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标题:反向被制裁？3nm的芯片干出了7nm的效能...
时间:26-08-29 08:17
作者:夏青
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谷歌的Tensor G6何意味啊？
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谷歌的Tensor G6何意味啊？
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回复列表 (17)
什么机把弯曲线，看不懂横纵坐标
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posted by wap, platform: Chrome
没有真正的3nm，都是营销术语
没有真正的3nm，都是营销术语
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posted by wap, platform: Android
横轴功耗，纵轴性能
总结就是同功耗无论高低都被同时代其他芯片干出屎
原帖由 @sceic 于 2026-8-29 09:26 发表
什么机把弯曲线，看不懂横纵坐标
什么机把弯曲线，看不懂横纵坐标
总结就是同功耗无论高低都被同时代其他芯片干出屎
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posted by wap, platform: Firefox
有没有考虑过，臭打游戏的早就被这种AI硬件厂商放弃了，又不来钱
有没有考虑过，臭打游戏的早就被这种AI硬件厂商放弃了，又不来钱
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posted by wap, platform: Android
不想出可以不出啊
做出来给高通和苹果看乐子的吗
就像微软，一直说微软看不上主机这点利润，那做xbox是让大家看乐子的吗
再说了，这是手机芯片，又不只是关系到打游戏
越低功耗性能好，续航越久，系统越流畅
本帖最后由 夏青 于 2026-8-29 12:16 通过手机版编辑
原帖由 @君思睿 于 2026-8-29 11:53 发表
有没有考虑过，臭打游戏的早就被这种AI硬件厂商放弃了，又不来钱
有没有考虑过，臭打游戏的早就被这种AI硬件厂商放弃了，又不来钱
做出来给高通和苹果看乐子的吗
就像微软，一直说微软看不上主机这点利润，那做xbox是让大家看乐子的吗
再说了，这是手机芯片，又不只是关系到打游戏
越低功耗性能好，续航越久，系统越流畅
本帖最后由 夏青 于 2026-8-29 12:16 通过手机版编辑
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posted by wap, platform: Firefox
全部IT公司都押注AI了，又不止做手机的
全部IT公司都押注AI了，又不止做手机的
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因为物理设计是有门槛的呀
都忘了当年GTX1080通过物理设计优化实现频率飙升的事情了么？
也别忘了，现在手机SOC的性能提升很大一块是来自频率大幅提升到接近桌面处理器实现的，今年高通都要5Ghz了。手机SOC现在物理设计竞争是一点不放松的。
谷歌才卖几个芯片，能卖得比现在公版ARM里物理设计水平第一的玄戒O3多么，卖不了那么多为啥要努力？
都忘了当年GTX1080通过物理设计优化实现频率飙升的事情了么？
也别忘了，现在手机SOC的性能提升很大一块是来自频率大幅提升到接近桌面处理器实现的，今年高通都要5Ghz了。手机SOC现在物理设计竞争是一点不放松的。
谷歌才卖几个芯片，能卖得比现在公版ARM里物理设计水平第一的玄戒O3多么，卖不了那么多为啥要努力？
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posted by wap, platform: iPhone
股沟这么给华为面子的吗
非要坐一桌？
股沟这么给华为面子的吗
非要坐一桌？
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google设计tpu还行
设计正经soc，还不如小米旧澎湃团队--松果电子
设计正经soc，还不如小米旧澎湃团队--松果电子
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请大佬们看看ai的解释是不是准确
如果你说的是**刚发布、搭载 Pixel 11 的 Tensor G6**，那它“性能差”其实不是错觉。更准确地说：
> **Tensor G6 的 CPU 已经明显进步，但 GPU 几乎摆烂，整体性能被 Google 的产品策略主动压低了。**
目前实测结果已经出来了，这一代 Tensor G6 的问题反而比 G5 更容易看清。([Android Authority][1])
### 1. 最大的问题：Google 根本没把 GPU 当旗舰级项目做
Tensor G6 使用的是 **PowerVR CXTP-48-1536**，而不是 Qualcomm 的 Adreno 或 ARM 最新旗舰 GPU。
