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高通的「共享内存架构」,想让 Win 本追上 MacBook Pro

作者 杜晨
2026年4月29日 12:27

一台 14 或 16 英寸的笔记本电脑,将几十上百 GB 内存直接封装进 SoC,实现超过 200 GB/s 的高性能内存带宽,还有轻薄的机身和安静又狂暴的性能……

你可能以为这是 MacBook Pro——但如果我告诉你,这是一台 ARM 架构的轻薄型 Windows 本呢?

4 月 27 日,华硕发布了灵耀 16 Air 的骁龙版,搭载的是高通骁龙 X2 Elite Extreme 平台,也即高通去年推出的第二代 Windows on ARM 处理器。

这是第一颗将 LPDDR5X 内存做进 SoC 封装的骁龙旗舰 PC 平台,是与苹果「统一内存架构」理念一致、执行接近的平行方案。尽管没能做到 M 芯片的百分百效果,仍然是高通在这条新路上,最关键的一次尝试。

这台华硕灵耀 16 Air 骁龙版,整机 1.2kg、厚度 13.9mm,48GB 内存(频率 9523 MT/s),可提供 20-30 小时续航。机器于 4 月 28 日京东首发,售价 13999 元。华硕同时也有 14 寸版本提供。

同期亮相的还有面向创作者的 ProArt 创 X 2026 二合一笔记本,重 0.82kg、提供 22 小时续航与 2.8K 144Hz OLED 屏。这些机型共同组成了华硕在 ARM Windows 阵营的 2026 全新产品矩阵。

回到顶配 X2 Elite Extreme 的共享内存架构:将内存放进芯片封装内,放到 CPU、GPU 和 NPU 的身边,并不只是改了改电路板布局。实际上,整个计算资源调度的方式,都发生了很大的改变。

苹果在 2020 年的 M1 芯片开始,不仅将内存封装进 PC 级芯片,更让调度变得更加灵活,内存反复读写的次数要求有所降低,结果就是让内存带宽暴增——称为统一内存架构。今年 3 月发布的 M5 Pro 和 M5 Max,则更是将内存带宽推到了 307 GB/s 和 614 GB/s。

骁龙 X2 Elite Extreme 是 Windows on ARM 笔记本第一次通过内存内封装的思路,让 1.2 公斤左右的轻薄本也可以享受类似于统一内存架构带来的快乐。

这背后,是高通和华硕等各大 OEM 一起,想让 Windows 笔记本追上 MacBook Pro 的企图。

让内存搬运再快一点

需要注明的是,「统一内存架构」是苹果使用的说法,高通官方称自己的方案为 SiP(System-in-Package)。

两者所指不完全相同:UMA 描述的是内存访问架构,SiP 则指的是具体的封装技术。但它们的实现效果和追求目标高度一致——共享物理内存池、跨 IP 块缓存一致。

可用于算力密集型任务(比如 AI 推理)的「显存」上限,直接等于整机的内存上限。哪怕是一台 48GB 的轻薄本,理论上也可以本地运行数百亿参数级别的大模型,这在传统架构上需要工作站级独显,采用集显的轻薄本很难做到。(X2 Elite Extreme 最高 SKU 为 128GB 共享内存。)

系统级缓存(SLC)可以在 CPU、Adreno X2 GPU、Hexagon NPU 之间动态分配,比上一代带宽高 70%;192-bit 内存总线搭配 LPDDR5X-9523,能够实现高达 228 GB/s 的C/G/NPU 共享内存带宽。

而传统的混合计算负载(同时依赖 C/G/NPU),被内存搬运所掣肘的情况,也得到了极大缓解。并且,整机功耗也能维持在轻薄本可以接受的水平。

更值得一提的是,这一代 Hexagon NPU 还专门把 DMA 单元升级到 64 位虚拟寻址,让 NPU 终于可以访问超过 4GB 的内存,一定程度上突破了 NPU 坐端侧大模型推理任务的瓶颈。

这的确不是 Windows 阵营第一次试水类似统一内存架构的方案,在此之前,英特尔、AMD 都做过尝试(稍后会详述)。

不过在今天,华硕灵耀 16 Air 骁龙版的高配机型,是 Windows 阵营里首个最大限度接近统一内存架构效果,并且还做到 1.2 公斤左右 ARM 轻薄本上的方案。

