聯發科搶下 2nm 頭香：Dimensity 9600 Pro 讓 300 億參數模型直接跑在手機上

邁向 2 奈米的競賽出現了新霸主，而這一次不是蘋果、不是高通，也不是三星。2026 年 9 月 15 日，聯發科（MediaTek）——這家過去給人「中高階市場之王」印象多於「規格表冠軍」的台灣晶片設計公司——發布了 Dimensity 9600 Pro：業界首款採用台積電 2nm 級 N2P 製程的旗艦手機系統單晶片。同場還推出兄弟款 Dimensity 9600M，採 3nm 製程，負責把旗艦級體驗帶往更親民的價位帶。

這一步的意義遠遠超過製程節點的口號之爭。它是最明確的訊號：手機產業的重心已經從相機與螢幕，徹底轉移到另一件事上——在本地、全天候地運行夠份量的 AI 模型，既不把電池榨乾，也不把你的資料送上雲端。

第一個站上 2nm——以及它實際上買到了什麼

聯發科自稱是全球出貨量第一的手機晶片供應商，並表示該公司是第一家宣布觸及 2nm 門檻的廠商。這個底氣來自一年前的布局：2025 年 9 月 16 日，聯發科宣布率先與台積電合作強化版 N2P 製程，並已完成旗艦 SoC 的設計定案（tape-out），預計 2026 年底進入量產。

台積電的 2nm 技術是代工史上首次採用奈米片（nanosheet）電晶體結構，告別了自 2011 年以來支撐整個產業的 FinFET。帳面上，N2P 在相同功耗下效能提升最高 18%，相同速度下功耗降低約 36%，邏輯密度則是上一代 N3E 的 1.2 倍。這些是抽象數字；聯發科為 9600 Pro 公布的具體數字更為驚人：單核效能提升最高 17%、多核效能提升 15%，同時多核功耗降低 61%。（ footnote 註明：這些數據來自聯發科實驗室的示範機台測試。）

61% 這個數字之所以是頭條，原因很簡單：端側 AI 是持續性負載，不是爆發性負載。一個全天候盯著你的行事曆、訊息和相簿的 AI 助理，不能依賴效能尖峰——它需要的是穩態效率。而這正是 2nm 製程加上重新設計的電源架構所買到的東西。

再度全大核——但更快了

CPU 延續聯發科帶起「全大核」（All Big Core）設計哲學，採 2+3+3 配置：

• 2 顆 C2-Ultra 核心，時脈最高 4.55 GHz
• 3 顆 C2-Pro 核心，時脈最高 4.35 GHz
• 3 顆 C2-Pro 核心，時脈最高 3.1 GHz

完全沒有小核叢集——每一顆都是大核，由排程軟體決定哪一層級處理哪個任務。餵養它們的是 34.5 MB 系統快取，以及聯發科旗艦晶片上首次支援的 LPDDR6 記憶體與 UFS 5.0 儲存。記憶體的升級對 AI 工作負載尤其關鍵：LLM 推論極度吃頻寬，LPDDR6 的更高吞吐量會直接轉化為端側更快的 token 生成速度。

升級版的 Dimensity Scheduling Engine 協調軟硬體，動態分配運算、電力與記憶體資源——聯發科表示，這讓手機廠商可以讓多個 App 常駐背景運行，而不必付出傳統上伴隨而來的電池代價。

真正的主角：為 Agent 而生的雙 NPU 架構

如果製程是地基，AI 子系統才是這棟樓的目的。Dimensity 9600 Pro 採用雙 NPU 架構，搭配聯發科所謂的 Agentic AI Engine——軟硬體協同設計，目標是讓端側 AI 能夠「感知、推理、行動」。

聯發科公布的關鍵數字：

• 第二代「Super Efficient NPU」讓常時啟動（always-on）AI 工作負載功耗降低 40%
• NPU 1090 的 LLM prefill 效能提升 51%（也就是讀取並消化你提示詞的階段），每瓦特 token 生成效率提升 55%
• 平台支援最高 300 億（30B）參數的端側模型

