2奈米手機時代真的來了：聯發科把AI直接塞進晶片，下一支旗艦手機可能不再什麼都問雲端

2奈米手機時代來了！天璣9600 Pro、裝置端AI與Agentic AI一次看

2奈米終於正式進入手機晶片競爭，但這次真正重要的，可能不是「2奈米」這個數字本身。

聯發科正式發布新一代旗艦行動晶片天璣9600 Pro，採用台積電2奈米製程，並把Agentic AI、裝置端AI、全時在線AI放到產品核心。這代表下一代AI手機的競爭，可能不再只是誰多裝幾個AI功能，而是誰能讓模型真正留在手機裡長時間運作。

2奈米終於進手機了，但真正重要的不是「2」這個數字

9月15日，聯發科正式推出新一代旗艦行動晶片天璣9600 Pro，其中最醒目的規格之一，就是採用台積電2奈米製程。

如果只把這件事理解成：

• 3奈米變2奈米
• CPU更快
• 跑分更高

其實很容易低估這一代晶片真正的產業意義。

聯發科這次強調的不只是CPU與GPU，而是：

• Agentic AI
• 裝置端AI
• 多AI Agent並行
• 全時在線AI

台積電2奈米不是概念技術，而是開始進入真正量產與終端產品

這也是這次新聞和過去幾年「2奈米展望」最大的差別。

台積電N2製程已進入量產階段，並被定位為智慧型手機與高效能運算的重要先進製程之一。

N2採用nanosheet，也就是奈米片電晶體架構，相較過去長期使用的FinFET，在效能與功耗控制上進一步提升。

AI手機最大的敵人其實不是算力，而是電池

很多人會問，生成式AI這兩三年已經很成熟，為什麼不能早一點全部直接跑在手機？

其中一個最現實的原因就是：

大型語言模型需要持續進行大量矩陣運算，如果全部交給通用CPU處理，手機很容易面臨：

• 發熱
• 快速掉電
• 降頻
• 使用體驗不穩定

所以手機AI真正要普及，除了「算得快」，還必須做到「算得省」。

天璣9600 Pro為什麼一直強調能效？因為AI要一直在線

聯發科公布的資料顯示，天璣9600 Pro相較上一代，在效能提升的同時，也把功耗控制列為重點。

下一代AI手機不是「打開AI功能」，而是AI可能一直都在

這就是Agentic AI和過去手機AI最大的差別。

以前手機AI比較像：

• 打開相機，AI幫忙修圖
• 開啟語音助理，AI回答問題
• 點選AI摘要，再開始運算

本質上都是：

Agentic AI想進一步做到的則是：

• 理解上下文
• 預測需求
• 跨App協作
• 主動執行部分任務

未來「幫我安排明天去台北」，可能不再只是回答你一段文字

現在的AI可能會告訴你有哪些交通方式、天氣如何、附近有哪些餐廳。

真正成熟的AI Agent理想上可能會進一步：

1. 查看你的行事曆
2. 確認空檔
3. 搜尋交通方式
4. 比較票價
5. 開啟訂票服務
6. 安排出門提醒
7. 把結果加入行程

為什麼這些AI不能全部丟到雲端？因為會遇到四個問題

這也是裝置端AI開始成為下一代手機核心規格的原因。

裝置端AI第一個優勢：反應可以更快

如果AI每次都必須把資料傳到資料中心，等待伺服器處理後再送回手機，中間一定存在網路與伺服器延遲。

對即時翻譯、語音辨識、相機、遊戲AI等場景來說，幾百毫秒都可能直接影響體驗。

第二個優勢：沒有網路，部分AI仍然可以工作

現階段許多生成式AI高度依賴雲端，沒有網路就會大幅受限。

如果模型開始可以在裝置端運行，未來在飛機、地下室、山區，甚至出國沒有漫遊時，手機仍可能完成部分：

• 翻譯
• 摘要
• 照片整理
• 語音辨識

第三個優勢：敏感資料有機會留在手機裡處理

如果AI Agent真的要成為私人助理，它可能需要接觸：

• 訊息
• Email
• 行事曆
• 照片
• 定位
• 聯絡人

如果這些資料每次都需要傳到雲端，勢必帶來更多隱私與資料治理問題。

第四個優勢：AI公司可以降低大量雲端推論成本

現在使用者每問生成式AI一次問題，背後其實都需要GPU、伺服器、資料中心與電力。

如果部分AI工作可以直接轉到使用者自己的手機執行，雲端平台就可以降低部分推論負擔。

但要把AI塞進手機，最大的問題是模型太大

大型AI模型可能需要數十GB甚至更多記憶體與儲存空間，對手機來說非常困難。

因此這幾年AI產業很重要的一個方向，就是透過：

• 模型壓縮
• 量化
• MoE
• 小型語言模型

讓模型在不大幅犧牲能力的情況下，縮小到可以放進手機、筆電、汽車或機器人。

天璣9600 Pro甚至瞄準30B級MoE模型

聯發科公布的資料指出，新一代生成式AI引擎支援模型壓縮與MoE，也就是Mixture of Experts混合專家架構，並瞄準最高30B參數級MoE模型的裝置端運算能力。