让更多 Windows 笔记本用上新架构

在共享/统一内存架构的道路上,每家芯片巨头对的判断都不一样,首先是工程问题,更深一层是商业问题。

一名在某芯片巨头供职的专家告诉爱范儿,行业里无人质疑统一内存架构的优秀,但做与不做,能否持续做,分歧在于厂商对性能目标和成本之间的平衡。

在 X2 顶配 SKU 上,高通目前的看法是:将统一内存架构所解锁的强大性能,交给给到真正需要它的硬核用户,特别是那些工作流里重度依赖 AI 模型/AI 功能的专业用户和创作者,这件事值得花成本去做。

再看英特尔,在上一代 Lunar Lake 架构上做过类似尝试,然而成本炸裂难以控制,不得不终止。英特尔前 CEO Pat Gelsinger 在财报会上明确将该次尝试定义为「one-off」,理由是封装内存把毛利压得太低。

今年 1 月发布的 Panther Lake 机型则回归了传统外置内存路线,据信后续的 Nova Lake 架构也将延续老的策略。英特尔仍然在高端 AI 笔记本市场上占有一席之地,但可以说短期内不会再走统一内存架构这条路了。

AMD 那边,Ryzen AI Max+ 395(Strix Halo)同样采用类似的共享内存架构架构,最高 128GB 板载 LPDDR5X,能够实现高达 256 GB/s 内存带宽,比 X2 Elite Extreme 还激进。

正因为此,在 AMD 的定义下 Strix Halo 属于移动工作站芯片,搭载的笔记本价格都更高,形态也更厚重,抑或是搭载于迷你工作站,不在个人笔记本电脑消费者的选购范围内。

三家芯片厂商,三种不同答案。骁龙 X2 Elite Extreme 消费级笔记本在这个时间点正式面市,虽然很难说撞上了换机窗口(毕竟今年的内存实在太贵),但至少填补了消费级市场的真空。

何时能追上 MacBook Pro 呢?

老实说,骁龙 X2 Elite Extreme 目前也只是跟苹果那边的 M5 基础款能打个有来有回,跟 M5 Pro/Max 这样的工作站级「顶级牛马」距离还比较远。

最直接的差距在于内存带宽的极限值:X2 Elite Extreme 的带宽宣传值能够达到 228GB/s,是 M5 Max 的 ⅓ 左右,比 M5 Pro 的 ⅔ 多一点。

当然还是要给 X2 挽尊一下,这一代仍然是单 die(晶粒),内存带宽存在物理上限。

而苹果在 M5 Pro/Max 这一代用上了新的「融合封装」,也即将两块 die 拼到一起,把内存总线扩展到更高。

在最直接的大模型推理任务上,内存带宽差距直接意味着 token 吞吐速度的差距;在 4K/8K 等极高清的视频剪辑和 AI 处理任务上,或者在其他工程软件的算力密集型任务上,也会有明显体现。

不过至少,Windows 平台在这些专业/工业软件的兼容性上是要比 macOS 好的……

我想,骁龙把共享内存架构带进消费级 Windows 笔记本市场,这件事的意义讨论或许不应该局限于性能数字上谁暴打谁,

而在于 Windows 平台用户不应该一直享受「二等公民」的体验。

即便是一台不超过 1.5 公斤的大屏轻薄本,仍然可以提供远比其它 Windows 性能本更好的 AI 算力,而且仍能保住轻薄本应该有的功耗优势——这,才是更重要的。

当然,围绕在 Windows on ARM 周围的种种问题,比如软件生态、x86 模拟层稳定性、专业软件适配等等,仍然无法被共享内存一劳永逸地解决。

从芯片厂,到微软,再到 ISV,大家都在加紧马力。比如 Photoshop、Lightroom 已经能够稳定运行 ARM 原生版本;达芬奇也早在两年前就完成了 Windows on ARM 的原生支持,甚至比 Adobe 还早。

但软件生态兼容仍有不完美之处,比如 Adobe AE 的部分渲染器和工作流仍然只能在 x86 平台上使用;Blender 的一些渲染功能在 ARM 架构上也会性能打折。

这是一个软件追硬件的时代。只有 X2 这一代能够让足够多用户,特别是创作者和专业用户,真正将骁龙本纳入主力机考虑——ARM 生态才会进入「用户越多适配越多,适配越多用户越多」的正反馈。

苹果也走过同样的路,所以这绝非不可能完成的任务。

 

