進入2025年，端側AI技術正在迎來一輪結構性躍升。一方面，它正在逐步擺脫“邊緣計算”延伸能力的固有身份，向成為智能手機基礎能力邁進。一個明顯的趨勢是：AI從模型到體驗的路徑，被重新定義為“用戶、設備、芯片”的閉環交互，而這一切，開始從芯片層改變。

日前，聯發科發布天璣9400+芯片，相較于前代產品，天璣9400+在AI推理效率、圖形處理與系統資源調度等方面進行了優化。同期舉辦的“天璣開發者大會MDDC 2025”上，聯發科還宣布與榮耀、小米、阿里云、微軟、面壁智能等合作伙伴聯合發起“智能體化體驗領航計劃”，將AI能力向終端產品深度延伸。

具體參數方面，天璣9400+平臺采用臺積電N3E制程，集成聯發科第二代全大核架構，包括1個Cortex-X925核心（主頻3.73GHz）、3個Cortex-X4核心與4個Cortex-A720核心。

在圖形部分，天璣9400+搭載12核Immortalis-G925 GPU，支持第二代硬件級光線追蹤，配合Vulkan 1.3 API、VRS可變速率渲染和倍幀引擎2.0，使平臺在移動游戲中的實時渲染能力進一步增強。

AI能力則是此次更新的重點，天璣9400+搭載第八代NPU 890 AI處理器，支持主流大語言模型在終端側本地運行。平臺已完成對MoE（混合專家模型）、MTP（多Token預測）、FP8精度推理等技術的適配，并可運行70億參數規模的模型。根據聯發科提供的測試數據，新平臺在典型智能體任務中的AI推理速度比上一代提升20%。

此外，平臺內建的ISP Imagiq 990也進行了優化，支持4K HDR視頻拍攝、人像背景處理和AI視頻穩像。整合后的圖像與AI模塊，使平臺具備在本地完成高分辨率圖像生成與視頻增強的能力。

為了支持開發者將AI模型快速部署至終端，聯發科同步推出了Dimensity Development Studio工具鏈，包含Neuron Studio與Profiler兩個模塊。

Neuron Studio提供主流模型格式的轉換支持、算子適配與精度壓縮，面向當前主流的Transformer類模型如Llama、Baichuan等，提供端側輕量化推理部署能力。Profiler模塊則面向游戲與AI應用場景，提供從功耗到幀率的全流程分析與調優能力，幫助開發者更直觀地完成模型調參與性能優化。

聯發科表示，該工具鏈將成為連接芯片算力與AI應用體驗之間的“中間件”，減少AI模型落地到設備的技術壁壘。

發布會現場展示了AI語音助手、照片生成、語言翻譯、視頻修復等典型智能體功能的本地運行效果。榮耀、小米等合作品牌確認將接入相關能力，并基于天璣平臺推動在智能手機與AIoT設備中的應用試點。

會議期間，聯發科還宣布將開放Agentic AI接口，支持廠商基于平臺完成智能體語義感知、多輪交互與跨應用調度邏輯的接入測試。

聯發科無線通信事業部總經理李彥輯表示：“終端側AI體驗的構建，不只是算力堆疊，更需要芯片、系統、模型三方聯動。我們將持續投入工具、標準和生態，推動AI真正成為設備的基礎能力。”

天璣9400+的發布，既是一次芯片迭代，也反映出終端行業對AI能力的新共識：AI不再只是“附加功能”，而是主導用戶體驗的結構性能力。而從算力基礎、開發工具到生態協作，聯發科正在把“智能體跑在終端上”這件事，從概念推進為現實路徑。（本文首發于鈦媒體APP）