这导致一个非常夸张的结果：
* Tensor G6 GPU 峰值性能只比 G5 高约 **7～10%**
* 3DMark Wild Life Extreme 中，Snapdragon 8 Elite Gen 5 的 GPU **超过 Tensor G6 两倍**
* Dimensity 9500 的 GPU 也比 G6 **高约 135%**
* Apple 的 GPU 大约高 **60%**
* Samsung Exynos 2600 也高约 **90%**
而且 Tensor G6 **仍然没有硬件 Ray Tracing**。([Android Authority][1])
这就非常离谱了：
**2026 年的 Google 旗舰 SoC，GPU 性能实际上已经掉到了“旗舰 SoC 第二梯队”的位置。**
---
### 2. CPU 其实没有你想象得那么差
Tensor G6 的 CPU 架构反而是这次比较有意思的地方：
| | Tensor G5 | Tensor G6 |
| ---- | -----------: | --------------: |
| 大核 | 1× Cortex-X4 | 1× Arm C1-Ultra |
| 中核 | 5× A725 | 4× C1-Pro |
| 小核 | 2× A520 | 2× C1-Pro |
| 大核频率 | 3.78 GHz | **4.11 GHz** |
| 制程 | TSMC 3nm | TSMC 3nm |
| 核心数 | 8 | **7** |
G6 虽然少了一个核心，但换成了更新的 ARM C1 架构。
实际 Geekbench 6：
**单核约 +18%
多核约 +21%**
所以 CPU 本身其实是合格的。([Android Authority][1])
问题在于：
**别人也在进步。**
例如实际测试中：
* Snapdragon 旗舰 CPU 单核领先 G6 **约37%**
* 多核领先 **约52%**
* Exynos 2600 单核领先约 **18%**
* Exynos 2600 多核领先约 **51%**
* Apple CPU 单核领先约 **44%**
所以 G6 并不是“慢”，而是：
> **它在2026年的旗舰手机里已经明显不属于第一梯队。**
([Android Authority][1])
---
### 3. 更关键的是：Google 在“主动限制”Tensor G6
这个地方才是我认为最值得关注的。
有实测发现，Tensor G6 在 CPU Throttling Test 中：
**峰值：343,713 GIPS
15分钟后：133,360 GIPS
稳定性只有约47%**
但测试过程中手机**并没有明显发热**。
这非常反常。
正常情况下：
> 芯片性能下降 → 温度升高 → 手机为了散热降频
而 G6 出现的是：
> **性能下降 → 但手机并没有特别热**
因此一个很合理的解释就是：
### Google 在 SoC 层面设置了相当激进的功耗/频率限制。
也就是说：
**G6 并不是完全没有性能，而是 Google 不让它把性能跑出来。**
([Beebom Gadgets][2])
这也解释了为什么一些 benchmark 看起来特别难看。
---
# 4. 为什么 Google 要这么干？
我认为这里才是 Tensor G6 的核心逻辑。
Google 对 Tensor 的定位从来就不是：
> “我要造一颗 Android 世界最快的 SoC。”
而是：
> **“我要造一颗最适合 Pixel + Gemini + 相机 + Google AI 的 SoC。”**
所以 Google 的资源优先级大概是：
**TPU / AI > ISP / Camera > 功耗 > CPU > GPU**
而 Qualcomm、MediaTek、Apple 更接近：
**CPU + GPU + NPU 全面均衡**
这就是两条完全不同的路线。
---
## 5. Tensor G6 最奇怪的地方：TPU反而很强
G6 使用第五代 Tensor Processing Unit。
Google 可以把很多任务直接扔给 TPU：
* Gemini
* 本地 AI
* 图像处理
* Magic Editor
* 语音识别
* 实时翻译
* 摄像计算摄影
* 视频处理
* Pixel 独有 AI 功能
这些东西不一定需要一个超级 GPU。
所以 Google 的算盘很明显：
> **“用户日常用 Pixel，不需要 Snapdragon 那种怪兽 GPU。”**
这也是为什么 Google 可以接受 GPU 落后。
---
# 6. 但这个策略有一个非常大的副作用
就是：
### Tensor G6 的“AI 性能”和“传统性能”越来越割裂。
例如：
**Gemini / Pixel AI：**
🟢 很强
**照片处理：**
🟢 很强
**语音 / 翻译：**
🟢 很强
**普通 App：**
🟢 足够快
**CPU 重负载：**
🟡
**大型游戏：**
🔴
**GPU benchmark：**
🔴🔴
**长期高负载：**
🟡/🔴
所以如果你拿 Tensor G6 和 Snapdragon 比：
> “为什么我这个 899～1299 美元的旗舰手机，GPU 只有人家一半？”
答案其实是：
**Google 根本没有按照“旗舰游戏 SoC”的方向设计它。**
---
