以晶片、工具鏈和生態為引擎,MediaTek掀起智慧體AI普及的第一波浪潮

機器之心報道
機器之心編輯部
誰掌握了 AI 體驗、開發者和生態,誰就掌握了智慧體 AI 時代的主動權。
「智慧體」無疑是 2025 年人工智慧行業最重要的關鍵詞之一。
基於大語言模型,智慧體具備自主思考、規劃,呼叫工具並處理複雜任務的能力,且無需依賴人類明確的驅動指令。在底層技術持續突破的當下,智慧體正在重塑人機互動方式。
2025 年被廣泛視為智慧體爆發的元年。OpenAI CEO 奧特曼年初在名為《Reflections》的部落格長文中表示,今年人們會看到第一批 AI 智慧體「加入勞動力大軍」,並從根本上改變各家公司生成內容的方式 [1]。

智慧體大潮已至
產業競速悄然打響
如今,智慧體迅速成為人工智慧領域的焦點,OpenAI(Operator)、Monica(Manus)、智譜(AutoGLM 沉思)等國內外廠商先後推出相關產品,引發持續熱議。與此同時,智慧體也正湧入手機等終端裝置,終端體驗由此快速迭代升級。
然而,雖然智慧體熱潮湧動,但規模化落地仍面臨嚴峻挑戰——演算法效率提升緩慢、跨終端生態碎片化嚴重、硬體與軟體之間協同迭代週期漫長,成為產業競爭的核心瓶頸。實現真正的智慧體落地,需要晶片廠商、大模型廠商、手機廠商和開發者生態的高度協作。
這其中最核心的角色自然是承載算力的晶片。
4 月 11 日,在 MediaTek 天璣開發者大會 2025(MDDC 2025)上,我們清晰地看到了晶片廠商在智慧體時代的戰略佈局與思考。
MediaTek 不僅釋出了新一代旗艦智慧體 AI 晶片天璣 9400+,還推出了橫跨 AI 應用與遊戲開發的一站式視覺化智慧開發工具集(Neuron Studio 與 Dimensity Profiler)和升級後的天璣 AI 開發套件 2.0、多場景新形態的 AI 應用逐一亮相。
MediaTek 董事、總經理暨營運長陳冠州在會上明確表示「下一波 AI 浪潮屬於智慧體。」而 MediaTek 已經做好準備,從分析式 AI、生成式 AI 到如今快速崛起的智慧體 AI 階段,MediaTek 持續領跑產業佈局,全面推動端側 AI 生態落地與迭代。
MediaTek 董事、總經理暨營運長 陳冠州
角色演變
從「算力提供者」到「生態賦能者」
智慧體的端側落地,已經成為一項全方位的系統工程。從模型開發、系統設計到應用生態與使用者體驗等任何一環都不能拉胯,要求晶片廠商、大模型廠商、手機廠商、開發者進行全產業鏈協作。
晶片廠商作為底座算力的提供者,肩負著核心的責任——為整個產業鏈提供更強大的端側 AI 算力、最佳化工具鏈,降低智慧體的技術門檻,提升執行效率;大模型廠商則致力於演算法迭代,決定智慧體的智力水平;手機等終端廠商透過系統佈局,為使用者提供觸達智慧體的渠道;而開發者則構建豐富多樣的場景生態,讓智慧體從概念落地到實用場景。
隨著晶片端側能力的提升,端側 AI 正逐漸成為生態鏈的決定性力量。這意味著晶片廠商不僅僅再是單純的硬體和算力提供者,而逐漸演變成了標準制定者、生態賦能者。用一句話概括,「誰控制了端側 AI 的能力入口,誰就擁有了智慧體 AI 時代的流量主權。」
面對這一趨勢,晶片廠商正在以全面的戰略佈局推進智慧體的規模化落地。從晶片效能、算力架構,到工具鏈的開發與生態賦能,每一步都致力於打破產業生態之間的壁壘,真正實現端側 AI 的全場景、規模化落地。
以旗艦技術為引擎
MediaTek 掀起智慧體 AI 普及的第一波浪潮
作為全球手機 SoC 出貨量第一的晶片廠商,MediaTek 持續深化端側智慧體生態佈局,打通從底層晶片架構、模型適配到應用生態的閉環路徑,構建起智慧體時代的基礎能力體系。
過去一段時間,MediaTek 持續在天璣系列晶片,包括天璣 9300、9300 + 以及首款 5G 智慧體 AI 晶片天璣 9400,都展現了其在融合生成式 AI 和智慧體 AI 技術上,實質性推動端側 AI 進入規模落地階段。
此次大會發布的旗艦 5G 智慧體 AI 晶片天璣 9400+,集成了第八代 AI 處理器 NPU 890,支援部署包括高達 8B 規模的 DeepSeek-R1 模型,推理精度甚至超越部分雲端大模型。同時配備了增強型推理解碼技術(SpD+),與混合專家模型(MoE)、多頭潛在注意力機制(MLA)和多 Token 預測(MTP)等先進技術,將推理速度提升 20%,實現效能與效率的雙躍升。
MediaTek 打響智慧體 AI 普及的第一槍,構築未來生態的算力基座。這一系列技術組合,標誌著 MediaTek 不只是晶片廠商,更是推動智慧體從概念走向普及的 「開路先鋒」
MediaTek 資深副總經理 徐敬全
開發工具全棧升級
讓智慧體生態實現規模化落地
