9 月 15 日，联发科正式推出新一代天玑旗舰芯片——天玑 9600 Pro，一款真正面向智能体手机的 Agentic SoC。
从 Claude Code 到 OpenClaw 的爆发，Agentic AI（智能体 AI）几乎就是今年 AI 领域最明确的一条技术主线。背后是 Agent 正在从根本上改变人机交互的方式，也注定「AI 手机」要向「智能体手机」进化：手机要理解意图、主动感知，甚至替你执行任务，不再只是等用户「打开 App」。
这场变化同时发生在 OS 和芯片两端。OS 要把 Agent 组织成新的交互和服务体验，芯片则决定这些能力能否持续、流畅、高效地运行。芯片能力为 OS 打开新的可能，OS 带来的新场景，也会反过来推动芯片变化。
所以我们看到谷歌、华为、小米，以及「新晋玩家」豆包和阶跃星辰都在往 AgentOS 演进，OPPO、vivo 和荣耀的新一代操作系统也在向 AgentOS 进化。此时天玑 9600 Pro 的推出，则显得恰逢其时。
不只是更强的 NPU，在天玑 9600 Pro 上，我们看到了围绕 AI 原生架构设计的旗舰芯片，已经驰骋在旗舰新赛道上。
Agent 改变 SoC，AI 开启「全芯化」
先简单看下这一代的「底子」。天玑 9600 Pro 作为行业首批采用台积电 2nm 制程的移动 SoC，整颗芯片塞进了超过 330 亿颗晶体管。
CPU 继续坚持全大核路线，只不过这次变成了 2+3+3：
2× C2-Ultra 超大核 @4.55GHz
3× C2-Pro 大核 @4.35GHz
3× C2-Pro 大核 @3.1GHz
加之 L2+L3 + 系统缓存合计达到 34.5MB，其中二级缓存较天玑 9500 提升 21%，还率先支持 LPDDR6 和 UFS 5.0。相比前代，天玑 9600 Pro 的超大核性能提升了 17%，多核性能提升了 15%，更是做到超大核功耗下降 37%，多核功耗下降 61%。
这不仅意味着手机可以跑得更快、更省电，在 Agent 时代也意味着更多余力去承接频繁的系统调用、多任务并发，以及持续发生的 Agent 交互。
过去我们谈手机 AI，注意力很容易集中在 NPU，毕竟端侧模型要跑得快，就得有更强的 NPU 算力。但 Agent 不只是大模型，不是跑一次模型就结束，一句「帮我订一张明天去上海的机票」，到最后真正完成任务，中间要经过模型推理、读取上下文、检索信息、打开应用、调用系统服务、等待结果，再重复多次推理和执行。
NPU 负责端侧模型的计算，但大量应用执行、系统调用和任务编排，最终还是要落到 CPU 上，同时内存要留住模型和应用，电源管理还要应付一次次启动与休眠。简言之，Agent 任务需要调动整个 SoC，而不只是 NPU。
所以 AI 必然要从 NPU 的一项能力，彻底融入整颗 SoC 的架构设计。
而 CPU 对于 Agent 和用户都同等重要，作用自然极其关键。天玑 9600 Pro 不仅在第四代全大核架构中，通过双超大核的设计面对 AI 重载、多任务和复杂应用负载，更是创新性设计了天玑智算融合架构，把 CPU、NPU、电源和内存拉到一起，根据端侧 AI 任务预测接下来的算力需求，再动态调度资源。
此外，Agent 长期存在于系统里，同时和几十个应用抢 CPU、抢内存、抢功耗预算。而天玑 9600 Pro 除了率先支持 LPDDR6 和 UFS 5.0 外，关键的变化还在于采用了 AI 与 App 并发的「超级内存调度技术」，可以实现 25 个应用和一个 3B 大模型同时保活，大模型启动速度还能提升 27%。
Agent 时代，需要更强的双 NPU
以「大模型 +Harness」为核心，Agent 端侧运行的表现，自然还是离不开 NPU 的算力支持，只是我们需要更加兼顾性能与能效表现的 NPU。
智能体手机面对的 AI 负载，恰好分成了差异很大的两类。一类是环境感知、情境识别这样的轻载任务，需要长时间低功耗运行的 NPU。另一类则是多模态理解、大模型推理和复杂任务执行，除了云端，也需要短时间内可以调用足够端侧 AI 算力的 NPU。
这很矛盾。都交给一颗追求峰值性能的 NPU，很难绕开功耗问题。但如果为了低功耗牺牲性能，多模态理解、大模型推理这些重载任务，又很难获得足够的端侧算力支持。所以天玑颠覆性地设计双 NPU 架构，在能效和性能之间找到了最佳平衡点。