# 7. 还有一个非常关键的因素：Google 在省晶体管
我觉得这是 Tensor G6 最值得深入挖的地方。
目前资料显示 G6 是：
**TSMC 3nm + C1-Ultra + C1-Pro**
按理说，应该是非常强的组合。
但是 Google 并没有疯狂堆：
* CPU cores
* cache
* GPU cores
* RT units
* 高功耗 GPU
反而用了：
**1 + 4 + 2 = 7核心**
并且 GPU 规模也没有按照旗舰 SoC 的方式暴涨。
Android Authority 对 G6 的分析也提出了一个很有意思的可能性：
> Google 可能在尽量节省 silicon area，而这可能意味着更小的 cache。
而现代 ARM 大核其实非常吃 cache。
这可能就是为什么：
**同样使用 C1 系列 CPU，Dimensity 9500 却可以明显跑在 G6 前面。**
([Android Authority][1])
---
# 8. 所以我会给 Tensor G6 一个很有意思的评价
如果按照传统手机 SoC 的标准：
### Tensor G6
**CPU：7/10**
**GPU：4/10**
**AI：9/10**
**ISP：9/10**
**能效：8/10**
**游戏：4/10**
而 Snapdragon 旗舰更像：
**CPU：10/10**
**GPU：10/10**
**AI：9/10**
**ISP：8.5/10**
**能效：8.5/10**
所以真正的问题不是：
> **“为什么 Tensor G6 做不出高性能？”**
而是：
> **“Google 明明已经拿到了 TSMC 3nm、最新 ARM CPU、自己的 TPU，为什么还故意不把 GPU 和整体性能做到旗舰水平？”**
这才是值得问的问题。
而且这里其实还有一个非常有意思的历史线索：**Google 从 Tensor G1 到 G6，越来越不像是在做一颗传统意义上的手机 SoC，而是在做一个“Google AI 专用加速平台”。**
如果你愿意，我可以继续给你拆一个更狠的：
**Tensor G6 vs Snapdragon 8 Elite Gen 5 vs Dimensity 9500 vs Exynos 2600 vs Apple A20**
我可以把 **CPU / GPU / TPU / NPU / 制程 / Cache / 功耗 / 游戏 / AI / ISP** 全部横向拆开，然后告诉你一个很关键的问题：
**为什么联发科同样用了 ARM C1，Dimensity 9500 却能把 Tensor G6 打得这么惨。**
[1]: https://www.androidauthority.com ... _source=chatgpt.com "We tested the Pixel 11's Tensor G6 chip, and the results are brutal"
[2]: https://gadgets.beebom.com/guide ... _source=chatgpt.com "Google Tensor G6: Benchmarks and Specs | Beebom Gadgets"
如果你说的是**刚发布、搭载 Pixel 11 的 Tensor G6**，那它“性能差”其实不是错觉。更准确地说：
> **Tensor G6 的 CPU 已经明显进步，但 GPU 几乎摆烂，整体性能被 Google 的产品策略主动压低了。**
目前实测结果已经出来了，这一代 Tensor G6 的问题反而比 G5 更容易看清。([Android Authority][1])
### 1. 最大的问题：Google 根本没把 GPU 当旗舰级项目做
Tensor G6 使用的是 **PowerVR CXTP-48-1536**，而不是 Qualcomm 的 Adreno 或 ARM 最新旗舰 GPU。
这导致一个非常夸张的结果：
* Tensor G6 GPU 峰值性能只比 G5 高约 **7～10%**
* 3DMark Wild Life Extreme 中，Snapdragon 8 Elite Gen 5 的 GPU **超过 Tensor G6 两倍**
* Dimensity 9500 的 GPU 也比 G6 **高约 135%**
* Apple 的 GPU 大约高 **60%**
* Samsung Exynos 2600 也高约 **90%**
而且 Tensor G6 **仍然没有硬件 Ray Tracing**。([Android Authority][1])
这就非常离谱了：
**2026 年的 Google 旗舰 SoC，GPU 性能实际上已经掉到了“旗舰 SoC 第二梯队”的位置。**
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### 2. CPU 其实没有你想象得那么差
Tensor G6 的 CPU 架构反而是这次比较有意思的地方：
| | Tensor G5 | Tensor G6 |
| ---- | -----------: | --------------: |
| 大核 | 1× Cortex-X4 | 1× Arm C1-Ultra |
| 中核 | 5× A725 | 4× C1-Pro |
| 小核 | 2× A520 | 2× C1-Pro |
| 大核频率 | 3.78 GHz | **4.11 GHz** |
