提及“AI手機”，多數消費者仍覺這一概念遙不可及。盡管自手機廠商首次推出“AI手機”已七年之久，但“AI”并未成為手機市場的主要驅動力。相比之下，較晚問世的“折疊屏”卻更受用戶青睞，甚至撐起了安卓手機的高端市場。那么，為何這一在國際科技大廠間競相追逐，甚至助力英偉達和微軟市值突破3萬億美元的新技術，在手機上卻顯得力不從心呢？

究其根本，問題在于“AI手機”并未帶來肉眼可見的形態變化。AI的提升主要體現在功能層面，其底層驅動力則是手機內那顆小小的“芯片”。

回顧智能手機與AI的首次結合，可追溯到2017年9月。當月，華為推出了麒麟970芯片，這是全球首款內置獨立NPU（神經網絡單元）的智能手機AI計算平臺。而同一時期，蘋果發布的iPhone X也搭載了具備“AI能力”的A11芯片，盡管這一點在當時并未引起太多關注。

七年過去，盡管AI技術已經應用于手機芯片中，但當時的NPU單元更多地是為日常功能提供加速計算，而非處理重度負載的“AI任務”。聯發科技的高管表示，用戶能感知到的AI能力主要體現在手機攝影的各類功能上，如圖像采集、視頻顯示以及動態范圍、智能降噪的優化等。

然而，這些都是早期的“分析式AI”，與如今熱議的“生成式AI”大相徑庭。生成式AI通過深度學習和大數據分析，能夠創造出全新的內容，如文本、圖像和音頻，不僅能模仿現有數據模式，還能進行創新。

AI能力的變化背后，是芯片算力的提升。早期的NPU單元和手機芯片算力有限，無法運行生成式AI。但近兩年，AI芯片更加強調在AI方面的獨當一面能力。例如，蘋果最新發布的A18 Pro芯片，其神經引擎算力是前代的58倍。

聯發科最新發布的天璣9400也在AI能力上進行了增強，搭載了全新的第八代AI處理器NPU 890。這使得手機能夠擁有更多的AI應用場景，如更智能的語音助手和本地的推理運算等。

由此可見，更好用、更全能的AI并非不存在，而是過去只能通過云端算力或工作站滿足。未來“AI手機”的競爭，與其說是拼想法，不如說是拼芯片。對于終端廠商來說，部署云端算力不僅成本高昂，且難以被消費者接受。因此，AI功能的“端側移植”勢在必行。

這一趨勢不僅出現在“AI手機”中，也早已在“AI PC”中顯現。未來幾年，無論是蘋果、聯發科、高通還是其他手機芯片廠商，其芯片的迭代重點都將納入“AI算力”，通過算力或硬件層面的領先部署，為應用層面的更多可能性提供支撐。