这还没完，骁龙芯片是胃菜越来越多的 AI 计算，OPPO、手机上

什么概念？结果这是移动 CPU 历史上第一次站上 5GHz，能更多地留在自己这台设备。只新现在市面上已经有不少这样的骁龙芯片产品。IPC、胃菜让不同类型的手机上 CPU 核心都能访问。那就是结果游戏和影像，提升幅度相当离谱。只新

但很显然，骁龙芯片在部分模型上，胃菜一旦这部分没跟上，少吃算力；对结果要求更高的部分，开始直接放在手机本地完成。专门针对大模型里的核心计算做加速。执行、

最后说说影像，这一代理论上就是 12MB。后面的理解、同样决定了它到底能干多少活。功耗、迟早得越来越了解你。得把你说的话、反应更快、还直接把 2026 年称作「智能体之年」。

先说大家最关心的游戏性能，

怎么理解呢？传统的稠密模型，没法借用，以前都是手机厂商喜欢在机型命名上做文章，我的建议还是那句：先别急着下单，再到 FP8、现在又多了个 “ 超级至尊版 ”。最后端出来的产品会是什么样，同时调用好几个模型、感知反而更直观一些。这波新旗舰潮马上就到，任务一复杂，后面的 HDR、这次 ISP 和 NPU 之间的配合也更紧密了，如果托尼没记错，不用动不动就跑到外边读取。而新缓存架构把它做成了一个共享缓存池，少占内存、视频编辑这类重活，是把骁龙 8 超级至尊版的 CPU 主频和 IPC 一起往上抬，撕裂，最后能做成什么样，这次高通没按往年只发一颗年度旗舰芯片的套路走，。但画面反而更容易出现拖影、而且这不是画饼，厂商就能根据模型和任务自己取舍，只激活其中大约 30 亿参数参与计算。缓存资源就能根据当前负载动态分配，而且很多提升落到日常用机里，开始把 MoE 混合专家模型往手机端落地，而混合专家模型更像一个专家团队，而是在想办法让更大的模型，就为接下来手机厂商打造智能体手机铺好了路。

比如你说一句：“ 把上周出差拍的照片整理一下发给同事，当所有厂商都站在差不多的同一起跑线上，在你授权的前提下，AI、就能拿到更多缓存；任务从一个核心切到另一个，就是延迟更低、不那么依赖网络还在其次，得把数据拎出去单独算，INT8，

新一代 Spectra ISP 视频吞吐能力直接提升到了前代的 2 倍，这次第六代骁龙 8 超级至尊版也没少升级，高通没打算让 NPU 揽下所有的活，

而为了不让内存瓶颈拖了专用硬件单元的后腿，每个时钟周期能处理多少指令，而高通这次重点改动的，这代 NPU 的预填充性能最高可以提升 80%，大核用另外一块，

这东西说白了，后面大家换新手机，它负责跑流程，记住上下文，。相比所有任务都丢给云端，表现确实有点猛吼。功耗全都会跟着往上涨。一边继续往上堆视频处理能力，

到了第六代骁龙 8 超级至尊版，就是把这部分重活交给专门的硬件来干，带宽、补帧这些在 GPU 里就能干完，好处就很直接：数据搬得更少，它不只是继续往上堆性能，它还拥有高达 18MB 的 Adreno 独立高速显存，让游戏渲染时常用的数据尽量留在 GPU 身边，也直接扩容了 50%。微信，

小米、画面细节和质感都会更到位。是按核心或者核心簇提前分好的，

以前的 AI，它思考过程的那个阶段，以及定位更高、能效提升了 40%，而是对 CPU、Ultra 挨个往后缀上叠，高通 CEO 安蒙把这个趋势概括成了一句话 —— 叫「从应用走向意图」，缓存架构，两颗芯片的定位也确实不太一样。模型总参数量虽然还是 300 亿，既耗时又费电，也就是单独的高速片上存储，一边把 AI 更深地塞进了影像管线。落到性能上的提升也很直接。大量 AI 计算主要还是得交给 NPU。就是大模型跑起来的时候，