| 制程 | TSMC 3nm | TSMC 3nm |
| 核心数 | 8 | **7** |
G6 虽然少了一个核心，但换成了更新的 ARM C1 架构。
实际 Geekbench 6：
**单核约 +18%
多核约 +21%**
所以 CPU 本身其实是合格的。([Android Authority][1])
问题在于：
**别人也在进步。**
例如实际测试中：
* Snapdragon 旗舰 CPU 单核领先 G6 **约37%**
* 多核领先 **约52%**
* Exynos 2600 单核领先约 **18%**
* Exynos 2600 多核领先约 **51%**
* Apple CPU 单核领先约 **44%**
所以 G6 并不是“慢”，而是：
> **它在2026年的旗舰手机里已经明显不属于第一梯队。**
([Android Authority][1])
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### 3. 更关键的是：Google 在“主动限制”Tensor G6
这个地方才是我认为最值得关注的。
有实测发现，Tensor G6 在 CPU Throttling Test 中：
**峰值：343,713 GIPS
15分钟后：133,360 GIPS
稳定性只有约47%**
但测试过程中手机**并没有明显发热**。
这非常反常。
正常情况下：
> 芯片性能下降 → 温度升高 → 手机为了散热降频
而 G6 出现的是：
> **性能下降 → 但手机并没有特别热**
因此一个很合理的解释就是：
### Google 在 SoC 层面设置了相当激进的功耗/频率限制。
也就是说：
**G6 并不是完全没有性能，而是 Google 不让它把性能跑出来。**
([Beebom Gadgets][2])
这也解释了为什么一些 benchmark 看起来特别难看。
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# 4. 为什么 Google 要这么干？
我认为这里才是 Tensor G6 的核心逻辑。
Google 对 Tensor 的定位从来就不是：
> “我要造一颗 Android 世界最快的 SoC。”
而是：
> **“我要造一颗最适合 Pixel + Gemini + 相机 + Google AI 的 SoC。”**
所以 Google 的资源优先级大概是：
**TPU / AI > ISP / Camera > 功耗 > CPU > GPU**
而 Qualcomm、MediaTek、Apple 更接近：
**CPU + GPU + NPU 全面均衡**
这就是两条完全不同的路线。
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## 5. Tensor G6 最奇怪的地方：TPU反而很强
G6 使用第五代 Tensor Processing Unit。
Google 可以把很多任务直接扔给 TPU：
* Gemini
* 本地 AI
* 图像处理
* Magic Editor
* 语音识别
* 实时翻译
* 摄像计算摄影
* 视频处理
* Pixel 独有 AI 功能
这些东西不一定需要一个超级 GPU。
所以 Google 的算盘很明显：
> **“用户日常用 Pixel，不需要 Snapdragon 那种怪兽 GPU。”**
这也是为什么 Google 可以接受 GPU 落后。
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# 6. 但这个策略有一个非常大的副作用
就是：
### Tensor G6 的“AI 性能”和“传统性能”越来越割裂。
例如：
**Gemini / Pixel AI：**
🟢 很强
**照片处理：**
🟢 很强
**语音 / 翻译：**
🟢 很强
**普通 App：**
🟢 足够快
**CPU 重负载：**
🟡
**大型游戏：**
🔴
**GPU benchmark：**
🔴🔴
**长期高负载：**
🟡/🔴
所以如果你拿 Tensor G6 和 Snapdragon 比：
> “为什么我这个 899～1299 美元的旗舰手机，GPU 只有人家一半？”
答案其实是：
**Google 根本没有按照“旗舰游戏 SoC”的方向设计它。**
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# 7. 还有一个非常关键的因素：Google 在省晶体管
我觉得这是 Tensor G6 最值得深入挖的地方。
目前资料显示 G6 是：
**TSMC 3nm + C1-Ultra + C1-Pro**
按理说，应该是非常强的组合。
但是 Google 并没有疯狂堆：
* CPU cores
* cache
* GPU cores
* RT units
* 高功耗 GPU
反而用了：
**1 + 4 + 2 = 7核心**
并且 GPU 规模也没有按照旗舰 SoC 的方式暴涨。
Android Authority 对 G6 的分析也提出了一个很有意思的可能性：
> Google 可能在尽量节省 silicon area，而这可能意味着更小的 cache。
而现代 ARM 大核其实非常吃 cache。
这可能就是为什么：
