前沿研究
Arm 更新移动 AI IP 后，手机厂开始重算端侧模型能跑多大
Arm 在 2026 年 6 月更新移动 AI 架构路线图后，旗舰手机端侧大模型的参数竞赛被按下暂停键。厂商宣传的“百亿参数端侧运行”在功耗墙、内存带宽和实际可用容量面前，需要重新算账。本文拆解 2026 年下半年旗舰
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关键词：能效比
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产业动态
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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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前沿研究
RISC-V做边缘AI，先别急着喊超越ARM
公开资料能确认的是，RISC-V在AI和边缘计算里升温很快；但“能效比超ARM 40%”这类结论，现有素材并不足以支撑。更值得看的，是它的开放、可定制和产业化进展。
阅读全文8000P集群运营半年：能效比优化与成本回收实录
深圳河套学院8000P昇腾集群运行半年后，PUE从1.22降至1.15，硬件故障率控制在2.1%以下，混部利用率达87%。但液冷漏液、推理抖动等隐性成本拉长了回收周期。结合电费、散热与折旧，给出3.5至5年的回收测算，为
阅读全文2026端侧AI转向：Arm预测与苹果AFM3背后的能效战
2026年，Arm发布20项技术预测，宣告计算重心从云端向端侧转移，3D堆叠取代晶体管微缩成为创新核心。与此同时，苹果WWDC2026推出AFM3系列与M5芯片，凭借稀疏架构实现200亿参数本地推理。深圳电商因云端API
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前沿研究
手机端能效反超云端？Arm 2026新预测揭开端侧AI真相
2026年初，Arm发布20项技术预测，指出计算重心正从云端向边缘转移。随着Kleidi指令集优化异构计算，iPhone 19、小米16等机型在处理多模态任务时展现更高能效。相比云端GPU的高功耗与合规风险，端侧推理凭借
阅读全文RISC-V 芯片在边缘计算端的能效比实测：告别英伟达依赖
实测三款RISC-V开发板在视觉模型下能效比领先ARM竞品30%-80%（YOLOv8n，K230 FPS/W 12.2 vs Orin Nano 5.7），5美元级芯片替代百美元方案，为IoT网关、摄像头选型提供硬核参
阅读全文端侧模型省电了，但App开发者为什么还在抗拒接入NPU？
2026年端侧推理能效比已大幅提升，但开发者仍面临算子适配碎片化、量化精度丢失及内存带宽瓶颈。本文通过架构师访谈，揭示NPU落地背后的工程困境与真实成本。
阅读全文半年端侧实测下来，NPU的能效比到底卡在哪
跑了半年端侧模型，三星S26 Ultra通话翻译22分钟续航不崩，MacBook M5跑13B模型键盘飙到46℃。结论不浪漫：手机AI的瓶颈不在TOPS，而在内存带宽和散热。量化能救一半，手表那1W功耗墙基本无解。
阅读全文三款旗舰芯片跑7B大模型，谁最省电？实测数据来了
我们用同一套7B模型（Qwen3-7B量化版），在骁龙8 Gen4、天玑9400、麒麟9100三款旗舰机上测了连续对话的功耗、温度和速度。结果挺意外：麒麟最快但最费电，天玑最省电，骁龙比较均衡。下面直接上数据。
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