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刚刚,OpenAI 手机曝光!2028 年量产

作者 李超凡
2026年4月27日 11:31

我们之前提过,接下来两年苹果的新 iPhone 数量,要赶上小米了。而在苹果 AI Siri 在今年 WWDC 上线后,AI 手机也会成为苹果新的主线。

不过很快 AI 手机很快就会迎来一个新的搅局者,那就是 OpenAI。

天风国际证券分析师郭明錤今天发布最新产业调查称,OpenAI 正在与联发科、高通合作开发手机处理器,立讯精密拿下独家系统协力设计与制造合同,预计 2028 年量产。

音箱、眼镜、耳机、台灯、笔……OpenAI 的硬件全家桶还嫌不够,这次直接把手伸向了手机。

先看看 OpenAI 手机目前为数不多的产品信息,处理器方面,联发科和高通同时参与合作开发,预计 2026 年底或 2027 年一季度敲定最终规格和供应商。制造端,立讯精密拿到了独家协力设计与制造的位置。

郭明錤还给了一组数据参考:以联发科和 Google 合作的 TPU Zebrafish 为例,单颗 AI 芯片的营收大约相当于 30 到 40 颗 AI agent 手机处理器。而 OpenAI 初期瞄准的是全球每年 3 到 4 亿台高端手机市场,换机潮带来的增量会是实打实的营收动能。

对立讯来说,这个项目的战略意义可能比短期营收更大。在苹果供应链里,立讯的组装地位很难超越鸿海,但 OpenAI 手机给了它一张「下一代手机主力制造商」的入场券。

为什么 OpenAI 非要自己做手机?

Sam Altman 可能终于想通了一件事:光做软件,AI 永远是别人家的客人。

郭明錤在分析中给出了三条理由,条条都指向同一个结论。

只有完全掌控操作系统和硬件,AI agent 才能做到真正的「全面服务」。 现在 ChatGPT 跑在 iPhone 上,受限于苹果的权限沙箱,想帮你订个外卖都得绕好几道弯。自己做手机意味着从底层开始,AI 想调用什么就调用什么,没人拦着。

手机是唯一一个随时拥有用户全部当下状态的设备。 你的位置、日程、聊天记录、身体数据、支付习惯,这些实时信息是 AI agent 推理服务最关键的输入。没有这些 input,AI 就像一个只能听但看不见摸不着的助手,聪明但使不上劲。

可预见的未来里,手机仍然是数量最大的终端设备。 音箱再好卖也是家里的事,眼镜再酷也还在早期用户圈里转,但全球每年十几亿台手机出货量摆在那里,谁拿下手机,谁就拿下了 AI 的最大分发渠道。

OpenAI 手机长什么样?

郭明錤做了一张概念设计图:把它和现在的 iPhone 主屏放在一起对比,差异一目了然。

传统手机的主屏是一堆 App 图标的「货架」,你得自己找、自己点、自己操作。而 OpenAI 手机的逻辑完全反过来,用户的目的不再是打开某个 App,而是直接告诉手机「我要干什么」,剩下的事情由 AI agent 去调度完成。

换句话说,App 还在,但你可能再也不用亲手点开它们了。

技术实现上,OpenAI 的方案是云端和端侧 AI 高度整合。手机处理器需要持续理解用户的上下文信息,耗电管理、内存分层、小模型本地运行,这些都是芯片设计的关键考量。复杂或高强度的任务则交给云端 AI 来跑。

商业模式方面,郭明錤预测 OpenAI 可能会把订阅制和硬件捆绑销售。买手机送 ChatGPT Plus?或者反过来,ChatGPT 订阅用户享受硬件补贴?具体方案未知,但方向很清晰:围绕 AI agent 建立一个全新的生态系统,拉开发者进来一起玩。

音箱、眼镜、耳机,手机才是最后一块拼图

其实 OpenAI 的硬件野心早就不是秘密了。

今年早些时候,据 The Information 爆料,OpenAI 内部已经组建了一支 200 人的硬件团队,由前苹果首席设计官 Jony Ive 的 LoveFrom 工作室操刀产品设计。团队「含果量」极高:Tang Tan 是苹果 25 年老将,曾主管 iPhone 和 Apple Watch 的产品设计;Evans Hankey 是苹果前工业设计负责人,Jony Ive 离开后曾接管整个设计团队。

这支豪华班底交出的第一份作业是一台智能音箱,定价 200 到 300 美元,内置摄像头,支持 Face ID 级别的人脸识别,最早 2027 年 2 月出货。后面排队的还有 AI 耳机(代号「甜豌豆」)、智能眼镜(2028 年量产)、智能台灯,甚至还有 Sam Altman 多次暗示的「AI 笔」。