硬體的全方位升級為端側智慧體 AI 能力的釋放、各類生成式 AI 任務的高效處理開足了馬力,而在軟體層面進一步將端側 AI 應用開發的工作流程標準化、自動化、平臺化。在智慧體 AI 時代,晶片廠商不止拼算力,更要拼「誰能讓開發者減負又能做出好東西」。
此次,MediaTek 重磅推出了包括 Neuron Studio、Dimensity Profiler 以及全新升級的天璣 AI 開發套件 2.0 在內的一系列創新開發工具和平臺,為開發者和生態夥伴提供強有力的支援,加速端側智慧體應用的規模化普及。
具體而言,Neuron Studio 是一個整合了 AI 應用開發全流程的一站式視覺化開發工具,它針對過去開發工具碎片化、調優過程繁瑣、模型分析耗時過長等開發痛點,創新地提供了跨模型全鏈路分析、神經網路自動化調優以及一站式 MLKits 開發工具整合等功能。透過自動化、視覺化的方式,Neuron Studio 極大地降低了 AI 模型適配端側裝置的複雜度,過去開發者耗時數週進行手動調優的過程,如今數小時即可自動完成。
而 Dimensity Profiler 則聚焦於安卓平臺遊戲開發領域的痛點,提供了系統全效能的一站式分析功能。該工具能夠捕捉微秒級 CPU 與 GPU 的效能排程、自動記錄幀率掉幀與記憶體異常問題、即時掌控溫控策略以及利用 AI 技術主動定位渲染異常畫面等,使開發者能夠精準定位問題、快速最佳化遊戲效能。Dimensity Profiler 的誕生不僅解決了長期困擾安卓遊戲開發者的瓶頸問題,也為遊戲生態注入了持續發展的強勁動力,獲得了生態夥伴的高度認可。
此外,全新升級的天璣 AI 開發套件 2.0 也帶來四大關鍵能力飛躍:模型庫擴容至 3.3 倍、支援 LoRA 端側訓練(效率提升 50 倍)、開源彈性架構、推理頻寬最佳化。這些進展,大大降低開發者門檻,加快 AI 應用向終端遷移。
MediaTek 透過上述軟硬體深度整合與生態賦能的組合策略,不僅有效降低了開發者進入智慧體生態的技術門檻,更關鍵的是為開發者提供了快速迭代創新的土壤。這種開放、靈活、高效的開發生態模式,正成為 MediaTek 相較於其他晶片廠商的重要差異化競爭的優勢,也為未來端側智慧體生態的全面爆發奠定了堅實基礎。
MediaTek 無線通訊事業部總經理 李彥輯
以平臺級視角整合
構建智慧體時代的生態閉環
最後,MediaTek 構建了更宏大的的智慧體生態系統,聯合 OPPO、vivo、榮耀、小米等手機廠商落地端側 AI 功能,與阿里雲通義千問、面壁智慧等加深大模型領域合作,聯動 NVIDIA TAO 生態系統以豐富開發者工具和資源,推動智慧體應用的快速發展。這種全方位生態戰略,為 MediaTek 未來在智慧體 AI 領域佔據主導地位奠定了堅實基礎。
從晶片底座、應用開發到產業生態,我們看到了 MediaTek 對於智慧體 AI「底座提供者」、「能力解放者」與「生態賦能者」不同角色的深耕與投入。晶片決定效能的上限,生態決定體驗的下限。MediaTek 以平臺級視角推動全鏈條協同,讓智慧體不止於技術落地,更能體驗成真
隨著 MediaTek 重構端側 AI 的基礎設施,智慧手機向「智慧體手機」轉型的藍圖更加清晰,讓所有人的「個人智慧體」起點掌控在手中。
智慧體 AI 時代
要百尺竿頭更進一步
目前端側 AI 生態依然呈現明顯的碎片化趨勢,不同終端、模型與應用之間仍然存在大量技術孤島,彼此缺乏高效協同。晶片廠商若要在未來真正實現生態領先地位,必須推動整個產業鏈更加緊密地聯合起來,共同制定統一的跨終端、跨應用的端側智慧體行動標準。
這種聯合標準的戰略意義極為關鍵,它不僅是技術競爭的制高點,也將直接決定產業未來的生態格局走向。如果產業鏈不能儘早實現聯動,AI 智慧體生態或陷入更嚴重的碎片化,從而阻礙產業整體創新速度和規模化落地程序。
正如 Meta CEO 扎克伯格所判斷:「未來的 AI 智慧體可能比人類還多,人類將生活在一個有數億、甚至數十億 AI 智慧體的世界中。」在這一時代背景下,晶片廠商對生態的掌控力將成為決定競爭勝負的核心力量。MediaTek 當前的生態佈局,不僅僅是針對某個終端或單一領域,更是在構建面向未來的統一生態平臺,以便能更好地應對複雜多樣的應用場景和終端裝置。
從這個角度看,未來智慧體生態的核心競爭,不再只是硬體算力或單一技術的比拼,而是上升到生態協同與使用者體驗的綜合競爭層面。MediaTek 當前的戰略佈局不僅在構建智慧手機的入口,更為產業鏈各環節的合作伙伴鋪設了一條通往智慧體時代的快速通道,讓每個參與者都能真正受益於生態的協同創新
MediaTek 率先為這個時代打下堅實的基礎,讓每個人都擁有屬於自己的智慧體時代入口。讓每個企業、每個行業都能真正享受到智慧體時代帶來的深刻變革。
參考連結:[1] https://blog.samaltman.com/reflections
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