Google平價AI手機Pixel 9a，對戰i16e！1.6萬有什麼功能？規格一次看|數位時代 BusinessNext

Google推平價AI手機Pixel 9a，對戰i16e！1.6萬有什麼功能？規格一次看

Google中階機Pixel 9a將於4月上市，定價1.6萬元起，1.6萬元價位，卻幾乎把AI功能通通塞進去了。

外型：四色新設計，鏡頭不凸了

Pixel 9a 在台灣將推出曜石黑、陶瓷米、莓果粉與全新鳶尾紫共四款顏色，背面採用全新設計，把相機模組塞進機身內，少了過去突起的平台，同時採平面邊框和比過去更圓潤的邊角造型。

螢幕大小是6.3吋，比8a的6.1吋略加大一些，支援最高120 Hz更新率，亮度提升35%，最高可達2,700尼特，也比前代2,100尼特升級。

規格：旗艦級處理器、5100mAh大電量

規格方面依照往例，繼承上一代旗艦Pixel 9系列的Tensor G4處理器，續航力是一大亮點，內建5,100mAh大電量電池，在一般使用下可超過 30 小時，開啟超級省電模式能長達100小時。最高支援 23W 有線快充與 7.5W 無線充電。此外，防塵防水等級也提升至 IP68。

相機：雙相機模組，AI攝影功能全包

Pixel 9a配置了兩顆相機，包含一顆4,800萬像素主鏡頭和一顆1,300萬像素的超廣角鏡頭，主鏡頭像素數意外從上一代的6,400萬調降了，可能有意靠AI演算彌補相機模組的妥協。

Pixel 9a也是a系列首款具有微距攝影和天文攝影短片的手機。Google AI拍攝功能也沒有少，包括完美合照、魔術橡皮擦、魔術降噪、夜視模式、天文攝影與夜視全景等，還加入首次Pixel 9才推出的新功能：一起拍（AI拼接多人合照）、自動構圖修正（調整畫面中物體擺放位置）、再想像（透過文字指令生成背景或添加細節）。

軟體：內建Gemini助理

Pixel 9a同樣也內建Google Gemini助理， Gemini擴充功能可以整合Google 地圖、日曆、Gmail和YouTube等應用程式，快速幫你完成待辦事項。另外，透過Gemini Live對話模式，只需要自然地像跟朋友對話的方式，Gemini 就可以快速理解需求並提供協助，像是發揮創意規劃慶生派對的主題、練習公開演講等等。

後續更新，擁有 Gemini Advanced 訂閱的使用者也可以透過 Pixel 9a 使用 Gemini Live 最新的即時視訊和畫面分享功能。使用者可以直接透過開啟相機跟Gemini討論周遭環境，或是透過影片分享的方式，來跟AI互動。

Google承諾為Pixel 9a提供長達7年的作業系統、安全性更新及Pixel Drop功能推送。

中階手機大戰開打？

Pixel 9a和iPhone 16e在中階機市場同場較勁，不只便宜 5,410 元，相機模組、電池等規格都比iPhone 16e堆得更高，幾乎接近上一代旗艦機。三星Galaxy A56、A36、A26也在3月下旬上市，可以看出大廠正在中階手機角力的局面。

不過根據金融機構高盛1月的分析數據顯示，全球智慧型手機市場正在出現M型化現象，200至600美元（約台幣6,600~1.9萬元）中階手機市場佔比逐年下滑，2021年創下的35％市佔率已是高峰，預計到2027年將降至23%。

然而高階機佔比卻逐年攀升，足見光是CP值已經打動不了消費者，幾家大廠試圖用更出色的配置吸引中階消費者回頭，是否能讓中階機市場重新振作值得關注。

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。