添利富专访高通Cindy Lei：定制化驱动3nm时代差异化，多引擎协同破解AI内存瓶颈

在2025骁龙峰会夏威夷会场，公司产品管理总监Cindy Lei围绕骁龙移动平台新品，就工艺竞争、性能提升、AI技术布局及行业趋势等核心议题添利富，与媒体展开深度对话，揭开了骁龙新品在3nm赛道突围的关键逻辑。

面对、联发科共同入局的第三代3nm工艺战场，Cindy Lei明确指出，高通的差异化核心在于定制化CPU设计。这种定制化不仅体现在架构层面，更深入到微架构细节，由顶尖CPU设计团队针对移动终端场景量身打造——既自主选择契合消费者需求的功能特性，又能在将最高主频拉至4.6GHz的同时，保持出色能效，避免性能与功耗的失衡。

谈及第五代骁龙8至尊版CPU、GPU、NPU实现的两位数性能与能效双提升，外界关注是否以芯片面积为代价。对此，Cindy Lei给出否定答案，强调新品芯片面积较上一代仅微幅增加，突破的关键仍在于全模块定制化。从核心计算单元到影像IP，高通可剔除与智能手机无关的冗余功能，精准聚焦核心需求优化设计，无需在性能、能效与面积间做妥协，最终实现“无牺牲”的双提升。

针对AI计算的内存瓶颈问题，Cindy Lei提出“AI引擎协同”的解决方案。她表示，骁龙的AI能力并非依赖单一硬件，而是由集成矩阵加速器的CPU、Adreno GPU（含独立高速显存HPM）与Hexagon NPU共同构成的引擎系统。其中添利富，HPM不仅能通过减少DDR内存访问提升游戏体验，更可服务于所有GPU参与的场景以降低时延；而AI任务会根据负载类型智能调度——快速响应任务启用CPU矩阵加速器，复杂语言模型则交由NPU处理，通过全引擎协作缓解内存压力。

在产业链协作层面，Cindy Lei将高通与台积电的合作比作“烹饪”：从芯片设计初期到硅片验证阶段，双方始终保持双向互动，如同精准把控盐糖比例般协同调整设计方案与工艺参数，最终共同打磨出性能最优的产品。对于自研GPU的竞争力，她强调，高通坚持定制化GPU路线，正是为了掌握技术自主权，在Arm公版GPU快速进步的市场环境中，持续保持多代际领先优势，不受固定架构限制灵活迭代。

当被问及英伟达、苹果在GPU中加入tensor core的行业趋势，以及独立NPU的市场需求时，Cindy Lei表示，高通会基于对AI市场用例与发展方向的预判，决定技术路线选择，目前Hexagon NPU已实现性能与能效的平衡；而对于手机领域的独立NPU，她认为当前最大挑战在于机身空间限制——若搭载体积较大的独立NPU，往往需牺牲电池容量，未来需依赖OEM厂商的创新设计突破这一困境。

从3nm工艺的定制化突围，到AI引擎的协同调度，再到对行业趋势的理性判断，Cindy Lei的分享清晰展现了高通在移动芯片领域的技术战略：以定制化掌握核心自主权，以多硬件协同应对复杂场景，最终在性能、能效与用户体验间找到最优解。

作者：张楠

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