最近 “豆包 AI 手機”很多朋友都在討論，最直觀的感受是：它的 AI 助手不像傳統語音助手那樣“問一句答一句”，而更像系統里的一位“執行型管家”。原因在于 AI 被更深地嵌入 OS，能感知我正在使用的界面、理解屏幕信息，并把我說的自然語言變成一串具體操作。舉個很日常的例子：我只要說“把文件發給同事，順便約下周的會”，它就能在聊天軟件、日歷、郵箱之間自動切換，把原本需要多步點擊的流程串起來。

然而，當 AI 從一個功能點，變成手機日常體驗的入口時，行業需要重新審視一個問題。AI在讀取屏幕、模擬點擊、跨應用訪問內容的過程中，自然包含了用戶的聊天記錄、驗證碼、支付行為等極為隱私的信息。所以，AI能力越強，權限越高，用戶的隱私保護就越需要被重視。

這正是端側 AI 的價值所在。全新形態的AI手機，復雜的操作需要更強大的端側AI算力與云側算力協同配合。極其復雜的AI任務可以由端云混合式運算來完成，但執行過程中涉及大量的隱私信息和用戶數據則需要盡可能保存在端側，并依靠端側AI來運算和推理。

所有這些，最終都會落在提供端側AI算力的手機芯片上。在新形態的AI手機中，旗艦芯片要有足夠的AI 算力與杰出能效。對于長對話、多輪推理、系統級代理等復雜任務，NPU 和AI 引擎要算得動；對于輕量級的計算需求，要低耗穩定。而且芯片要有更精細的系統級協同，CPU、GPU、NPU、ISP 等不同單元要能根據任務特點智能分工。

從這個意義上說，旗艦手機的SoC 早已不再是單純的性能引擎，而是正在向AI 中樞演化，承擔著端側AI運算和用戶隱私保護的雙重關鍵任務。從這個角度看，年底聯發科新發布的天璣9500就是一個比較典型的例子。

如果把端側 AI 看作手機里的“新大腦”，那么天璣 9500就是在搭建這顆大腦需要的基礎設施。面向大模型和多模態推理，天璣 9500搭載由超性能NPU 990和采用存算一體架構的超能效NPU組成雙NPU架構，一邊承擔重載推理，一邊以極低功耗常駐運算。而且，NPU 990集成的生成式AI引擎2.0支持BitNet 1.58bit大模型運算，減少端側AI運算的存儲需求來降低功耗。

因此，天璣9500讓AI助手以及嵌入各個應用中的智能助理，能做到“隨叫隨到”，也可以為未來的系統級智能體AI提供扎實的理解能力和持續輸出的算力基底。

更重要的是，這種算力并不是孤立存在的。以影像為例，NPU與ISP 的深度協同，可以在用戶按下快門的那一瞬間，就完成對場景的識別、人像的語義分割、噪點和高光的處理。這種協同帶來的2億像素直出、實時追焦、4K60幀電影人像視頻等能力讓用戶的日常拍攝體驗大幅提升。

這樣一來，手機芯片可以提供足夠的端側AI算力和推理能力，用戶的隱私數據不需要傳入云端，也可以讓系統級智能體AI在手機上完成各種復雜任務。所以，不論是從算力、能效、安全到協同，當今旗艦芯片都為端側AI體驗躍進和手機形態進化提供了良好的硬件基礎。

手機或許會從“應用為中心”轉向“意圖為中心”，智能體負責拆解任務、調度工具。與此同時，端側能力也會成為關鍵變量，像天璣 9500 這樣的旗艦 AI 芯片，可能會在較長時間里與這種形態一起迭代：在算力、能效和本地推理體驗上不斷加碼，推動端側 AI 真正變得更好用。