台相比整体性能提升达98%，能效提升40%，支持终端运行高达100亿参数的生成式AI模型。搭载机型包括小米14 Pro、OPPO Find X7 Ultra等主流安卓旗舰。骁龙8 Gen3内置Hexagon NPU支持Meta Llama 2等主流大模型，在AI算力方面处于安卓阵营领先地位。
表4：主流旗舰移动AI处理器参数对比| 芯片平台 | 制程工艺 | AI算力 | 支持参数规模 | 预计发布时间 |
|---|
| 苹果A17 Pro | 3nm | 3 TOPS（16核NPU） | 端侧AI | 已发布 |
| 高通骁龙8 Gen3 | 4nm | Hexagon NPU（+98%） | 100亿参数 | 已发布 |
| 联发科天玑9300+ | 4nm | NPU 790（Generative AI） | 端侧AI | 已发布 |
| 苹果A18 | — | — | — | 24Q3 |
| 高通骁龙8 Gen4 | — | 预计>60TOPS | — | 24Q4 |
| 联发科天玑9400 | — | — | — | 24Q4 |
AI处理器密集迭代：A18 Q3发布，骁龙8 Gen4/天玑9400 Q4跟进
根据Canalys预测，苹果有望在24Q3率先推出A18系列处理器并应用在iPhone 16系列产品，高通骁龙8 Gen4和联发科天玑9400预计在24Q4推出。各AI手机处理器新品性能将持续升级，预计各手机品牌厂商将围绕新处理器推出AI性能更突出的AI手机产品，以搭载更大参数规模的移动大模型，提高AI应用运行流畅度。AI手机产品完成度持续提升有望进一步推动换机需求。
异构计算架构SoC成主流，NPU持续演进支持Transformer
在功耗和散热受限的手机终端上仅使用CPU和GPU已难以满足端侧AI大模型的计算需求，异构计算架构SoC兴起，越来越多SoC集成类似NPU等独立AI计算单元。NPU擅长标量、向量和张量数学运算，专门用于处理繁重AI任务。随着新AI用例、模型和需求的发展，芯片厂商也在不断优化NPU设计以更好支持Transformer架构，在有限功耗内实现更高计算能力。异构计算架构通过CPU、GPU、NPU分工协作，在功耗和散热受限的手机终端上实现高效AI计算。
主流手机品牌厂商围绕AI芯片加速部署大模型
当前Vivo X100系列、OPPO Find X7系列等多款安卓旗舰已实现70亿参数LLM搭载。除苹果之外，其他主流智能手机品牌厂商也在不断加大自研大模型的投入。当前各品牌厂商云端大模型发展迅速，端侧大模型参数规模普遍达到70亿水平。国产品牌厂商及供应链的持续推动下，有望率先将AI手机引入较低价格区间，进一步促进换机需求。
