9月15日，联发科发布天玑9600系列旗舰芯片，包括天玑9600 Pro和天玑9600M。作为联发科首款台积电2nm手机芯片，这一代的重点不只是工艺升级，更在于端侧AI推理能力的明显跃升。官方数据显示，天玑9600 Pro可在端侧运行最高30B的MoE模型，这意味着原本更依赖云端完成的大模型任务，开始具备在手机上本地运行的硬件基础。
同一天，vivo宣布X500 Pro系列全球首发该芯片，OPPO Find X10 Pro Max也被列入首批搭载机型。随着终端厂商跟进，天玑9600系列所代表的端侧大模型能力，预计将从今年秋季旗舰开始逐步进入更多手机产品。
30B MoE模型本地运行，改变的不只是响应速度
过去几年，手机上的AI能力更多停留在问答、摘要、图片消除等单点功能上。许多复杂任务仍需将数据上传到云端，再由服务器完成推理。这种模式虽然成熟，但在隐私、网络延迟和连续执行能力上都有天然限制。
天玑9600 Pro的变化在于，它通过CPU与NPU协同调度的「智算融合架构」，把更多推理资源集中到大模型任务上。官方称，其第二代超能效NPU功耗降低40%，超性能NPU 1090的大模型预填充性能提升51%，每瓦生成词元数最高提升55%。在这些指标中，更值得关注的是「每瓦生成词元数」，因为它直接影响手机在长时间生成文本、处理多轮任务时的稳定性和续航表现。
端侧运行30B MoE模型，意味着手机可以承载参数规模更大的本地模型。相比小型模型，更大规模的MoE模型通常具备更强的语义理解、上下文组织和任务规划能力。对于普通用户来说，未来手机AI可能不再只是回答一句话，而是能协助完成更复杂的连续操作，例如跨应用整理信息、根据屏幕内容主动提供建议，或在本地生成长文本内容。
从「问答」到「代办」，端侧推理开始具备实用性
端侧大模型真正的价值，并不只是模型参数变大，而是AI开始具备更长时间驻留在设备本地的能力。过去，许多手机AI功能只能完成一次性的输入输出，而30B级别模型进入移动端后，系统有机会让AI理解更长的上下文，并在多个应用之间执行连续任务。
这也是素材中提到的「从问答走向代办」的关键背景。所谓代办，并不只是语音助手打开某个应用，而是AI能够理解用户目标，拆解步骤，并在不同应用之间调用功能。例如，用户提出一个出行需求，系统可以结合日历、地图、支付、消息等应用完成信息整合；或者在阅读长文时，AI能直接在本地完成摘要、翻译和资料整理，而不必频繁上传云端。
- 本地推理可以减少敏感数据离开设备，更适合隐私敏感场景。
- 无需等待云端返回结果，部分任务可以获得更连续的交互体验。
- 更大模型规模为跨应用任务、主动提醒和内容生成提供基础。
不过，芯片算力只是第一步。端侧AI应用能否真正落地，还取决于终端厂商的系统调度、模型压缩能力以及应用生态的配合。联发科此次提供的是底层算力和能效条件，后续能否转化为普通用户可感知的功能，还要看手机厂商和互联网平台的适配进度。
2nm工艺与能效优先，为持续AI推理提供基础
天玑9600系列另一条主线是能效。天玑9600 Pro采用台积电2nm工艺，CPU为2+3+3全大核架构，包含2颗4.55GHz的C2-Ultra超大核，以及6颗C2-Pro大核。官方给出的数据是单核性能提升17%、多核提升15%，多核峰值性能下功耗较上一代降低61%。
对于端侧大模型来说，能效并不是附加指标，而是决定功能能否长期可用的前提。大模型推理通常需要持续占用计算资源，如果功耗过高，手机会迅速发热并降频，最终影响体验。天玑9600 Pro强调NPU功耗降低40%，说明联发科正在把AI推理视为长时间运行的任务，而不是短时间跑分展示。
GPU部分，天玑9600 Pro搭载G2-Ultra NX，峰值性能提升27%，峰值功耗降低24%，光追性能提升18%，并支持185帧游戏。影像方面集成Imagiq 1290，支持4K 240原生慢动作直出和4K 120电影级Log直出，动态范围达到17EV。这些规格表明，天玑9600系列并不是单点押注AI，而是在性能、影像和能效之间重新分配资源。
旗舰芯片竞争，正在从峰值性能转向持续AI能力
从发布节奏看，天玑9600系列也比上一代提前。天玑9500发布于2025年9月23日，天玑9600 Pro则提前至9月15日。芯片发布窗口前移，意味着手机厂商可以获得更长的整机调校、备货和首销准备时间。对于终端市场而言，这也会加快新平台机型的落地速度。
目前，vivo X500 Pro Max已定于9月21日发布，并将首发搭载天玑9600系列。OPPO Find X10 Pro Max也在首批名单中。今年下半年，预计还将有更多旗舰机型采用这一平台。
同时，联发科还推出了天玑9600M，官方将其定位为「为普及旗舰体验而生」。这意味着2nm工艺和新一代AI能力未来可能进一步下放到中高端市场。对于端侧大模型而言，这类下沉非常重要。只有当足够多的设备具备本地推理能力，开发者才更愿意围绕端侧AI设计新功能，而不是仅仅把云端模型套用到手机里。
天玑9600系列的意义，不只在于联发科又推出了一颗高规格旗舰芯片，而在于它把移动端AI推理的上限继续抬高。当30B级别的MoE模型可以在手机上运行，端侧AI的竞争将从「有没有AI功能」转向「AI能持续完成什么任务」。芯片厂商已经给出算力与能效基础，接下来压力来到手机厂商和应用生态一侧。
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