谷歌Pixel 9芯片大翻車，都怪AI戰(zhàn)略過于激進？

來源：雷科技AI硬件組?|?編輯：天星?|?排版：Kenny

在國內(nèi)沒多少用戶關心的情況下，Google Pixel 9 系列已于 8 月 22 日在海外正式發(fā)售。其實從硬件來看，這幾年的 Pixel 手機確實沒有多大的吸引力：Pixel 9 全系采用了 Google Tensor G4 處理器，數(shù)字系列提供 12GB 內(nèi)存和 128GB/256GB 存儲空間，Pro 系列提供 128GB（9 Pro）/256GB（9 Pro、9 Pro XL）/512GB（9 Pro XL）的存儲空間。至于其他硬件配置，放在高度內(nèi)卷的國內(nèi)智能手機市場中，可能在中端手機領域都不一定站得住腳。

昔日安卓標桿，今天配置全面拉胯

當然了，Pixel 9 系列主要面對的也是海外手機市場。在“又不是不能用”的指導思想下，國際手機市場確實不那么在意手機的硬件實力。不過這種“又不是不能用”的產(chǎn)品理念，在 Pixel 9 系列上終于遇到了問題。

在產(chǎn)品發(fā)布之前，部分媒體就對 Google Tensor G4 這款處理器的性能表示擔憂。而根據(jù)提前收到手機的博主的反饋，Tensor G4 這款處理器的性能可以說“全面拉胯”。比如在 DameTech 的測試中，Pixel 9 Pro XL 在 720P 分辨率下的原神平均幀率不僅遠遠落后于采用驍龍 8 Gen3 的 Galaxy S24 Ultra 和 iPhone 15 Pro Max，甚至比兩年前采用 Tensor G2 處理器的 Pixel 7 Pro 還要差，屬于逆向優(yōu)化了。

除了游戲測試外，不少博主的性能基準測試也指向了同一個結果。這種“四面楚歌”的情況，不禁讓人想起一年前的 Pixel 8 系列——Pixel 8 系列采用的 Tensor G3 同樣有嚴重的性能問題，而Google 最終的解決方案居然是“禁止 Tensor G3 機型安裝跑分軟件”，堪稱“從根本解決跑分過低的問題”。問題是，Google Pixel 是怎么從曾經(jīng)的 Android 標桿，變到如今這般境遇的？

Google Pixel 的兩大致命轉折點

在回顧 Google Pixel 系列的發(fā)展歷程時，不得不提到兩個關鍵的轉折點，這兩個節(jié)點不僅深刻影響了 Pixel 系列的市場定位和用戶認知，也為今天 Tensor 芯片低性能問題埋下了伏筆。首先，Pixel 的第一個轉折點可以追溯到 2018 年發(fā)布的 Pixel 3 系列。自 Pixel 系面世以來，相機一直是其亮點。彼時，Google 通過深度優(yōu)化的計算攝影技術，以及強大的后期處理算法，將 Pixel 3 的相機表現(xiàn)提升到了一個全新的高度。尤其是在低光環(huán)境下，Pixel 3 系列的“夜視模式”憑借單攝像頭配置就能拍出媲美雙攝甚至三攝手機的照片，迅速贏得了市場的認可。

Pixel 3 系列的成功確立了 Pixel 手機在攝影方面的標桿地位，這也是 Google 開始向自研硬件與軟件深度整合方向邁出的重要一步。盡管 Pixel 3 系列在相機表現(xiàn)上相當出色，但其整體硬件配置卻顯得相對平庸，尤其是電池續(xù)航與屏幕顯示效果一直被用戶詬病。這種“偏科”的產(chǎn)品策略雖然為 Pixel 贏得了攝影發(fā)燒友的青睞，但也讓其在綜合競爭力上逐漸落后于市場中的其他旗艦手機。

第二個轉折點發(fā)生在 2021 年發(fā)布的 Pixel 6 系列上。在 Pixel 6 身上，Google 決定拋棄過去一直采用的高通驍龍?zhí)幚砥?，首次引入了自研?Tensor 芯片。根據(jù) Google 的解釋，他們希望用 Tensor 打造 Pixel 在 AI 和機器學習領域的獨特優(yōu)勢，從而在計算攝影、語音識別和 AI 等領域實現(xiàn)突破。然而，這一決策的背后卻隱藏著巨大的偏科風險——Tensor 的性能會直接動搖 Pixel 的高端旗艦定位。

不可否認的是，Tensor 在某些 AI 計算中確實有自己的優(yōu)勢，且 Google 軟硬件一體的特點也能將 Tensor 的優(yōu)勢最大化。但優(yōu)勢最大化并不能掩蓋 Tensor 那極為明顯的短板。游戲等高負載場景下，Tensor 無法與同時期的旗艦芯片相媲美。Pixel 3 系列奠定了其在計算攝影領域的領先地位，而 Pixel 6 系列則開啟了 Google 自研硬件的時代。可惜的是，隨著市場對手機性能和綜合體驗要求的不斷提升，Pixel 系列過度依賴 AI 技術、忽視了硬件性能的短板的做法，也最終導致了今天 Tensor 芯片表現(xiàn)不佳的困境。

激進地All in AI 是Tensor 芯片問題根源？

歸根結底，Tensor 性能不佳的問題，既是制程工藝限制下的無奈之舉，同時也是 Google 對芯片要求“偏科”的直接體現(xiàn)，即過度強調(diào) AI 和機器學習的優(yōu)勢，而忽視了用戶對整體性能的需求。

大家都得承認，AI 是未來技術發(fā)展的重要方向，但目前的大多數(shù)用戶仍然更關注設備的綜合表現(xiàn)，而不僅僅是某些特定場景下的亮點功能。在這一點上，Google 需要在未來的芯片設計中找到一個平衡點，即在保持 AI 領先優(yōu)勢的同時，提升芯片的整體性能，才能真正贏得市場的認可。但留給 Google 的時間已經(jīng)不多了。從硬件優(yōu)化到核心算法，再到 AI 大模型技術的應用，Android 陣營內(nèi)的企業(yè)正在擁有與 Google 正面對抗的機會。與此同時，Google Pixel 還沉浸在“一套方案通吃全球市場”的黃粱美夢中。不可否認的是，在剛剛誕生時，Google Pixel 軟件先行的策略，確實為 Android 生態(tài)帶來了不少新鮮感，Pixel 3、Pixel 4 兩代手機也確實為當時的 Android 計算攝影起到了不可忽視的推進作用。

但在 2024 年，“一招鮮”已無法“吃遍天”，當 GPT-4 等更先進的 AI LLM 超越 Google Gemini，成為手機品牌的首選合作伙伴后，Pixel 又要用什么來維持自己的高端定位呢？或許，Google 的策略是相信“AI 一切皆可”，但顯然用戶的需求并不那么簡單。在硬件性能被持續(xù)質疑的情況下，Google 的堅持更像是一種固執(zhí)，甚至有些自欺欺人。

在 AI 時代的洪流中，Google 試圖通過 Tensor 芯片證明自己仍然掌控未來，但面對現(xiàn)實的技術瓶頸和市場反饋，Google 需要的不僅僅是堅持，更是對用戶需求的深刻理解和對產(chǎn)品的實際提升。畢竟，再強大的 AI 也無法掩蓋一部手機在日常使用中的糟糕體驗。或許 Google 真的該重新審視一下自己所走的這條 AI 至上之路，否則，等待它的可能不只是一次性能滑坡，而是市場對 Pixel 的逐步拋棄。