一个问题，在当前的智能手机中，如果 AI 需要成为具有自主意识、会主动实现功能的"常驻能力"，而不只是一个需要频繁被动焕新的"功能模块"人人配，什么样的芯片架构才能真正跟得上这样的改变？
联发科给出的答案是：以更犀利的算力和更友好的能效表现，创造超性能 + 超能效双 NPU 架构，始终让" AI Always on "。
这是一次从技术形态到使用方式的转变：目的是让 AI 不再依赖被动唤醒，而是作为系统能力始终在线、随时响应，融入用户的每一次操作。
这一趋势正在形成共识。
随着大模型下沉，端侧 AI 的使用频率越来越高，从输入法里的预测补全，到拍照时的构图建议，从锁屏摘要到图像生成，AI 正在从"调用一次"变为"时刻可用"。
为此，SoC 不仅要能跑得快，更要让 AI 跑得久、跑得稳，甚至在用户毫无察觉的情况下完成实时响应。
天玑 9500围绕这一目标重构芯片底座：首发双 NPU 架构，结合存算一体、硬件压缩等多项关键技术，在 ETHZ 苏黎世移动 SoC AI 榜单中蝉联榜首，相比上一代跑分翻倍。
显然，联发科不仅追求生成速度的提升，更意在构建 AI 在终端常驻运行所需的基础条件。
AI 能力 Always on
天玑 9500 正在让手机的 AI 变得更快、更聪明，也更贴近你的使用节奏。
写文案、整理想法、扩写内容、总结语音笔记……这类需要组织语言、梳理思路的任务，现在可以更快完成。
3B 大模型在天玑 9500 上的输出性能相比上一代提升 100%，内容生成更快、更流畅，连续输出时思路更连贯。
当输入变长，它也能高效处理。
天玑 9500支持 128K 上下文窗口，是上代的 4 倍，能一次性读入相当于 10 小时录音的数万字文本。
对于会议记录、采访稿、对话内容等长文材料，它可以根据要求快速提取重点，显著减少整理所需时间。
在文生图任务中，天玑 9500 支持的DiT 模型推理性能提升 100%，首次实现端侧 4K 超高画质生图，仅需 10 秒即可完成生成。
人人配
你可以根据一句文字描述，快速获得高质量图片，不依赖云端、不限网络环境，适合随时创作、分享或作为创意素材打底。
图生图方面，天玑 9500 支持个性化风格生成。
你可以用已有图片为基础，自定义输出风格，例如将照片转为手绘、插画、水彩风，或套用特定艺术滤镜。在表达创意的同时，也提升了图像内容的独特性和辨识度。
你可以用它进行素材美化、或尝试创意改图，完成社交发布、内容创作等日常任务。
为了让这些能力真正服务于日常场景，联发科与手机厂商也在深入合作，共同推动端侧 AI 落地。
vivo与联发科基于天玑 9500 联合打造了蓝心 AI 录音机、分钟级训练的定制美颜，以及全场景的蓝心大模型端侧推理与训练能力；
OPPO则在小布识屏与 AI 意图搜索上，与天玑 9500 进行异构计算和内存优化协同，还有更多品牌正与联发科围绕天玑 9500 展开端侧 AI 能力部署探索。
不只是生成和理解，天玑 9500 也具备了一种全新的 AI 运行方式，让 AI 能力在手机中保持持续在线。
这意味着，部分 AI 功能可以常驻系统后台，无需反复唤醒，也不会影响你的使用节奏。比如在拍照时，它会自动运行，实现帧帧追焦，即使你不停移动，焦点也能始终准确锁定，画质清晰稳定，达到单反级水准。
" AI Always on "不是某一项功能，而是一种新的运作方式，让 AI 真正融入日常使用，在不打扰你的情况下，持续提供帮助。
超性能 + 超能效，首创双 NPU 架构
要让端侧 AI 真正进入日常应用，实现" Always on "的常驻智能体验，必须从硬件架构开始重构运行基础。
天玑 9500 围绕这一目标，首次提出"双 NPU "设计，通过超性能核与超能效 NPU 协同工作，构建了一套真正面向 AI 常驻场景的系统方案。
超性能 NPU990 面向高强度推理任务，搭载全新深层次 AI 引擎 2.0人人配，核心算法调度与执行结构全面重构，支持大模型在本地高效运行。
在 ETHZv6.0.3 测试中，其得分达到 15015，相比天玑 9400 提升超过一倍，展现出极强的通用算力与生成能力，继续实现 AI 性能的霸榜。
这一性能奠定了 AI 助手在本地完成摘要、翻译、命名等复杂任务的能力基础，也为后续常驻化提供了算力保障。
