傳Google棄高通、選三星,合作自研晶片!Pixel 6成有望搭載的野心之作?
傳Google棄高通、選三星,合作自研晶片!Pixel 6成有望搭載的野心之作?

目前的手機硬體似乎處於決賽期,隨著時間過去,參賽的廠商一個接一個地被淘汰。

過去在新手機發佈前,人們總是會對新機的CPU做百般猜測,究竟會採用德州儀器、英偉達、英特爾,還是高通、聯發科?

但如今,隨著幾家廠商的黯然離場,晶片市場變得無趣許多。SoC(單晶片系統)的主流供應商幾乎用一隻手就能數出來:雙雄爭霸的高通、聯發科,獨樹一幟的蘋果A系列,掙扎中的海思以及若即若離的三星獵戶座(Exynos)。

一直以來,「晶片決賽圈」都是在淘汰廠商,鮮少有後進者入局。

不過,在晶片的技術壁壘越來越高的同時,還是有一些野心勃勃的廠商想要攀上技術高地。有傳言稱,將要打破這片僵局的新手,很有可能會是Google。

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圖/ turtix via shutterstock

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Google會是下一個晶片「玩家」?

一直以來,Pixel都被Android用戶稱為Google的「親兒子」——它有原汁原味的Android原生系統、能領先其他Andorid手機體驗新的系統版本,以及由Google親自調教的成像系統。

現在,Google有可能還要為這位「親兒子」換上一顆親手打磨的晶片。

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圖/ Google Blog

久聞其聲卻不見其形,便是在形容Google的自研晶片。2020年4月,在美國新聞網站Axios的一篇報導中提到,Google正在與三星合作設計一款代號為「 Whitechapel 」的晶片,並且已試生產成功。

Axios表示,Whitechapel以Arm為基礎架構,為8核心CPU的設計,集成Google在人工智慧、圖像處理等技術,並將採用三星的5nm工藝來進行生產。

不過,晶片開發週期比想像中的還要長,試生產成功再到投入量產之間,可能還要有一年甚至更長的時程。Axios當時估計,Google的自研晶片還需要一年才能真正運用在Pixel手機,也就是說,今年很有可能推出Pixel 6系列。

在2020年Google的財政電話會議上,Google執行長桑德爾.皮蔡也表示將會在硬體方面進行一些更深入的投資,有傳聞猜測,這是其自研晶片Whitechapel即將發佈的訊號。

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圖/ Reuters Connect

隨著一年之期將至,越來越多關於Whitechaple的消息被披露出來。根據《9to5Google》的報導稱,Google今年秋季推出的手機有望搭載代號為「 GS101 」的自研晶片,其中GS可能就是「 Google Silicon 」的縮寫。

《9to5Google》也提到,新的晶片有可能會運用於代號為「Raven」和「Oriole」的兩台裝置上,也就是今秋將發佈的Pixel 6以及Pixel 5a 5G,開發工程是與三星的半導體部門一起合作進行。這也意味著,Google的新晶片可能會與三星的Exynos 2100共用一些軟體元件等。

有傳聞猜測,Google會像蘋果一樣將自製晶片應用在Pixel手機和ChromeBook筆電上,從晶片端串聯硬體生態圈。

但就目前來看,Google的保密工作相當嚴苛,並拒絕對這些傳聞發表評論,更多關於Whitechaple的性能表現、晶片架構等資訊依然不得而知。

這一切令人不禁期待起今年5月的Google I/O大會,是否真的會有一個硬體驚喜在等待著眾人。若Google要另起爐灶的話,這將是Pixel系列手機首次拋棄高通晶片,對Pixel系列的粉絲來說,這或許是一個好消息。

延伸閱讀:Google I/O將於5月中強勢回歸!免費開放全球開發者參與、新版隱私政策受關注

採用高通旗艦晶片向來是Pixel系列手機的傳統,但去年的Pixel 5卻打破這項傳統,轉而採用高通的Snapdragon 765G而非Snapdragon 865。外界猜測,這可能是出於成本的考量。

對於Pixel 5系列而言,少了旗艦晶片確實是一個不小的遺憾,這意味著與同樣定位的旗艦對手相比,Pixel 5系列在性能表現上將有不小的短處。

若Google轉而採用自研晶片的話,硬體的採購成本將會大幅降低,新一代Pixel也可以重新搭載旗艦級水準的晶片,在性能表現上,Pixel 5將會有較大的提升。

自製晶片,Google是認真的

事實上,先前的Pixel系列手機就曾搭載過不少Google的晶片。在自製晶片這件事上,Google的態度是認真的。

細數一下大眾較為熟知的案例,Pixel 2就曾搭載著Pixel Visual Core(PVC)。 PVC是Google專為圖像處理研發的晶片,它的出現讓Pixel 2的拍照表現被稱為當時最強的單鏡頭手機

