进入2025年，端侧AI技术正在迎来一轮结构性跃升。一方面，它正在逐步摆脱“边缘计算”延伸能力的固有身份，向成为智能手机基础能力迈进。一个明显的趋势是：AI从模型到体验的路径，被重新定义为“用户、设备、芯片”的闭环交互，而这一切，开始从芯片层改变。
日前，联发科发布天玑9400+芯片，相较于前代产品，天玑9400+在AI推理效率、图形处理与系统资源调度等方面进行了优化。同期举办的“天玑开发者大会MDDC2025”上，联发科还宣布与荣耀、小米、阿里云、微软、面壁智能等合作伙伴联合发起“智能体化体验领航计划”，将AI能力向终端产品深度延伸。
具体参数方面，天玑9400+平台采用台积电N3E制程，集成联发科第二代全大核架构，包括1个Cortex-X925核心（主频3.73GHz）、3个Cortex-X4核心与4个Cortex-A720核心。
在图形部分，天玑9400+搭载12核Immortalis-G925GPU，支持第二代硬件级光线追踪，配合Vulkan1.3API、VRS可变速率渲染和倍帧引擎2.0，使平台在移动游戏中的实时渲染能力进一步增强。
AI能力则是此次更新的重点，天玑9400+搭载第八代NPU890AI处理器，支持主流大语言模型在终端侧本地运行。平台已完成对MoE（混合专家模型）、MTP（多Token预测）、FP8精度推理等技术的适配，并可运行70亿参数规模的模型。根据联发科提供的测试数据，新平台在典型智能体任务中的AI推理速度比上一代提升20%。
此外，平台内建的ISPImagiq990也进行了优化，支持4KHDR视频拍摄、人像背景处理和AI视频稳像。整合后的图像与AI模块，使平台具备在本地完成高分辨率图像生成与视频增强的能力。
为了支持开发者将AI模型快速部署至终端，联发科同步推出了DimensityDevelopmentStudio工具链，包含NeuronStudio与Profiler两个模块。
NeuronStudio提供主流模型格式的转换支持、算子适配与精度压缩，面向当前主流的Transformer类模型如Llama、Baichuan等，提供端侧轻量化推理部署能力。Profiler模块则面向游戏与AI应用场景，提供从功耗到帧率的全流程分析与调优能力，帮助开发者更直观地完成模型调参与性能优化。
联发科表示，该工具链将成为连接芯片算力与AI应用体验之间的“中间件”，减少AI模型落地到设备的技术壁垒。
发布会现场展示了AI语音助手、照片生成、语言翻译、视频修复等典型智能体功能的本地运行效果。荣耀、小米等合作品牌确认将接入相关能力，并基于天玑平台推动在智能手机与AIoT设备中的应用试点。
会议期间，联发科还宣布将开放AgenticAI接口，支持厂商基于平台完成智能体语义感知、多轮交互与跨应用调度逻辑的接入测试。
联发科无线通信事业部总经理李彦辑表示：“终端侧AI体验的构建，不只是算力堆叠，更需要芯片、系统、模型三方联动。我们将持续投入工具、标准和生态，推动AI真正成为设备的基础能力。”
