技术应用
7B模型上车，CT-X1和骁龙8295不能只看算力
CT-X1用3nm制程、400 TOPS算力和130亿参数模型支持能力抬高了硬件上限，但公开资料尚无统一条件下的7B模型对测。与骁龙8295相比，真正影响上车体验的还有内存、散热、任务调度和量产适配。
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关键词：联发科
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技术应用
前沿研究
7B模型进手机，联发科和高通还差哪一步
Arm正推动移动AI从单点算力竞争转向整套计算栈协同。对联发科和高通来说，7B模型能否进入手机，关键还要看内存占用、软硬件适配和系统调度，现有公开材料尚不足以判断谁会率先落地。
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产业动态
Arm把端侧AI芯片的焦点拉回内存与系统设计
端侧大模型进入手机和PC后，芯片性能已不能只看TOPS。Arm推出Lumex CSS并引入SME2，试图从CPU、GPU、系统IP和数据搬运入手，缓解算力、内存与功耗之间的牵制。
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前沿研究
前沿研究
端侧AI升温，高通与联发科为何更离不开Arm
高通与Arm的授权争议、联发科对模型和开发工具的密集投入，指向同一个问题：端侧AI竞争已经压到芯片底层。Arm授权决定产品能否延续，工具与模型适配则决定AI能力能否真正交付。
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产业动态
产业动态
Arm 自己造芯片这事，手机厂商看完更睡不着了
Arm 决定亲自下场做 AI 芯片，Meta 据传是首位客户。这条新闻表面看是云端战场，背后真正让手机厂商焦虑的是端侧 14B 模型部署的瓶颈——热密度和内存带宽。Arm CSS 平台和高通、联发科、苹果的路线对比，IP
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前沿研究
端侧 NPU 算力内卷：手机厂商如何平衡发热与性能释放
2026年旗舰机运行大模型频繁过热降频，用户感觉“烫手”而非“智能”。本文对比高通、联发科及自研芯片的功耗策略差异，分析石墨烯散热、均热板等散热材料进展，探讨能效比如何在算力竞争中成为新焦点。
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技术应用
端侧AI大考：iPhone 17与安卓旗舰的调度分歧
2025年手机AI竞争焦点从NPU跑分转向端云调度。苹果押注Core ML的“本地锁定”与断点续传，高通走“全速推理”路线，联发科侧重能效量化。在弱网和隐私合规面前，不同的卸载策略直接决定了发烫程度与续航底线。
阅读全文端侧AI Agent 2.0：高通骁龙8 Gen 5与联发科天玑9500的NPU算力‘军备竞赛’与开发者适配实战
2026年下半年，高通骁龙8 Gen 5与联发科天玑9500旗舰平台发布，其NPU算力跃升为端侧大模型与AI Agent 2.0体验带来质变。本文深度解析两者架构差异、实测性能对比，并为开发者提供完整的适配工具链、性能调
阅读全文端侧大模型‘军备竞赛’：高通骁龙8 Gen 4与联发科天玑9400的AI算力与能效实测对比
本文前瞻分析2026年下半年即将发布的移动旗舰平台——高通骁龙8 Gen 4与联发科天玑9400在端侧大模型部署上的关键能力。聚焦其AI算力（TOPS）、能效比、内存带宽及软件生态，基于最新行业数据与预测，为开发者与硬件
阅读全文端侧大模型'手机内卷'：2026年中旗舰芯片（骁龙8 Gen4 vs 天玑9400）AI性能实测对比
本文深度实测对比2026年中高通骁龙8 Gen4与联发科天玑9400两大旗舰芯片在端侧大模型推理、多模态处理、能效比等核心维度的AI性能。通过构建典型AI应用场景，分析两款芯片对手机AI体验的革命性影响，并探讨其对个人智
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