进入 2025 年，端侧 AI 技术正在迎来一轮结构性跃升。一方面，它正在逐步摆脱 " 边缘计算 " 延伸能力的固有身份，向成为智能手机基础能力迈进。一个明显的趋势是：AI 从模型到体验的路径，被重新定义为 " 用户、设备、芯片 " 的闭环交互，而这一切，开始从芯片层改变。

日前，联发科发布天玑 9400+ 芯片，相较于前代产品，天玑 9400+ 在 AI 推理效率、图形处理与系统资源调度等方面进行了优化。同期举办的 " 天玑开发者大会 MDDC 2025" 上，联发科还宣布与荣耀、小米、阿里云、微软、面壁智能等合作伙伴联合发起 " 智能体化体验领航计划 "，将 AI 能力向终端产品深度延伸。

具体参数方面，天玑 9400+ 平台采用台积电 N3E 制程，集成联发科第二代全大核架构，包括 1 个 Cortex-X925 核心（主频 3.73GHz）、3 个 Cortex-X4 核心与 4 个 Cortex-A720 核心。

在图形部分，天玑 9400+ 搭载 12 核 Immortalis-G925 GPU，支持第二代硬件级光线追踪，配合 Vulkan 1.3 API、VRS 可变速率渲染和倍帧引擎 2.0，使平台在移动游戏中的实时渲染能力进一步增强。

AI 能力则是此次更新的重点，天玑 9400+ 搭载第八代 NPU 890 AI 处理器，支持主流大语言模型在终端侧本地运行。平台已完成对 MoE（混合专家模型）、MTP（多 Token 预测）、FP8 精度推理等技术的适配，并可运行 70 亿参数规模的模型。根据联发科提供的测试数据，新平台在典型智能体任务中的 AI 推理速度比上一代提升 20%。

此外，平台内建的 ISP Imagiq 990 也进行了优化，支持 4K HDR 视频拍摄、人像背景处理和 AI 视频稳像。整合后的图像与 AI 模块，使平台具备在本地完成高分辨率图像生成与视频增强的能力。

为了支持开发者将 AI 模型快速部署至终端，联发科同步推出了 Dimensity Development Studio 工具链，包含 Neuron Studio 与 Profiler 两个模块。

Neuron Studio 提供主流模型格式的转换支持、算子适配与精度压缩，面向当前主流的 Transformer 类模型如 Llama、Baichuan 等，提供端侧轻量化推理部署能力。Profiler 模块则面向游戏与 AI 应用场景，提供从功耗到帧率的全流程分析与调优能力，帮助开发者更直观地完成模型调参与性能优化。

联发科表示，该工具链将成为连接芯片算力与 AI 应用体验之间的 " 中间件 "，减少 AI 模型落地到设备的技术壁垒。

发布会现场展示了 AI 语音助手、照片生成、语言翻译、视频修复等典型智能体功能的本地运行效果。荣耀、小米等合作品牌确认将接入相关能力，并基于天玑平台推动在智能手机与 AIoT 设备中的应用试点。

会议期间，联发科还宣布将开放 Agentic AI 接口，支持厂商基于平台完成智能体语义感知、多轮交互与跨应用调度逻辑的接入测试。

联发科无线通信事业部总经理李彦辑表示：" 终端侧 AI 体验的构建，不只是算力堆叠，更需要芯片、系统、模型三方联动。我们将持续投入工具、标准和生态，推动 AI 真正成为设备的基础能力。"

天玑 9400+ 的发布，既是一次芯片迭代，也反映出终端行业对 AI 能力的新共识：AI 不再只是 " 附加功能 "，而是主导用户体验的结构性能力。而从算力基础、开发工具到生态协作，联发科正在把 " 智能体跑在终端上 " 这件事，从概念推进为现实路径。（本文首发于钛媒体 APP）