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圖/ 愛范兒

Pixel 2刷新了當時有一定權威性的DxOMark拍照排行榜,以99分的高分超越iPhone 8 Plus的94分拿下冠軍。

PVC擁有8個效能核心,每秒可以進行3兆次計算。在PVC的算力加持下,Pixel 2能在用戶幾乎察覺不到的時間內,拍出前後景一致清晰的HDR+照片,且與前代Pixel只能仰賴Google Camera App才能獨享HDR+功能不同,PVC讓第三方App也能完成HDR+的計算。在任何情況下,暗部細節都能被清晰呈現,這種軟硬體結合的計算攝影效果在當時是令人非常驚豔的。

經過Android Central的測試發現,PVC的運行速度要比Snapdragon 835的圖像處理器快上五倍,而耗能不到Snapdragon 835的十分之一,它因此被評價為「 Pixel 2攝影鏡頭的秘密武器 」。

而在Pixel 3系列上,Google運用了一顆名為「 Titan M 」的安全晶片,以確保手機的數據安全。

Titan M能從Boot層面阻斷對Android系統進行降級和攻擊Boot loader(啟動程式)的行為,且可以限制惡意程式的解鎖次數,防止數據遭篡改和竊取,保護Android系統的完整性。

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圖/ shutterstock

Google還為第三方程式提供了Titan M的API介面,例如程式開發者可以將密碼儲存在Titan M中,確保數據的獨立與安全。

來到Pixel 4時,於前兩代發揮重要作用的PVC晶片消失了,取而代之的是Google新研發的「 Neural Core 」晶片,其作用相當於人們更熟悉的TPU(張量處理器),能透過機器學習來完成HDR合成、語音控制、臉部辨識等的計算工作。

在目前最新的Pixel 5和Pixel 4a系列上,Neural Core又被Google捨去了,而Titan M則被保留下來。Google表示,這是因為他們透過優化演算法,讓Snapdragon 765G發揮出與Neural Core相近的計算能力。

不過在Pixel 5上,原先的臉部解鎖功能也被刪減了,相較於前一代,對於神經計算的需求降低了不少,也不難理解捨去Neural Core的成本來為5G等新功能鋪路的作法。

在新的GS101自研晶片上,這份遺憾有望能得到彌補,根據社群網站XDA的消息稱,GS101將會集成TPU和安全晶片Titan M,而神經計算核心也將會回歸。

為何要捨棄旗艦晶片,自己埋頭研發?

根據研調機構Counterpoint公佈的2020年第三季全球智慧型手機SoC晶片市場的統計報告顯示,聯發科和高通依然佔據著SoC市場的半壁江山。

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圖/ 愛范兒

延伸閱讀:聯發科做對這兩件事,助攻股價破千、超車高通!IC設計一哥還有哪些5G布局?

不得不承認的是,銷量平平無奇的Pixel系列手機即便投入自研晶片,也不會對Android陣營的晶片市場造成多大影響。也就是說,Google的入場並不會改變這個局面,但對於Pixel系列和Google的硬體生態而言,自研晶片的意義顯得更為重要。

自研晶片最大的意義並不在於性能的提升,而是延長系統的更新週期 ,換句話說,就是能用得更久。與iOS長達6年以上的系統支援相比,Android系統2–3年的更新週期經常被人詬病。

想要延長系統的更新週期,少不了晶片廠商的協助相容,而自己掌握晶片的話,便可以少去這個中間環節。根據XDA的猜測,若Pixel 6換用Google的自研晶片,有可能會獲得超過5年以上的系統更新支援,

自研晶片除了為Pixel系列帶來革新之外,對於Google另一項重要的硬體系列Chromebook,其意義也是相對重大的。

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圖/ Google

根據市調機構Canalys PC的分析數據,Chromebook在2020年的需求量創下了歷史新高,全年出貨量達到3,060萬台,且在2021年將繼續保持強勁的成長勢頭。

蘋果去年端出的M1晶片證明了Arm架構的潛力,也展現出高性能的Arm架構處理器將取代低功率X86晶片的趨勢,有評論預測Chromebook會是下一個發生Arm架構取代X86的平台。

換用Arm架構處理器能為Chromebook帶來更低的硬體成本、更好的Android系統體驗、更持久的續航力表現,且體積也能變得更加輕薄,Chrome Unboxed曾在一篇文章中指出,Arm架構就是Chrombook的下一個未來。

Google自研晶片的出現,可以進一步促進Android與Chrome OS兩個平台的融合,這對過分依賴雲端的Chrome OS而言,其軟體生態的豐富性將會獲得提升。

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圖/ Apple

那麼Google會藉此推動PC端與手機端的生態一體化,來趕上蘋果甚至超越蘋果嗎?

相較於蘋果,Google仍缺乏設計定制版CPU、GPU架構的能力,也缺少強大的移動圖形處理部門。從Google目前的研發能力來看,要趕上甚至超越蘋果的可能性並不大。

那麼,大眾為何要對這顆神秘的晶片抱持期待?

Google是少數能貫通PC、平板電腦、智慧家居、手機等多硬體生態的廠商 ,從這一點來看,Google自研晶片的潛力是相當巨大的。在M1過後,這項消息可能會讓晶片市場再一次興奮起來。

本文授權轉載自:愛范兒
責任編輯:文潔琳

關鍵字: #Google #晶片
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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