第二代超能效 NPU 功耗相比天玑 9500 降低 40%，让轻载 AI 模型 Always-On 可以全天候运行。超性能 NPU 1090 则负责更重的端侧推理，大语言模型预填充性能较天玑 9500 提升 51%，每瓦特生成词元数提升了 55%，最高可以在端侧运行 30B 的 MoE 大模型。
简单来说，第二代超能效 NPU「一直醒着」，始终关注环境和用户，超性能 NPU 1090「认真思考」，在 AI 需要时全力计算。
比如与 OPPO 合作，让小布助手可以主动识别用户的「要紧事」并及时提醒。而与阶跃星辰的合作，则让手机可以进一步理解用户意图，提供更主动的智能体服务。
双 NPU 架构的价值，也就在这里。Agent 既要长期在线，也要在需要的时候完成更复杂的推理，两种状态各自交给更合适的算力，才有可能兼顾体验和功耗。
游戏、影像和通信，AI 的全链路渗透
当然，让 AI 真正融入整颗 SoC，也包括 GPU、ISP 乃至通信等计算链路。
尤其是在游戏方面，英伟达、苹果在 PC 上都引入了神经网络渲染技术，基本思路就是让 AI 直接参与游戏画面渲染，降低传统 GPU 负担，来实现更强大的游戏性能。
手机的芯片面积、功耗和散热空间更是有限，继续堆 GPU 规模、拉高频率，移动游戏迟早会撞上一堵墙。
而天玑 9600 Pro 采用了新一代 G2-Ultra NX GPU，3DMark Steel Nomad Light 峰值在同功耗下性能提升了 18%，功耗相较天玑 9500 下降了 24%，在《三角洲行动》中能以原生 185fps（平均）满帧流畅游玩；在重载游戏《明日方舟：终末地》中也可以做到平均 59fps，且相同帧率下功耗相较天玑 9500 下降 30%。
而且神经网络开始替 GPU 完成一部分工作，画质得以大大提升的同时，功耗也能降下来。在天玑倍帧技术 4.0 加持下，天玑 9600 Pro 游戏场景的整体功耗较天玑 9500 可以降低 20%。
比如在极重载狩猎共斗手游中，将帧数从 60fps 提升到 90fps，单帧功耗却能相较天玑 9500 降低 21%。同时，185fps 方案相较原生 120fps，单帧功耗相较天玑 9500 下降 22%。
对手机来说，这条路甚至可能比单纯提高百分之十几的 GPU 性能更重要。
而到了天玑智能影像架构，AI 也在进一步融入 ISP 的计算流程。全景深计算光学影像会借助 NPU 完成多帧计算，让前景和后景同时保持清晰。AI 语义分析引擎则会先理解画面，再让 ISP 分区处理色彩和影调。
过去 ISP 更多是在处理像素，现在它还要先「看懂」像素。今年天玑还特别支持 4K 240fps 的录像功能，这将成为旗舰手机对抗新 iPhone 录像的杀手锏。
天玑 AI 通信开放平台甚至允许 OEM 厂商使用自己的模型，参与蜂窝选网、Wi-Fi 和定位决策。联发科提供底层能力，厂商再用自己的数据和场景继续调校，把 AI 变成更稳定的连接体验。
从 Agent 到游戏、影像和通信，AI 正在进入 SoC 原本的计算逻辑。所谓「AI 原生」，也应该从整颗芯片如何被重新组织来理解。
写在最后
回头看，从更早推动端侧大模型，到天玑 9400 把 Agent 能力逐步带进 NPU，再到天玑 9500 率先用双 NPU 解决高性能与 Always-On 之间的矛盾，联发科可能在很早就预见：当 AI 真正进入手机，最终一定不会只停留在一个聊天框、一颗 NPU。
比起竞品单独的性能提升和「冰冷」的峰值跑分数值，天玑 9600 Pro 在日常真实使用场景下的能效曲线更加漂亮，而更大的变化在于，AI 从 NPU 进入整颗 SoC，让原本相对独立的计算单元，围绕 AI 变得更加一体化、更加强大。面对智能体 AI 发展浪潮，只有面向 AI 新时代设计的融合计算架构才能真正助推端侧体验落地。
说到底，智能体手机真正需要考察的，是整颗 SoC 能否承载持续、碎片化又不断变化的 AI 任务，以及芯片能否和 OS、模型、应用共同完成一个任务。
最终落到用户身上。Agent 可以更长时间待在后台，需要思考时又有足够的算力。游戏可以借助神经网络提高画质、降低功耗，相机和通信也能更早判断环境，主动做出调整。
用户未必知道背后调用了哪颗 NPU，但应该能感受到手机更懂自己，同时依旧流畅、稳定，也不至于因为 AI 而带来电量焦虑。
在这个意义上，天玑 9600 Pro 给出的，是一套面向智能体手机的新底座，也是今天打造全新一代智能体手机最好的硬件底座。