但仔细看这个产品矩阵就会发现,音箱管的是家庭场景,眼镜管的是出行场景,耳机管的是碎片时间,每一个品类都在覆盖手机「不方便掏出来」的空隙。而手机本身,作为用户身上信息密度最高、使用时间最长的设备,一直是这张拼图里缺失的那块。

现在 OpenAI 把这块补上了。

Sam Altman 之前接受采访时说过一句话:「智能手机是时代广场,信息轰炸、注意力粉碎。OpenAI 要做的是一间湖畔小屋,让你在需要专注时能关上门。」

从音箱到手机,OpenAI 的硬件逻辑逐渐清晰:它不想在苹果的地盘上做一个寄人篱下的 App,而是要从头搭建一整套 AI 原生的硬件生态。音箱是客厅里的中枢,手机是随身的入口,眼镜和耳机是延伸的触角。每一个设备都在收集数据、理解用户、执行任务。

为此 OpenAI 也没少挖苹果墙角。据 The Information 报道,仅去年一年 OpenAI 就从苹果挖走了 20 多位硬件大牛。苹果被挖得有点急眼,甚至因此取消了原定在中国举办的年度闭门会议,理由是「防止更多高管跳槽到 OpenAI」。

供应链端同样在加速绑定。立讯精密已拿下至少一款 OpenAI 设备的组装合同,歌尔股份也在接洽中,可能会为未来产品提供扬声器模组等零部件。这两家,一个是 iPhone 和 AirPods 的主力代工厂,一个组装过 AirPods、HomePod 和 Apple Watch。OpenAI 等于在用苹果的人、苹果的供应链,造自己的东西。

豆包手机和 OpenAI 手机,殊途同归

OpenAI 手机估计要 2028 年才会面世,但在中国,AI 厂商和手机厂商的联姻已经先跑了一步。

去年底,字节跳动与中兴合作推出了豆包手机第一代(努比亚 M153),工程样机上线即秒空,原价 3499 元一度被炒到 3.6 万元,带动中兴股价涨停。它的玩法很激进,大模型通过 GUI Agent 直接识别屏幕内容、模拟人手操作,绕开了传统 API 的限制,让 AI 真正能替你点外卖、发消息、订机票。

代价也很直接,微信、支付宝、淘宝、银行 App 先后对豆包手机进行了安全封堵。毕竟 AI 绕过了 App 沙箱和权限控制,等于在安全机制上开了个口子,主流平台不可能坐视不管。

眼下豆包手机 2.0 已启动研发,有望今年二季度中后期发布。更值得关注的是,这场合作正在向更多手机厂商蔓延。

据蓝鲸新闻援引知情人士透露,字节跳动最早接触的手机厂商其实是荣耀,但荣耀态度谨慎。一位知情人士的说法颇有代表性:「豆包手机作为探索性工程机可以更激进,但荣耀拥有亿级用户体量,一旦新服务在稳定性、兼容性或安全性上出问题,极有可能引发大规模功能异常与用户投诉。」

此前有报道称荣耀正与字节就豆包手机合作展开接洽,但荣耀方面予以否认,回应称「经内部确认,相关传闻并不属实。荣耀始终致力于通过技术创新为消费者提供优质产品,如有任何战略合作进展,将第一时间通过官方渠道同步。」

不过据博主「数码闲聊站」消息,vivo 目前也在接洽豆包,还有其他国产 TOP5 厂商在排队。用他的话说,「一大波 AI OS,一大波豆包 AI 手机靠拢中」。

就像一位知情人士说的:「对于主流手机厂商来说,AI 手机的推进只能循序渐进,无法一步到位。」

回头看 OpenAI 和豆包走的其实是两条完全不同的路。

豆包选择和现有手机厂商合作,在安卓体系上做底层服务方案,好处是速度快,去年底就已经有了可以上手的产品;代价是受制于别人的系统和生态,安全性和兼容性问题不断。

OpenAI 则选择了更慢但更彻底的方路线,自研操作系统、自研处理器规格、自建供应链,2028 年才量产。慢是慢了点,但一旦做出来,从芯片到系统到 AI 模型全部自己说了算,不用看任何人脸色。

两条路殊途同归,指向的是同一个判断:AI 如果只停留在 App 层面,永远只是手机上的「新功能」。要想让 AI 成为灵魂,要么改造现有手机,要么从头造一台新的。

2028 年,当 OpenAI 手机真正面世的时候,你的手机主屏上可能已经没有那一排排整齐的 App 图标了。

取而代之的,是一个安静等待你开口的 AI。你会让它替你「刷手机」了吗?

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