超能效 NPU 则专注于 AI 功能的低功耗常驻场景，是支撑" Always on "体验的关键组件。
其首次采用存算一体架构，将传统架构中分离的计算单元与缓存单元进行物理融合，避免高频数据搬移带来的冗余能耗。得益于此，天玑 9500 可显著改善常驻 AI 任务下的发热与续航问题。
为了量化能效表现，联发科引入"能效曲线竞争力"分析体系，实际测得该架构在 3~4W 功耗区间内，推理效率相比天玑 9400 提升 56%。
相比传统只能在峰值性能中"跑分"的设计，这一架构重心明确落在真实使用条件下的性能释放，真正支撑起 AI 的持续在线与多轮交互。
与硬件架构革新同步，天玑 9500 还在系统层面对端侧 AI 落地面临的三大关键问题给出了解决路径。
模型加载速度慢，AI 助手启动时延迟高，用户体验割裂；
模型驻留内存时功耗高，设备易发热，续航难以保障；
端侧模型训练内存占用过大，定制化和个性化能力难以部署；
针对这些挑战，天玑 9500 引入三项系统级技术方案——
在加载阶段，首发四通道 UFS 4.1，打破传统带宽瓶颈，模型加载速度提升 40%；
在内存调度上，结合硬件级压缩，4B 大模型在 1.6GB 内即可运行，即使在 DRAM 资源有限的场景中也能稳定部署；
在推理阶段，1.58bit 量化、专用 Transformer 电路与 Eagle 推理加速算法三项技术协同发力，生成速度比天玑 9400 提升 2 倍以上，保障多轮交互响应的连贯性与即时性；
在训练端，天玑 9500 配合 vivo 自研算法对端侧训练链路进行压缩与结构优化，将内存需求降至 2GB，首次实现在终端侧完成个性化美颜等训练任务，让模型能够随着用户使用不断进化。
多项技术叠加之后，围绕加载慢、功耗高、训练难这三大典型挑战，天玑 9500 已经从硬件到底层算法形成了一套系统级应对方案，打通了从模型唤醒、持续运行到个性化优化的完整链路。
但架构革新与系统整合的意义远不止于此。
这些技术不仅是对痛点的响应，更是为 AI 从"可调用"走向"默认在线"的状态提供支撑。
在天玑 9500 上，AI 能力不再是某个应用场景中的附加项，而是贯穿图像、语音、文字、传感器等多模态输入的系统能力，随时响应、主动协同。
也正因此，天玑 9500 的双 NPU 设计不是一次单纯的性能演进，而是一场围绕端侧 AI 运行机制的深层次重建。
AI 能力融入原生操作流程
为什么移动 AI 的演进方向指向" Always on "的端侧形态？这并不是一个"端"与"云"的路线抉择，而是源于用户行为习惯与 AI 使用方式的同步演变。
在 AI 进入移动设备早期，它的存在往往是显式的、阶段性的——用户有具体操作，AI 才启动响应，交互模式以"工具使用"为核心。
但今天，这种交互逻辑正在改变。
越来越多的 AI 能力开始融入用户的原生操作流程，成为交互的一部分。
这种转变带来一个核心前提：响应需要是即时的，不可依赖被动加载或临时唤醒。
换句话说，AI 如果想要发挥"主动服务"的价值，就需要常驻于系统之中，成为设备资源调度的一部分，而非外挂式工具。
在这个意义上，Always on 不仅是硬件运行状态，更是面向交互体验的一种基础能力。
只有 AI 能力常在，系统才能实现及时响应，才能支撑从人发出指令到 AI 感知意图之间的过渡阶段。
而这种即时性，正是推动"无感交互"成为可能的关键条件。
当用户不再需要明确表达请求，系统便已给出恰当响应，AI 也就从"辅助功能"逐渐变为"使用默认"。
这也意味着，端侧 AI 将不再局限于某类特定任务，而是开始在系统各层持续参与，推动人机交互朝着更自然、更流畅的方向演进。在这一背景下，联发科提供了一套具有现实落地能力的技术组合。
通过超性能 + 超能效的双 NPU 架构覆盖高性能与高能效场景，通过系统级整合解决加载、推理、训练等关键瓶颈，天玑 9500 为 AI 从"尝鲜"走向"好用"提供了坚实支撑。
AI 真正融入日常，不仅取决于模型本身有多强，还取决于底层系统是否准备好为它持续供能。
这一代的天玑 9500，正在让这种准备成为现实。
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