天玑9500首发解析：不止性能升级 体验和AI表现提升更猛

2025年9月22日，联发科举行了新一代天玑旗舰soc发布会，正式发布了天玑9500。

关注数码半导体的朋友，应该发现了天玑9500发布会的与众不同之处：联发科不止着墨于天玑9500的性能提升，更在体验宣传上下足了猛料，强调能效和AI，特别是能效贯穿了天玑9500的各个模块。

相较于安卓平台的竞争对手们，包括以前的联发科天玑系列，本次联发科天玑9500给人的感觉反而有点苹果A系列那种自成一脉的味道。

所以，天玑9500到底是什么样的呢？恰好现在，我们的面前就有一台真正的天玑9500工程机，大家可以跟着我们一起了解这颗芯片。

CPU：提升不小 但重点是功耗

天玑9500采用目前行业最先进的台积电第三代3nm制程工艺，并继续沿用了标志性的“全大核”设计。

具体来看，天玑9500的CPU包含一颗超大核C1-Ultra@4.21GHz，三颗超大核C1-Premium@3.5GHz，以及四颗大核C1-Pro@2.7GHz。

这里有两点值得关注，第一是架构，天玑9500全线采用Arm在9月初刚发布的基于Arm v9.3-A指令集的新内核，用C1系列CPU代替了旧的Cortex-X系列，性能、能效都有显著提升，其中超大核C1-Ultra比上一代超大核Cortex-X925单线程性能提升25%；第二则是频率，天玑9500的C1-Ultra主频高达4.21GHz，较上代Cortex-X925的3.62 GHz提升约为16%。

在缓存设计上，天玑9500的堆料也颇为良心，虽然联发科没有给出L1缓存的具体数据，但声称相较上一代提升100%；L2缓存与上代持平，超大核C1-Ultra配备2MB L2，三颗超大核C1-Premium各配备1MB L2，四颗大核C1-Pro各配备512KB L2；L3缓存则提升33%，从上一代的12MB，提升至16MB；此外，天玑9500还有10MB的系统缓存。

对于高性能CPU来说，内存延迟是最主要的性能瓶颈，联发科对于更大缓存的投资让L2/L3能缓存更多“热点数据”，减少访问DRAM的次数，有效降低内存延迟，并且对于大规模并行任务和AI性能提升也颇为明显。

事实上，联发科天玑9系一直以来都在缓存设计上颇为“大方”，天玑9500更是继续扩大这种设计的优势，通过瞄准瓶颈去解决问题，起到事半功倍的效果。

基于这些设计变化，天玑9500的单核性能提升约32%，多核性能提升约17%，但比起性能更重要的是功耗，天玑9500达到天玑9400多核性能峰值所需要的功耗，降低了约37%。在日常的高频使用场景中，王者荣耀＋语音通话功耗下降30%，4K 120帧视频录制功耗下降22%，视频通话功耗下降12%，短视频功耗下降13%。

其实相比上一代的台积电第二代3nm制程工艺，第三代3nm制程工艺在性能、功耗和密度上的提升仅有5%左右，这一点从晶体管数量上也能看得出来，相比上一代的290亿晶体管，这一代天玑9500的300亿+晶体管规模提升并不大，但无论是性能还是能效，都交出了满意的答卷，这从侧面展现出了天玑9500的架构和设计优势。

天玑9500还着重优化了使用体验，旨在手机操控界面上重现物理世界的感知直觉，比如加快APP启动速度、提高触控丝滑感、稳定算力实现实时响应等。

此外，天玑9500还新增了4通道UFS 4.1的支持，大模型导入速度提升40%，配合Arm v9.3-A的 SVE2、SME2等ISA扩展，同时解决端侧AI“吃不到数据”和“算不快”的瓶颈，在相同功耗下能处理更多Token/s，为端侧AI的应用打下了一个坚实的硬件基础。

而且不得不提的是，目前采用了Arm v9.3-A指令集的天玑9500相较竞争对手们的Arm v8已经有了非常大虚拟化、指令集可扩展性、安全子系统等方面的优势，具有长期的软件和性能收益。

GPU：光追性能飞跃 重新定义旗舰画质

相信大家都听过当下智能手机性能已经溢出的言论，确实诸如原神、崩铁和鸣潮之类的游戏，在搭载上代旗舰处理器的机型上，都差不多能满帧运行了，所以乍听起来这种说法没问题，但仔细考究的话就会发现，原神已经发布5年，崩铁也已经发布2年，游戏画质并非停滞不前，未来的大型游戏性能需求只会更高。

另一方面，老游戏本身的画质和性能需求也会不断提高，比如崩铁就在周年庆针对高性能机型更新了极高画质，渲染分辨率差不多从1680x756提升到了2160x972，看起来差别不大，但理论上的性能需求大约提高了65%，所以对于游戏玩家来说，性能需求永远没有上限。

天玑9500采用最新的Mali G1-Ultra GPU，包含12颗核心和下一代Arm光线追踪单元RTUv2，和上一代的Immortalis-G925相比，光线追踪性能提高100%，峰值性能提高33%，达到G925峰值性能所需要的功耗，降低了约30%。

