為什麼高通會如此設計第三代驍龍8的CPU？實際上，在去年第二代驍龍8面市時，其仍然保留將32位應用跑在效率內核和部分性能內核上的做法，就引發了一些爭議。

為此高通的工程師們還專門解釋過，因彼時包括中國大陸在內的一些市場，依然有不少32位應用存在，比如部分遊戲、工具和銀行類的App，保證這部分應用的體驗也是非常重要的。同時，高通也會逐步推動32位向64位應用的轉變升級。

到了今年下半年，OPPO、vivo、小米等主流應用商店已逐步完成清理僅支持32位的應用，並不再允許僅32位的應用上架以及更新。因此，到了第三代驍龍8，理所當然完成了純64位架構的進化。

那麼，使用這種CPU架構設計會對第三代驍龍8的性能、能效帶來何種影響呢？

從結果來看，得益於更多的「大核心」和更高的平均核心主頻，第三代驍龍8的CPU性能提升了30%。在台積電N4P工藝、更大的緩存設計（所有核心共享12MB三級緩存，前代是8MB L3+6MB 系統緩存），以及更先進的LPDDR5T內存加持下，其能效也有著20%的改進。

我們也已經對全球首款搭載第三代驍龍8的小米14進行了性能實測，從跑分來看，安兔兔1966467分，Geekbench單核得分2236，多核6816，相比上一代都有較大的提升。

相比性能表現，能效提升其實更讓人感興趣。按照盧偉冰的說法，搭載了第三代驍龍8的小米14，運行原神能夠做到 59.3 FPS 的幀率情況下，將機身溫度控制在 43.2℃，功耗降低 10%。

我們用小米14實測的原神表現，30分鐘跑出了 59.1FPS平均幀率，且1.7左右穩幀指數也是目前安卓陣營最強，平均功耗4.6W，耗電14%，手機背面溫度42.1℃。我們不妨大膽預測，在更高的能效表現下，第三代驍龍8很可能是一顆「冰龍」。

真正主機級遊戲體驗

再來看GPU方面，第三代驍龍 8搭載的是Adreno 750 @903MHz，官方表示其性能和能效均實現了25%的提升。提升幅度雖然看起來並不誇張，但它是在上代性能提升25％的基礎上得來的。

實際上高通在GPU上一直是領先狀態，它也是目前安卓陣營中唯一一家可以不依賴外部授權，獨立開發自研GPU架構，自主編寫和優化GPU驅動的廠商。這也使得它不僅具備針對老機型的長期系統和驅動更新，在新技術、遊戲的適配方面，也有著天然優勢。

為實現「硬體光線追蹤」的實裝，在第二代驍龍8移動平台上，高通就重新設計了自研的Adreno GPU，為其加入硬體光追單元。這次則又為第三代驍龍8加入了圖像運動引擎2.0，支持遊戲主動提幀，無需遊戲適配即可運行最高240Hz的超高幀率，也能原生支持最低1Hz的待機幀率，平衡性能和功耗。

第三代驍龍8還支持類似DLSS、FSR、XeSS的遊戲超分技術，手游解析度可以做到最高8K。沒錯，8K 240Hz，手機上也能達到這樣的遊戲畫面體驗水平了。再配合新加入的實時全局光照和反射技術，可以說已經堪比PC級高端顯卡。

當然，手機遊戲對性能要求也達不到這麼高。不過，從今年蘋果將主機遊戲移植到iPhone 15系列上，也可以看到，手機實現主機級遊戲體驗，是大勢所趨，就看安卓生態下的後續優化了。目前，虛幻引擎UE5 Lumen已經率先支持該技術，並特別針對驍龍平台做了深度優化，使其依然具備著對標實力。

另外還有影像方面的提升，還記得第二代驍龍8上首次帶來「認知ISP」這一全新設計，能通過實時語義分割實現照片和視頻的自動增強。第三代驍龍8集成了三個認知ISP，均為18-bit。拍照支持單個1.08億像素，或者兩個6400萬像素+3600萬像素，亦或者三個3600萬像素。視頻支持8K/30 HDR格式錄製的同時捕捉6400萬像素照片，也支持4K/120高清慢動作視頻。

不僅攝像頭規格更高，第三代驍龍8圖片語義分割可以支持到多達12層，對物體、場景的識別與分割更加精準。其他細節部分，超級夜景支持拍照和錄像，並且大量運用有AI，可以提高效率和能效；還有Vlogger View模式，能利用前後雙攝像頭結合ISP，同時捕捉兩個畫面等。

整體來看，第三代驍龍8在GPU帶來的諸多新特性，綜合性能上有質的飛躍，也保持了安卓陣營的領先地位。

AI算力與實用性暴漲

在今年的驍龍技術峰會上，最大的主角其實是AI，早前的預熱海報就已透露出，AI是第三代驍龍8的主要升級方向。

具體來看，第三代驍龍8 AI硬體單元這次升級為Hexagon NPU，高通專門為其配備了獨立的供電電路，解決了此前一些複雜的功能模塊之間因為共用供電電路，導致在不需要的時候也會被頻繁喚醒、白白耗電的問題。這意味著，當手機不需要用到AI相關的算力時，Hexagon NPU可以真正地實現「完全斷電」，從而幫助能效提升了40％。

高通AI引擎的異構計算架構，以及Hexagon NPU矢量單元與內存之間增加的直連通道，也意味著這次第三代驍龍8上的AI是全晶片架構的加速，CPU、GPU、ISP、DSP各種傳感器都能調用AI模塊進行加速，整體性能相較上一代提升了多達98％，帶來強大的終端側 AI 能力。

今年7月，高通便已宣布與 Meta攜手優化Llama 2 大型語言模型，讓其直接在裝置上執行，不再依賴雲端服務運作，之前高通已經能夠在手機上脫離雲端實現超過 15 億參數的大模型運行。現在第三代驍龍8可處理的大模型參數超過100億，每秒可執行最多20 Token，實現了 AI 算力的大幅提升。

在AI計算兼容性上，第三代驍龍8支持INT4、INT8、INT16、FP16等各種整數和浮點格式，以及INT8+INT16混合精度。開發方面，高通提供了全新的一體化AI Stack開發平台，首發支持20多個不同模型，支持Pytorch等各種AI框架，讓開發人員能夠使用高通平台的 AI 功能，推出全新生成式 AI 應用。

近年來，智慧型手機行業開始了對大模型的應用提速，包括華為、小米、OPPO、vivo、榮耀在內的中國品牌參與者，都相繼高調入局大模型。一些廠商已經將大模型正式帶到手機上，一些廠商處於準備階段，只差臨門一腳。

高通的混合 AI 架構幾乎適用於所有生成式 AI 應用和終端領域，無疑將驅動移動終端領域生成式 AI 陣地的擴大。這次第三代驍龍8在AI引擎的提升可以用「蛻變」來形容，對高通來說，這也是基於其技術產品的一大差異化優勢。毫無疑問，它勢必會成為各大安卓廠商爭相追捧的一顆晶片。

不過還是那句話，驍龍原材料是端上來了，至於能做成什麼水平，還要看各廠商的調教功底了。