但這裡很容易產生一個誤解：

MoE的核心概念，是模型裡有多組不同「專家」，每次只選擇其中部分運作，藉此降低實際計算量、記憶體壓力與功耗。

AI手機真正的新瓶頸，可能從CPU轉向記憶體

AI模型不只是需要算力，它還需要快速載入模型權重，並持續存取大量資料。

如果記憶體頻寬不夠，即使NPU本身非常快，也可能出現：

這也是天璣9600 Pro同步導入LPDDR6與UFS 5.0的重要原因。

未來16GB RAM，可能不再只是「規格過剩」

過去看到16GB手機記憶體，很多人會問：如果只是滑社群、聊天、看影片，真的需要這麼多嗎？

但如果未來手機要同時維持：

• 個人AI助理
• 語音模型
• 影像模型
• 翻譯模型
• 背景Agent

記憶體需求就會完全不同。

AI效能提升51%，真正縮短的是「模型開始回答前的等待時間」

天璣9600 Pro這次其中一個重要AI指標，是LLM Prefill效能提升51%。

Prefill可以簡單理解成：大型語言模型正式開始吐出答案之前，先閱讀並理解你的提示詞、文件與上下文的階段。

每瓦Token生成效率提升55%，可能比快51%更值得注意

聯發科同時強調，每瓦Token生成效率提升55%。

這個數字對手機尤其重要，因為手機不像資料中心，可以裝大型散熱系統、持續供應龐大電力。

為什麼AI也開始需要「大小核心」？

天璣9600 Pro採用高性能NPU與超能效NPU分工的設計概念。

這有點像現在CPU早已使用的：

• 高性能核心
• 低功耗核心

需要大型推理時啟動高性能AI核心，平常背景偵測、簡單感知或低負載工作則交給省電NPU。

Agentic AI一旦常駐，手機可能從「你找App」變成「手機主動幫你找事情」

現在我們使用手機時，通常還是自己尋找App、自己開啟功能。

未來的AI Agent則可能根據情境主動協助。

例如它知道你下午3點有會議，可能提前整理相關Email與文件、提醒附件，會議結束後再整理錄音，最後把待辦事項加入行事曆。

如果AI變成新入口，App經濟也可能被重新改寫

現在行動生態的核心仍然是App Store與Google Play，每家公司都希望使用者主動打開自己的App。

但AI Agent的理想模式是，使用者只需要說明自己想完成什麼，AI再自行調用：

• 訂票
• 叫車
• 餐廳
• 銀行
• 地圖

如果這個模式成熟，使用者甚至可能不再需要知道背後到底打開哪一個App。

Agentic AI為什麼突然成為手機產業關鍵字？

生成式AI第一階段已經證明一件事：

接下來科技業要證明的是：

而手機剛好可能是最適合AI Agent存在的裝置，因為它天然掌握大量個人情境資訊，包括位置、行事曆、聯絡人、相機與日常使用習慣。

AI越懂你，隱私問題反而會變得越大

如果AI Agent真的要足夠好用，它可能需要知道你去哪裡、和誰聯絡、購買什麼、有哪些照片與什麼時候有行程。

這些都屬於高度敏感的個人資料。

但裝置端AI也不代表未來100%不上雲

更可能成為主流的是Hybrid AI，也就是混合式AI。

2奈米為什麼剛好在這個時間點變得重要？

因為AI正在重新提高手機的功耗需求。

一支旗艦手機現在同時要處理：

• 5G
• 高更新率螢幕
• 高階遊戲
