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出品 | 虎嗅科技组
作者 | 丸都山
编辑 | 陈伊凡
头图 | 高通官网
摩尔定律的放缓，先进工艺制程的成本不断增加，正在使得手机厂商做出一些改变，深度定制化SoC（系统级芯片）正在成为趋势 。
北京时间11月16日，高通在“2022年骁龙技术峰会”上正式发布新一代旗舰SoC移动平台——骁龙8Gen 2 。相比于前代产品 ， 骁龙8Gen 2搭载了有史以来最强的AI计算引擎、全新的计算影像，还有基于硬件的光线追踪技术 。
难以想象，光线追踪这项最早被英伟达引入桌面PC的技术，其平台已从体型硕大的显卡转变为一枚指尖大小的芯片 。
但这并不是高通的首创，就在8天前，另一家芯片巨头联发科发布的年度旗舰芯片天玑9200，也搭载了基于硬件的光线追踪技术 ， 并且同样着重强调AI算力和计算影像的提升 。
技术趋同，这在智能手机的发展史上屡见不鲜，但这一次双方的“近身互搏”更直接的原因是由于摩尔定律的放缓，过去单纯靠制程工艺去提升芯片算力性能的模式已很难持续，另一方面，越来越多的场景出现 ， 市场对于芯片的需求也不再局限于单纯性能的提升 ， 而是去考虑场景、应用、软件、硬件等，需求更加多样 。芯片厂商不得不通过定制化SoC（片上系统）去维持产品的正常迭代速度，满足差异化竞争的需求 。
制程之外做文章
“从单纯提升晶体管数量的层面延伸开，站在系统的高度去优化，我们就能走出泥潭 。”全球EDA巨头新思科技总裁兼首席运营官Sassine Ghazi就曾说过 。
从系统化出发 ， 也的确给高通和联发科两家厂商的芯片带来新的变化 。
不提花里胡哨的技术名词 ， 仅从纸面数据来看，这一代安卓旗舰芯片的表现不可谓不亮眼 。
公开信息显示，在GFX曼哈顿的GPU测试中，高通8Gen 2和天玑9200的跑分均超过苹果A16，这是安卓阵营首次在GPU表现上超越苹果，达成了历史性的突破 。
更大的进步则是俩家旗舰芯片在系统能力上的提升，这也是各厂商体现其竞争差异化的途径 。
比如高通为8Gen 2打造的AI推理引擎Hexagon ， 把过去分散在各个模块的AI算力支持集成到系统层面，使算力资源调配得到优化；还有联发科在SoC上集成的Imagiq 890影像处理器，让旗舰手机无需借助外挂ISP（图像信号处理）芯片就可以实现较高的影像水准 。
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联发科天玑9200 SoC架构
这么做的原因之一是，晶圆代工厂制程工艺的推进越来越艰难，且成本高昂，这迫使芯片厂商不得不在产品功能的开发上下足功夫 。
以台积电为例 ， 在5nm到4nm制程阶段 ， 台积电先后诞生了N5、N5P、N4、N4P四个迭代的工艺版本，尽管最新一代的N4P被冠以“第二代4nm工艺”的大名 ， 但相较于初代5nm工艺N5仅提高了6%的晶体管密度，以及11%的性能 。
一周前，联发科董事总经理陈冠州就告诉包括虎嗅在内的媒体，当前行业内先进制程的投资越来越高，摩尔定律也越来越慢，如何在维持成本的前提下保证芯片功能及规格提高，这是未来几年需要面对的挑战 。
所谓摩尔定律 ， 即“微处理器的性能每隔18个月提高一倍 ， 而价格下降一半” ， 这条定律虽然是戈登·摩尔的经验之谈，但在过去50余年的时间里已在半导体行业中得到广泛验证 。
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