同时，Mali G1-Ultra GPU支持虚幻引擎5.5 Nanite、虚幻引擎5.6 Megalights，能实现千万量级的三角面渲染和更好的多光源稳定输出，跨平台的Vulkan 1.4则面向开发者，能实现5%的游戏性能提升。

此外，天玑9500还引入了多线程降载能力和天玑调度引擎2.0，通过多线程合理分配渲染任务，降低主线程负载，充分发挥多核优势，同时合理分配前后台资源，让前台程序得到最佳性能的同时，综合功耗也得以降低。

我们以两款游戏为例，首先说明，由于现场提供的是散热未做优化的工程机，咱们重点看性能和功耗表现，至于散热和1%low帧就留待国产厂商的量产机上市，我们再做测试。

首先是高负载的972P极高画质崩坏·星穹铁道，天玑9500在15分钟的黄金时刻-钟表小子广场环形跑测试中，平均帧率为57.1帧。

功耗方面，天玑9500约7.4W。

作为对比，天玑9400+在15分钟的黄金时刻-钟表小子广场环形跑测试中，平均帧率55.1帧，功耗约9W。

其次是中低负载的王者荣耀，极致画质+120帧，天玑9500在14分半的一局完整5v5王者峡谷对战中，平均帧率为119.9帧，全程体验非常丝滑流畅。

功耗方面，天玑9500则是2496mW，也就是大概2.5W左右。

同样作为对比，天玑9400+在一局完整5v5王者峡谷对战中，平均帧率为120.5帧，功耗约3.7W。

从游戏实测的对比上可以看出来，天玑9500在高负载情况下，帧率和功耗对比天玑9400+都有明显提升，中低负载情况下，稳定性更高，功耗也有优化，而且要和大家再次强调，这是工程机的表现，理论上的优化空间还很大，量产机的表现肯定会更好。

可以说，从我们的测试表现来看，天玑9500已经有潜质成为一代‘游戏神U’了。而这背后，也离不开联发科在架构上的技术演进。

天玑9500首先搭载了GPU Dynamic Cache技术，允许GPU在运行时根据不同工作负载，用系统缓存和内存储存，灵活调整资源分配方式，从而提高利用率，让图形运算更高效并降低带宽功耗。据联发科官方人员称，这个技术在《绝区零》能节省600MB/s带宽，实时功耗下降60mA。

同时这一代天玑9500的光线追踪性能提升非常大，光追单元性能直接翻倍，除了RTUv2带来的提升以外，也得益于联发科对于光线追踪这一技术的长远规划，联发科从天玑9200开始引入光线追踪，当时在暗区突围中只能实现30帧的光追游戏体验，然后在产品迭代中逐步推进到60、90和现在的120帧，让光追真正的成为了游戏体验的一部分。

不可否认的是，光线追踪的普及度现在依旧很低，我们能在市面上找到的支持光线追踪的游戏很少，但是如果想在手机上实现3A级的游戏体验，光线追踪带来的画面提升一定是必不可少的。

AI：不只追求性能 更加看重隐私

随着DeepSeek的爆火，生成式AI在手机上的应用越来越多，但这些AI应用的大多数服务都是以对话的形式呈现，使用时基本上都需要上传个人数据，而且可能排队或者付费。

究其根本原因，就是现在的AI应用基本都依赖云端服务，没有办法本地运行，更能没有办法本地训练。

在手机上跑大模型，问题很多：手机的算力有限，模型一大就跑得慢还容易降频；模型常驻和持续运算会发热、耗电，影响续航和体验；同时大模型占用大量内存，DRAM的容量和带宽常常不够，导致读写权重或激活变慢；存储的读写延迟和带宽也会拖慢模型加载与数据交换。

总之是算力、能耗/散热、内存与存储 I/O 这几项很难平衡协同，所以移动端侧AI的进展十分缓慢。

为了解决这些问题，联发科创新式的为天玑9500配备了双NPU 架构，其中一个是超性能NPU 990，峰值性能提升111%，，达到上代NPU 890峰值性能所需要的功耗，降低约56%；另外一个则是存算一体的超能效NPU，支持Always-on。

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超性能NPU 990采用Transformer专用固化电路设计，从硬件层面提高计算密度并减少控制开销；在软件栈上原生支持BitNet 1.58-bit推理框架技术，显著压缩模型体积与内存带宽需求，性能提高2倍，内存节省60%；集成内存压缩技术，减少对DRAM/UFS的读写频次与带宽峰值，从而降低带宽相关的功耗与发热；此外，LoRA端侧部署，以极小的适配矩阵实现个性化或增量更新，避免全模型微调带来的体积与计算开销。

通过这套方案，联发科宣称超性能NPU 990不仅支持端侧大模型的训练和4K文生图等应用，还将3B大模型的文生文生成速度提升100%，那在我们的实际体验中，一张4K分辨率的文生图，在12S内便可完成。

