手机AI愈发重要，可为何厂商不再宣传NPU算力

众所周知，对于如今的智能手机行业来说，“AI”已经成为了各大厂商最常挂在嘴边的宣传点。

一方面，各头部手机品牌目前都会自称有“自研AI大模型”，并通过各种各样的“性能优化方案”，在手机上实现了或主打影像、或用于日常生活、或是辅助游戏体验的“AI功能”。

另一方面，纵观上游的芯片厂商，他们在宣发新款SoC时，如今也普遍会有关于NPU架构改进、能效提升，以及联合各种AI大模型做端侧性能优化的演示环节。

但如果大家还记得前些年的智能手机宣发就会意识到一件事，在“手机AI”还未普及的年代，彼时相关厂商都会在宣发他们的早期“NPU”时，明确给出性能（算力）指标。这样一来，尽管那个时候NPU“能做的事情”非常有限，但消费者起码一眼就能看出不同品牌以及不同代次SoC之间，在NPU性能上的差异与进步幅度。

相比之下，如今的手机SoC性能要强得多，NPU也更先进、可以支持更多的“端侧AI”功能了，但各大厂商在宣发时却普遍只会做具体的“功能演示”。所有厂商、其中包括手机厂商和上游芯片厂商，似乎都普遍对于“NPU算力数字”这个看起来更直观，更能让普通消费者也可以直接对比优劣的参数闭口不谈了。

那么这又是为什么呢？

是NPU算力“出问题”了吗？这样说其实不完全错

基于朴素的常识，大家都知道许多时候当某个数据突然中断公布时，往往就意味着它可能变得不太好看了。

这一点，对于手机里的NPU来说似乎也是成立的。比如以高通为例，2019年的骁龙855是首款公开宣传NPU算力的产品，当时它的算力是7TOPs。之后换代的骁龙865、骁龙888、骁龙8 Gen1官方都有公布这一数据，分别是15TOPs、26TOPs、52TOPs。

但是在骁龙8 Gen1之后，高通方面便不再公布NPU的“算力数字”。通过公开技术资料我们得知，2024年发布的骁龙8至尊版，NPU算力是80TOPs，到了今年刚刚换代的第五代骁龙8至尊版，这个数字则是100TOPs。

发现了什么问题吗？尽管高通这两代旗舰SoC的NPU性能，在行业中依然是“遥遥领先”，但这就意味着从骁龙8 Gen2到骁龙8 Gen3的这两代，NPU的“算力数字”进步速度确实可能是慢了下来。

从这份统计数据中就可以看出，高通的NPU性能领先幅度很大

当然，这只是高通一家的情况。从我们三易生活掌握的数据来看，其他几家主流手机芯片厂商在“NPU算力数字”这个方面，可能要比高通更难堪。所以当高通都“领头”、不再公开宣传NPU的算力时，其他的“友商”自然也就更有理由“从善如流”了。

为什么NPU性能进步变慢了？不止关乎芯片设计

从相关数据中不难发现，最早几代手机SoC里的NPU，很明显呈现出几乎每次换代都“算力翻倍”的态势。到了最近两年，NPU的“算力”进步速度，显然就没那么快了。

关于这种现象，一个很容易想到的理由，是早期的NPU本身在设计上留了更多“余量”，所以可以做到每次换代算力翻倍。但这种“代代翻倍”的设计，随着后期半导体制程成本的上涨、再加上厂商需要将更多的功耗分配给新架构的CPU和GPU，所以自然就没法那么“任性”地维系下去了。

但如果大家有关注过彼时手机厂商的市场宣传就会发现，在他们停止宣传NPU的“算力数字”后，实际上几乎依然会在每次芯片换代时宣称，新的NPU比前代“性能翻倍”。

很显然，现在大家已经知道，如今的NPU单从“硬件算力”来看，远远还做不到每次更新都翻倍的地步。那么这个“性能翻倍”是从何说起的呢？简单来说，这其实是因为过去的“手机AI”和现在的“手机AI”，在技术内涵、或者说所处理的任务类型上，已经发生了很大的变化，所以对NPU的设计需求也截然不同了。

举例来说，早期的“手机AI”几乎都集中在“计算视觉”领域，比如用摄像头来进行面部识别、拍照时的自动场景优化，甚至包括播放视频时自动画面增强等。这些技术就需要NPU有很强的图像信号吞吐量，所以最早的NPU几乎完全将重心放在了纯粹的“峰值算力”上，要的就是在最短的时间里“算完”。由于其余的时候NPU很少会参与手机的日常工作，所以能效比差点也无所谓。

但现在的情况已经发生了极大的变化。由于如今手机的“AI功能”不再局限于计算视觉，而是更多地集中在“内容生成”方面，比如AI生文、AI生画、甚至包括拍照时用AI去“生成”缺失的细节。再加上AI功能越来越多、系统日常调用NPU的场合愈发频繁，这就使得现在的NPU一方面在底层架构上需要针对生成式AI任务做出修改，另一方面它们也必须比过去更注重长时间运行时的能效比。

打个比方来说，最近一些机型已经开始用NPU来协助GPU，进行游戏中的“超帧超分”处理。很显然，如果这时候NPU还采用以前那种“爆发式”的性能设计思路，肯定是没法满足需求的。

手机的NPU还会继续进步吗？会，但思路已然不同

当然，在针对新的AI应用需求调整了底层设计后，如今可以看到不管是哪家芯片厂商，他们的NPU“硬件性能”实际上在最近这两年，还是重新回到了增长的轨道上。只不过由于各种各样的限制，如今的手机NPU显然没法像以前那样，做到每一代硬件算力都直接“翻番”了。

难道说以后就完全没法“指望”手机里的NPU，再有大幅度的性能提升吗？

从现有的信息来看，倒也不至于，但肯定不会像以前那样，纯粹靠“堆规模”和提升频率来解决问题了。比如，部分手机厂商会通过将他们的私有算法“固化”进NPU，相当于用算法来直接定制硬件，来提升NPU在执行特定任务时的计算效率。

对于更多的品牌来说，与大模型进行技术合作，深度调校AI功能在NPU上的兼容性和执行速度，也是当下提升NPU性能的主要方式。比如就在最近这几天，三星就与Nota AI达成合作，要通过软件优化的方式让Exynos 2500的NPU（算力59TOPs）在实际AI执行速度上，“追平”第五代骁龙8至尊版上的那颗100TOPs算力NPU。

虽然我们对于这样的“优化”究竟能否实现有点怀疑，但它至少表明，对于如今手机SoC里的NPU设计来说，软件优化所能实现的效果，甚至可能会比单纯的硬件设计更为重要。

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