AI手機升級到2奈米，10月新機能帶動換機潮嗎？

 

天璣9600首度採用台積電2奈米製程

聯發科(2454)把消費型Agentic AI推向旗艦手機。Agentic AI可自主拆解任務、調用工具並完成多步驟操作，對裝置端算力與能源效率提出更高要求。2026年9月15日發布資訊顯示，天璣9600系列首度採用台積電(2330)2奈米製程，首批搭載手機預計於今年10月陸續上市。

2奈米成為規格升級起點。先進製程提供更高電晶體密度與更佳能效，讓晶片設計商能在有限散熱與電池容量下，同時提高CPU、NPU、GPU及影像處理能力。聯發科也透過硬體協同最佳化，把部分原本依賴雲端的AI工作移到手機端，降低延遲並提升個人資料留在裝置內處理的可能性。

這項升級對供應鏈有兩層意義。台積電2奈米開始進入消費型旗艦晶片，代表先進製程需求逐步由資料中心延伸至邊緣裝置；聯發科則藉由新製程與架構調整，提高高階手機晶片的產品競爭力。10月新機上市後，銷量與使用體驗將成為第一輪商業驗證。

 

CPU與NPU協作，30B模型開始進入手機

天璣9600 Pro採用全大核CPU架構，單核效能較前代提升17%，多核功耗降低61%。兩項數據放在一起看，顯示設計方向同時涵蓋峰值運算與持續負載下的能源效率，這對長時間執行AI助理、語音整理及影像生成尤其重要。

更具代表性的變化來自CPU與NPU分工。晶片導入智算融合架構，由CPU處理通用運算與任務排程，NPU負責神經網路推論。第二代超能效NPU可節省40%功耗，第10代超性能NPU的大型語言模型處理效能提高51%，反映裝置端AI開始進入專用運算單元主導的階段。

最高支援30B參數混合專家模型，則把手機端模型規模往上推進一個層級。混合專家模型會依任務調用部分專家模組，有助於控制每次推論的運算量。實際速度、記憶體占用與可持續功耗，仍會受到手機記憶體容量、散熱設計及模型部署方式影響。

 

GPU與影像處理擴大AI晶片的使用場景

AI手機的使用體驗也取決於圖形與影像處理。天璣9600 Pro的GPU峰值效能提升27%，光線追蹤效能提升18%，最高支援185fps遊戲畫面。這些規格指向高幀率遊戲與即時光影運算，並增加旗艦手機維持高階定價的硬體基礎。

影像端整合Imagiq 1290影像處理器，透過ISP與NPU融合運算，支援全景深合成、60fps運動追焦，以及4K 240fps超高速慢動作錄影。ISP與NPU融合運算代表相機流程加入更多即時AI判斷，從對焦、降噪到畫面合成，都需要更緊密的硬體協作。

聯發科同步推出天璣9600 M，搭載新一代AI引擎與神經網路渲染架構，產品定位鎖定中高階市場。雙產品線可把旗艦技術向較大價格帶延伸，也讓手機品牌在性能、成本與產品定位之間取得更多選擇。

 

10月新機將檢驗裝置端AI能否帶動換機

目前公布的效能與功耗數據，支持邊緣AI硬體持續升級的方向。雲端與裝置端運算加速融合，手機可承接更多即時推論，雲端則保留大型訓練、複雜推理與跨裝置服務。這種分工會同步推升先進製程、記憶體、散熱、影像感測及高速連線需求。

市場仍需等待終端產品提供更多證據。官方規格屬於晶片層級數據，量產手機的續航、溫度、模型反應速度，以及AI功能使用頻率，才會決定使用者是否感受到明顯差異。10月首批手機上市後，裝置端30B模型能否形成高頻應用，將是這輪硬體升級能否轉成換機需求的主要觀察點。