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10月26日，前哨科技特训营【前哨产业/企业预测框架】专题，王煜全和大家分享了预测产业未来、分析企业价值的工具。

直播中点评了高通最近发布的AI芯片，对高通的未来也做了解读。

随着AI大模型热潮走向应用，AI算力成为新的竞争焦点，云端被英伟达把持，手机、电脑这样的边缘场景成为新的场景。

今天，我们为大家汇总了英伟达、高通、谷歌、英特尔的最新布局，看看边缘AI芯片有哪些新动向。

这里要提醒一下大家，芯片设计的周期远比大家想象的要长，今天讲的AI故事往往都是一年，甚至两年之前布局的成果，不能只看故事包装，更要明白技术内核与未来趋势才行。

你如果还想了解更多AI产业动态，看清边缘AI芯片会不会带来颠覆式创新，欢迎点击文首入口，加入前哨科技特训营，11月的AI专题我们继续聊一聊。

10月31日，也就是下周二，全球风口视频号也会和大家带来一场直播对谈，王煜全将与场景实验室创始人吴声老师畅谈「新科技、新场景、新全球化」，欢迎预约观看。

高通全面押注AI芯片

10月24日，高通在2023年骁龙峰会上隆重发布针对PC设备的骁龙X Elite芯片和针对智能手机的骁龙8 Gen 3平台。

这两款新品除了常规的性能提升，人工智能（AI）能力成为了整个发布会上最热的关键词。

本周四的直播中，王煜全和大家也做了点评，使用前哨产业/企业方法论，分析了高通的未来潜力。

今天我们详细拆解下高通在AI上的新动作，看看都有哪些亮点。

骁龙X Elite：带着AI能力杀入PC市场

骁龙X Elite是高通首款推出的骁龙PC处理器，最大的卖点就在集成NPU模块，大幅提升PC处理AI任务时的速度。

常规的性能参数不少自媒体都有解读，简单说比英特尔酷睿i7-13800H提升60%，功耗减少65%；在多线程性能方面比苹果M2芯片提高50%。

最关键的NPU卖点，高通宣布其AI处理能力达到竞争对手的4.5倍以上，能本地运行最高130+亿参数的大型语言模型，常规支撑70亿参数的较小AI模型，实现每秒30 tokens生成速度，差不多就是每秒10—20个字左右。

骁龙8 Gen 3：为AI而生的移动芯片

骁龙8 Gen 2时代高通在GPU性能上大幅超越苹果，这次8 Gen 3的进步可以总结成两点：CPU、GPU按照老思路优化，堆上NPU搞差异化。

芯片制程没有提升，仍然采用4nm制程工艺，CPU、GPU都保持了30%左右的性能提升；而NPU则拿出了AI性能提升98%的指标。

技术名词解答起来很负责，从应用上看更为清晰，高通官方宣布8 Gen 3 会支持OpenAI、Meta、百度公司发布的20+AI大模型本地运行。

一个可见的案例，8 Gen 3实现过Stable Diffusion本地1秒生成1张图像。

当然，这些都是官方给出的参考数据，性能究竟如何还要看实际产品才行，从首发的小米14看CPU、GPU性能进步没有什么水分。

NPU部分还得等AI厂商和开发者们开发出产品才行。

英特尔演示AI堆叠的思路

高通把AI作为关键词之前，英特尔其实已经演示了一遍堆叠AI芯片的思路。

9月20日，英特尔推出了全新的Meteor Lake处理器，一方面首次采用了自家的4纳米工艺，用上极紫外光刻技术（EUV），同时也采用新的封装技术，演示了一遍把计算AI用的NPU堆到芯片里。

英特尔的发布会过于技术，很多人都没有关注，其实分享了不少AI芯片堆叠的思路。

英特尔的AI故事如何？

英特尔使用的Foveros 3D封装技术，采用了分离式模块架构，把PC芯片变成计算、IO（传输）、SoC（片上系统）和图形模块四个部分。

NPU主要在SoC模块内集成，也成了英特尔首次将NPU引入桌面端处理器的尝试。

为了让更多人采用，英特尔还上线了AI开发者的云平台。

NPU进芯片已是大势所趋，考虑到芯片的设计、生产周期，你觉得英特尔的故事靠谱吗？

谷歌正在成为芯片大佬

大家都在关注芯片企业的AI布局时，千万不要忽略了软件厂商们的动作。

谷歌作为最早开始自研AI芯片的企业，虽然商业化较慢，确实拿出了新的产品。

10月4日，谷歌发布全新一代旗舰手机Pixel 8和Pixel 8 Pro，最大的焦点正是集成了更多NPU单元的Tensor G3芯片。

谷歌的Tensor G3采用三星4纳米制程工艺，内置一大、四中、四小共九个CPU核心，同时把研发多年的张量处理单元(TPU)塞进了芯片里。

TPU简单说就是谷歌独家的NPU，经历上一代的测试，这次也把性能指标拉满。

据谷歌公开的数据，Pixel 8设备内支持的AI模型数量是Pixel 6系列的两倍，同时AI模型的计算量更是达到Pixel 7最大模型的150倍。

全新Pixel 8 Pro更是直接把谷歌自己的AI模型塞了进去，相较于前面两款手机，塞进去的是云端通用模型的简化版本，主打一个性能爆炸。

显然，AI大模型应用开发还在路上，芯片厂商们已经先预埋好了算力储备，无论你想做AI音频、视频还是别的应用，算力先满上再说。

英伟达在做什么？

了解过英伟达的历史就会明白，老黄在GPU产品上虽然刀法精准，在小型化和控制能耗上却始终没有什么出彩的成绩，要不然当年也不会有人吐槽英伟达GPU有武器级别的发热。

如今英伟达在边缘AI的部署更多聚焦工业制造、机器人等场景，GPU在AI计算上通用性强，专用效率不足的短板让它仍然更适合部署与训练。

当然，考虑到云端GPU和游戏GPU差异化越来越严重，英伟达会不会拿出一个专门为边缘优化的方案也值得关注。

以上就是边缘AI芯片厂商们的动态汇总，如果你还想了解更多，学会自己判断产业未来，欢迎长按下方二维码，加入前哨科技特训营，我们每周四一起掌握。

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