300 億參數是一個有意義的門檻。一年前，旗艦手機還在展示 7B 級模型的本地運行。跨進 30B 領域，意味著一個現代化的緊湊型 MoE 模型——擅長工具呼叫、多步推理與程式碼的那一類模型——已經可以完全住進手機裡。聯發科的行銷話術把這件事包裝成「數位分身」（digital twin）：一個學習你的偏好、分析端側資料、主動提供協助的 Agent，而你的個人脈絡資料永遠不離開裝置。

「AI Computing Fusion Architecture」把 CPU 與 NPU 串接起來，讓工作負載在兩者之間流動，而不是把 NPU 當成只負責相機散景的孤立加速器。正是這種整合，把這一代產品與兩年前那些「AI 加持」晶片區分開來。

GPU 與影像：仍在推進，只是不再是主角

G2-Ultra NX GPU 並非配角：聯發科宣稱峰值效能提升最高 27%、峰值功耗降低 24%、光線追蹤加快 18%，端側遊戲最高支援 185fps。全新的 Dimensity Neural Graphics Architecture 融合 GPU 與 AI 運算，HyperEngine 負責調校體驗。

影像系統獲得同等對待。Imagiq 1290 ISP 搭配新的 AI Imaging Fusion Architecture，把 ISP 與 NPU 能力合而為一：NPU 驅動的 60fps 動作捕捉、原生 4K240 超慢動作直出（Dimensity 系列首見）、4K60 AI True Color Tone、4K120 電影級 log 錄影，以及 17EV 動態範圍。規格很有競爭力——但值得注意的是，這些如今讀起來像是「基本盤」。發布內容的順序說明了一切：AI 第一，製程第二，GPU 與相機在後。

9600M 與市場棋局

採 3nm 製程的 Dimensity 9600M 把 Agentic AI Engine、Scheduling Engine、常時感知與 185fps 遊戲帶到更低價位帶，首批裝置預計與旗艦同期登場。聯發科表示，搭載兩款晶片的首批智慧型手機預計本季上市——這意味著具備真正本地 30B 級 AI 能力的旗艦與中高階機種，有機會在 2026 年結束前送到消費者手上。

競爭格局相當殘酷。高通正在兩線作戰——既守 Snapdragon 旗艦招牌，又新擴展資料中心業務，包括 9 月 8 日宣布、最高達 600 億美元的 Amazon 多世代合作案。蘋果預計推出自家的 2nm 晶片，而台積電產能吃緊。三星代工的掙扎甚至讓自家 Exynos 轉向台積電。在這個棋盤上，聯發科搶先宣布 2nm 手機 SoC，既是工程里程碑，也是定位奇襲：它告訴手機廠商，那家以高性價比聞名的公司，現在打算定義旗艦級 AI 體驗。

為什麼端側 AI 是整場戰役的核心

這場發布會裡每一個數字都往「每瓦效率」與「記憶體頻寬」傾斜，原因其來有自。2026 年的 AI 敘事被前沿實驗室、資料中心與千億美元級運算合約佔據。但經濟學是雙向的：資料中心裡的每一次推論，都是供應商在付錢；而你手機上的推論，供應商一毛錢都不用付——而且在飛機上、在隧道裡都能用，最關鍵的是，你的隱私資料從頭到尾不離開裝置。

Agentic AI 讓這個論點更加尖銳。一個會讀你的訊息、看你的螢幕、代替你採取行動的 Agent，恰恰是使用者最可能拒絕送到別人雲端處理的工作負載。一支能夠在本地端承載這種 Agent、跑 30B 參數模型、常時啟動功耗還降低 40% 的手機，把隱私論述直接轉化為硬體購買決策。

聯發科的賭注是：這才是消費者真正感受得到的規格——而不是第四顆鏡頭。如果首批 2nm 手機本季如期出貨，而端側 Agent 體驗禁得起評測檢驗，那麼 9 月 15 日這一天，可能會被記住為手機 AI 競賽的轉捩點：從雲端聊天機器人之爭，正式轉向矽晶圓之戰。

無論如何，傳給高通與蘋果的訊息再明確不過：2nm 時代開局，桿位上坐的是聯發科。