• 多鏡頭影像處理
• 裝置端生成式AI

如果製程與晶片能效沒有進步，電池與散熱很快就會成為瓶頸。

台積電2奈米也代表電晶體架構進入新階段

N2採用nanosheet電晶體架構，和過去長期使用的FinFET不同。

奈米片架構的重點，是讓閘極可以更完整控制通道電流，進一步改善：

• 效能
• 功耗
• 晶體管整合能力

這也讓台灣在AI手機競爭中的位置變得非常特殊

AI手機表面上的終端品牌可能是小米、OPPO、vivo、三星或其他手機廠商。

但把整條供應鏈往下拆，可以看到：

• 手機SoC設計有聯發科
• 先進製程有台積電
• 封裝、PCB、被動元件與散熱也有大量台灣供應鏈

因此如果AI手機真的帶動下一波換機需求，影響的不只是一家晶片公司，而可能是整條台灣半導體與電子零組件產業鏈。

聯發科真正想搶的，是更高階的旗艦手機市場

過去不少消費者對聯發科的印象集中在中階與高CP值，但近年天璣旗艦系列一直往頂級Android市場移動。

2奈米加上Agentic AI、高階GPU、NPU與新記憶體架構，是非常明確的旗艦化策略。

手機AI越強，旗艦手機也可能越來越貴

這可能是消費者最直接感受到的另一面。

先進製程本來就昂貴，再加上：

• 更大的NPU
• 更多記憶體
• LPDDR6
• UFS 5.0
• 更複雜的散熱
• 更大容量儲存

整台旗艦機BOM成本很可能持續提高。

AI能不能真的帶動換機潮？關鍵是舊手機做不到什麼

過去幾年智慧型手機市場最大的問題之一，就是很多人覺得沒有換機必要。

三年前的手機仍然可以：

• 聊天
• 拍照
• 看影片
• 滑社群

所以AI手機如果真的要創造換機理由，就必須提供舊手機明顯做不到的體驗。

例如：

• 真正離線運作的個人AI
• 長時間背景Agent
• 即時翻譯
• 多App自動操作

為什麼2027可能是AI手機非常重要的一年？

過去幾年比較像是AI手機概念逐步建立，現在則開始看到硬體條件明顯成熟：

• 2奈米製程
• 更強NPU
• 更高記憶體頻寬
• 更成熟的小型模型與MoE
• 更完整的Agent架構

接下來真正要驗證的，是這些能力能不能從發表會Demo，變成每天都會使用的功能。

真正成功的AI手機，甚至可能讓你感覺不到AI存在

最成熟的AI體驗，可能不是每天都要打開一個名叫「AI」的App。

而是：

• 相機自己變得更好
• 電池自動最佳化
• 訊息自動整理
• 行程主動提醒
• 語音即時翻譯

AI手機下一場競爭，可能不是誰的模型最好，而是誰整合得最好

當AI模型逐漸商品化之後，真正困難的可能不只是模型本身，而是如何把：

• 晶片
• 作業系統
• App
• 模型
• 個人資料

真正整合在一起。

這也是聯發科強調CPU、GPU、NPU與ISP協同運算的原因。

晶片公司未來賣的可能不只是SoC，而是一整套AI能力

過去晶片公司的核心產品是硬體。

現在還需要提供：

• AI SDK
• 模型工具
• Agent框架
• 開發平台

對開發者來說，裝置端AI也可能創造一批新的App商機

當裝置端AI能力變強，未來可能出現更多以「資料不離開手機」為核心賣點的服務，例如：

• 私人筆記助理
• 離線翻譯
• AI相簿
• 本地端健康資料分析