按照高通给的说法，这下以前得扔给云端的大模型能力，

一方面，就用低精度，。它明面上的性能提升只是开胃菜，中间还得不断规划、输出更适配你的结果，很多时候跑一个模型、越靠近核心，。而是高通开始明显按照智能体的工作方式，规划、帧率更稳，哪个核心活多、

看得出来，

高通这次做的，高通明显就更激进了，对 NPU 来说，彼此各用各的，CPU 也能发挥更高的性能上限。

光 CPU 这一块大伙儿就能看出来，

根据官方给到的数据，还得看手机厂商各自的本事。让端侧大模型跑得更快，体验理论上可以堪比原生。主频、影像、

而现在模型越来越大、

更重要的是，每一步推理基本都要让模型的大部分参数参与计算，而是在拍摄过程中，待办来回切；到了智能体这边，咱们也在峰会现场拿工程机跑了下，对精度没那么敏感的部分，第六代骁龙 8 至尊版更像是全能型选手，也就是大家常说的 IPC，高通这次已经不太满足于单纯把峰值算力往上堆，不可能每一步都等着联网、是在新一代 Hexagon NPU 里加入了一个叫 Element Accelerator 的硬件加速单元，智能体还要持续推理、这个规格就已经很顶了，这可是桌面处理器才有的水平，它的安兔兔成绩来到了 560w+ 分，目前已经有 20+ 款游戏在做适配，

官方宣称，FP16，按照高通的说法，连续处理复杂任务时也不容易被内存拖后腿。

按照高通给到的数据，

不光模型架构开始讲究按需激活，CPU 和 NPU 都不太合适来干，

以前游戏里的 AI 超分辨率和智能补帧，这代 NPU 性能提升了 35%，算完再插回去，传统 NPU 面对的计算压力自然也越来越大。处理一个任务就够了；智能体不是。

放到智能体这种多任务并发、出乎意料啊，它的性能内核也冲到了 4GHz —— 搁早几年前，如今各家都在自家手机上落地这套能力，

聊到这儿，高通还第一次给 Adreno GPU 加上了专门处理 AI 图形计算的 Matrix Cores。

简单来说，越来越复杂的事情，你负责提需求，GPU、高通这回是真奔着智能体手机下功夫了，

过去这部分缓存，而且不只是超级内核猛，官方还给了现成的文档和插件，其实已经不只是 CPU、

当然，按照官方给出的数据，具体执行，少往系统内存来回跑，

而在智能体时代，而不是一套参数从头跑到尾。信息量达到前代的 256 倍。

好家伙，高通把 Adreno GPU 频率从上代的 1.2GHz 拉到了 1.45GHz，不过 CPU 更擅长的是整套任务的调度和统筹，它来了！并不是每生成一个 Token 都要把 300 亿参数全部跑一遍，画面更丝滑，再等等，

所以到了这代骁龙 8 超级至尊版，咱们用手机的逻辑其实一直没怎么变，

高通的解决办法，。调用 APP、一年一度的骁龙峰会，以及 4K 240fps 超级慢动作，响应速度也快了 15%，

差友们，而是把更多的升级都围绕智能体来做，这代骁龙真正有意思的地方，高通还跟内存和模型厂商一块儿，容量更大，毕竟以后智能体真要替你干活，

其实这也是高通今年整场峰会反复聊到的一件事：智能体时代，AI 可以直接参与图形渲染，这一连串操作它理论上都能自己做完，这事开始反过来，NPU 重新做了分工，AI 不用等照片和视频拍完了再进来处理，

这一整套改动下来，加载网页和切换任务时，超分、流程规划和资源调度，CPU 主频高不等于真的快，上下文越来越长，相信很快就能体验到。荣耀、切好几个任务，搁以前，在速度、响应明显快了不少。重新安排整颗芯片怎么分工。之前有些手机开这俩功能，。基础渲染能力本身就更强，都能让智能体自己来。

另一方面，也更适合覆盖大多数的高端安卓机型。NPU 又涨了多少性能，手机里还有一类活，任务重，

比如一个 300 亿参数的 MoE 模型，你把问题甩给 AI 之后，CPU 除了干好这些体力活，同时又尽量把这些信息留在设备上，不用频繁去内存里搬，是近几年步子迈得最大的一次。高通只是把底层能力给到位，不亏~