**同样使用 C1 系列 CPU，Dimensity 9500 却可以明显跑在 G6 前面。**
([Android Authority][1])
---
# 8. 所以我会给 Tensor G6 一个很有意思的评价
如果按照传统手机 SoC 的标准：
### Tensor G6
**CPU：7/10**
**GPU：4/10**
**AI：9/10**
**ISP：9/10**
**能效：8/10**
**游戏：4/10**
而 Snapdragon 旗舰更像：
**CPU：10/10**
**GPU：10/10**
**AI：9/10**
**ISP：8.5/10**
**能效：8.5/10**
所以真正的问题不是：
> **“为什么 Tensor G6 做不出高性能？”**
而是：
> **“Google 明明已经拿到了 TSMC 3nm、最新 ARM CPU、自己的 TPU，为什么还故意不把 GPU 和整体性能做到旗舰水平？”**
这才是值得问的问题。
而且这里其实还有一个非常有意思的历史线索：**Google 从 Tensor G1 到 G6，越来越不像是在做一颗传统意义上的手机 SoC，而是在做一个“Google AI 专用加速平台”。**
如果你愿意，我可以继续给你拆一个更狠的：
**Tensor G6 vs Snapdragon 8 Elite Gen 5 vs Dimensity 9500 vs Exynos 2600 vs Apple A20**
我可以把 **CPU / GPU / TPU / NPU / 制程 / Cache / 功耗 / 游戏 / AI / ISP** 全部横向拆开，然后告诉你一个很关键的问题：
**为什么联发科同样用了 ARM C1，Dimensity 9500 却能把 Tensor G6 打得这么惨。**
[1]: https://www.androidauthority.com ... _source=chatgpt.com "We tested the Pixel 11's Tensor G6 chip, and the results are brutal"
[2]: https://gadgets.beebom.com/guide ... _source=chatgpt.com "Google Tensor G6: Benchmarks and Specs | Beebom Gadgets"
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谷歌那个手机才是拉跨到爆炸
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posted by wap, platform: Android
泥潭还在洗，真不想做好，没必要上3nm，3nm流片也是天价。故意做个垃圾这种逻辑完全不通。
泥潭还在洗，真不想做好，没必要上3nm，3nm流片也是天价。故意做个垃圾这种逻辑完全不通。
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原帖由 今夜打老虎 于 2026-8-30 10:39 发表
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泥潭还在洗，真不想做好，没必要上3nm，3nm流片也是天价。故意做个垃圾这种逻辑完全不通。
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泥潭还在洗，真不想做好，没必要上3nm，3nm流片也是天价。故意做个垃圾这种逻辑完全不通。
TPU部分也要3nm的
处理器物理设计团队主要靠挖人，自己养效率太低
真肯花钱就该把联发科之类确实有能力但又不是非常富裕设计团队买了或者挖空。
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谷歌的手机部门应该是没有盈利考核的，就是你们能做出来就行，产量就那么多，亏多少也是有数的，公司只是为了保留这么个项目而已，如果是这样，那做出来这个水平才是正常的。
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posted by wap, platform: iPhone
华为垃圾soc也有人买，google也没必要追求性能把手机搞成火炉
华为垃圾soc也有人买，google也没必要追求性能把手机搞成火炉
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posted by wap, platform: Android
能耗比测试的意思就是同功耗下性能高低
所以，同样是低功耗，它性能很差，高通和苹果并不是火炉
谷歌用的是台积电n3p，跟华为比可太有面子了
洗的不对，换个角度
原帖由 @CASEY123 于 2026-8-31 09:00 发表
华为垃圾soc也有人买，google也没必要追求性能把手机搞成火炉
华为垃圾soc也有人买，google也没必要追求性能把手机搞成火炉
所以，同样是低功耗，它性能很差，高通和苹果并不是火炉
谷歌用的是台积电n3p，跟华为比可太有面子了
洗的不对，换个角度
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对位的是联发科9500和小米O3，都是台积电3nm，都是C1架构。
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