• 個人文件搜尋

對企業、醫療、金融與隱私敏感族群而言，這類應用尤其具有吸引力。

但AI Agent越能替你做事，新的安全問題也會越大

如果AI Agent未來可以發訊息、訂票、付款、操作App，它一旦判斷錯誤，風險就會比單純聊天AI更高。

未來可能需要處理的問題包括：

• Prompt Injection
• 惡意網站誘導
• 假指令
• Agent誤操作
• 權限濫用

AI越主動，責任問題就越難回答

假設未來AI替使用者取消訂房、下錯訂單或傳錯訊息，就會出現新的責任問題：

• 使用者負責
• App負責
• 模型供應商負責
• 手機品牌負責

因此Agentic AI的發展不只是硬體與軟體升級，也會涉及新的責任與規則設計。

2奈米手機不代表所有人明年都一定要換機

這點同樣需要避免過度宣傳。

2奈米代表更好的效能與能效潛力，但最終使用體驗仍然取決於：

• 手機品牌調校
• 散熱
• 電池
• 軟體
• 實際AI服務

「2奈米」也不是代表晶片裡每一條線真的只有2奈米

這也是先進製程很常見的誤解。

現代製程名稱中的3nm、2nm，已經不能直接理解成某個單一晶體管物理尺寸。

它更接近不同製程世代的名稱，真正需要比較的是：

• 晶體管密度
• 效能
• 功耗
• 設計能力

下一代AI手機真正值得看的，是這3個指標

1. AI多久才開始回應
2. 跑AI時到底消耗多少電
3. 有多少功能可以不依賴雲端

未來手機甚至可能出現「AI續航」這種新規格

現在手機續航評測常看影片播放、遊戲或網頁瀏覽時間。

但當手機AI變成日常背景負載之後，未來可能需要重新評估：

• AI Agent可以持續多久
• 離線模型可以跑多久
• 一小時即時翻譯消耗多少電
• 背景AI一天耗多少電量

「AI續航」很可能成為下一代旗艦手機新的評測維度。

AI手機真正的終點，可能是每個人都有一個只屬於自己的模型

裝置端AI最有想像空間的地方之一，就是個人化。

當模型可以長時間在手機上運行，就有機會逐漸適應：

• 你的習慣
• 你的語氣
• 你的工作方式
• 你的日常偏好

而這些個人資料不一定需要全部上傳雲端。

這也可能重新定義智慧型手機到底是什麼

手機最早是通訊工具，後來變成App平台，再後來成為每個人最常使用的相機與內容裝置。

下一個階段，它可能開始變成：

如果這個方向真正成熟，智慧型手機產業可能迎來自App Store時代以來，又一次大型使用模式轉換。

天璣9600 Pro真正代表的，不只是聯發科做出一顆2奈米晶片

過去幾年，AI產業最重要的故事幾乎都發生在GPU、資料中心、大型模型與雲端。

現在另一個方向開始越來越清楚：

手機、筆電、汽車與機器人，都會開始擁有更多自己的AI算力，而天璣9600 Pro正是這個趨勢在智慧型手機上的具體訊號之一。

下一支旗艦手機真正的問題，可能不再是「相機幾億畫素」，而是「AI到底住在哪裡」

如果AI依然全部存在雲端，手機本身比較像是一個連接AI服務的入口。

但如果越來越多AI模型開始在裝置端持續運行，手機就會逐漸成為真正的個人運算中心。

這會同時改變：

• 晶片設計
• 記憶體配置
• 電池與散熱
• 作業系統
• App生態
• 隱私與資料管理
• AI服務商業模式