还有比如现在常见的通话录音摘要/会议摘要，文档内容摘要等功能，天玑9500的超性能NPU 990都可以在不联网的情况下生成。

并且超性能NPU 990在处理这种文字内容时，不仅速度可以媲美云端，而且长文本处理长度从32K升到了128K，相当于2.5小时和10小时的录音量。

联发科展示的其他方面AI功能还包括AI风格化的个人形象、AI自动翻译等等。

其实这些功能大家应该都或多或少的使用过。当然，如果和云端AI做比较，天玑9500的超性能NPU 990在这些功能上的表现并没有更出色的地方，甚至由于云端大模型对端侧大模型参数量级不同，部分体验可能并不如云端大模型，不过随着端侧能力越来越强，到天玑 9500 的端侧 AI ，总归是从能用到好用的状态了。

但端侧和云端并不是强制的2选1，而是可以互补共存的，端侧大模型的创造力具备和云端大模型的可比性，那在使用时无需排队或付费，也不用担心任何隐私问题，就是端侧大模型最大的优势。

而且只有端侧才能够实现全链路的AI系统整合，云端的AI只能去实现某些功能。

同时，超性能NPU 990对于端侧大模型训练的支持，可能会延伸出更加多样化和个性化的手机功能。据联发科透露，首批搭载天玑9500的部分品牌机型将支持端侧美颜大模型的训练，通过让大模型学习用户的长相、审美和喜好，生成专属的美颜参数，并且通过使用和学习，不停的自我进化和自我迭代。

说实话，这个功能其实是整个天玑9500最让笔者震惊的地方，就目前来看它只是一个美颜，但这个功能有无限的可能性，可训练的大模型上限实在太高了，比如同样是拍照，把美颜换成街拍、风景又是一个新的功能。如果大胆一点，给手机的智能助理接入这种可训练的大模型呢？如果再大胆一点，既然是完全本地运行的大模型，不会泄露个人隐私，那能否让它读取我在手机上的所有个人信息，从而替我处理某些个人事务呢？

可以说天玑9500真的让笔者有一种好用的端侧AI真正到来的感觉。

不过超性能NPU 990虽然很强，能效也有提升，但日常场景大概3-4W的功耗预算还是有点高，所以联发科又设计了存算一体的超能效NPU。

NPU运算时需要反复读取数据，因此内存读取的功耗巨大，存算一体的超能效NPU将数据存储与计算单元合并，最大化片上命中率，降低系统级延迟和带宽峰值，能效大幅提升，也因此，超能效NPU可以实现24小时待命，直接处理小规模的AI任务，比如识屏，意图搜索，互动协作等等。

ISP：坚持追赶 目标超越苹果

天玑9500搭载全新的ISP Imagiq 1190，重点升级了人像渲染引擎和RAW域处理引擎，在算力方面有明显提升，首发4K 60帧电影级人像渲染引擎，可以进行光斑、皮肤细节和调色的多重处理，支持双轨防抖算法视频录制4K 120Hz。

天玑9500模仿专业相机，在录制视频时，将超能效NPU作为专属的追焦核心，通过和ISP组合，实现物件追踪和实时对焦，追踪延迟和对焦延迟降低至33ms，大幅领先竞争对手。

在过去几年，安卓平台的拍照能力已经普遍追赶甚至超越了苹果，但受限于ISP算力，视频能力一直较iPhone有比较大的差距。也正是因此，这一代的Imagiq 1190的主要提升就是视频能力，对此，联发科在相关沟通中表达了对iPhone视频能力的尊敬，也明确表达了天玑9500虽然仍在追赶，但也力求在某些地方媲美甚至超越苹果。

除了拍照，天玑9500还利用Imagiq 1190实现了一些有趣的技术，比如MiraVision自适应显示效果，可以在OLED屏幕上实现像素级的对比度和色彩饱和度自动适应，比如通过对比度和饱和度的调整，实现同样1nit极暗情况下的更清晰视觉效果。

此外，Imagiq 1190优化了功耗，相比上一代功耗降低了约10%。

总结：着重体验 押宝AI 天玑9500或走出一条不一样的安卓路？

本次天玑9500的体验着实仓促，所以很多内容都没能给大家展示到，包括真实的光追开关效果对比，端侧AI回答质量的对比，人像视频和自动追焦的效果等等等等，这些遗憾可能只能等天玑9500量产机型的发布了。

不过就目前的表现来看，天玑9500给人的感觉就是闲庭信步。

得益于新架构、新指令集和新设计，天玑9500在性能和功耗大幅提升的同时，依然留出了很大的余力去加强自己的AI能力，特别是双NPU的领先设计，在目前这个AI时代的重要性不言而喻。

虽然今年下半年的芯片大战才刚刚揭幕，最终胜负尚未可知，但天玑9500已经在传统的性能战场之外，开辟了一条新的赛道，从某种角度上来说，已经立于了不败之地，甚至于天玑9500可能会重塑智能手机行业对于AI手机的定位。

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