智能手机，已经成为了我们生活的一部分，它们像是我们的延伸，我们的伙伴，甚至有时候还是我们的救命稻草。而在这些智能手机中，芯片则是其最为核心的部分，就如同人的大脑一样，是控制整个系统运转的关键。
联发科面临的挑战首先，高端市场竞争激烈是其首要难题。高通和苹果在高端芯片市场占据主导地位，尤其是高通的骁龙系列和苹果的自研芯片在性能、品牌影响力和用户忠诚度上具有明显优势。
其次，技术研发与创新压力巨大。先进制程（如3nm、2nm）的研发和量产需要巨额投入，联发科需与台积电、三星等全球领先的晶圆代工厂紧密合作，确保其在技术上的领先地位。同时，随着AI和图形处理需求的增长，联发科还需进一步提升芯片的AI算力和GPU性能，以应对高端应用场景。
此外，全球供应链不确定性也带来挑战。中美科技竞争和贸易限制可能影响联发科的供应链稳定，尤其是在先进制程技术和关键原材料方面。尽管全球芯片短缺问题有所缓解，但晶圆代工产能的分配仍可能影响产品交付和市场份额。
联发科还面临着客户依赖的风险。其在中国大陆市场的份额较高，过度依赖单一市场可能使其面临政策变化或市场需求波动的风险。同时，主要客户（如小米、OPPO、vivo等）的订单波动也可能对业绩产生较大影响。
最后，品牌影响力不足是联发科在高端市场的一大短板。尽管天玑系列在性能上已接近高通骁龙，但在消费者心中的高端品牌认知度仍有待提升。联发科需投入更多资源进行市场教育和品牌推广，以改变消费者对其“中低端芯片厂商”的固有印象。
全面发力AI，联发科赢在了起跑线上如今的手机芯片早已不是单纯只有CPU和GPU部分，它往往还集成了AI计算单元、ISP影像处理器、通信芯片、基带芯片等等。换句话说，想要取得消费者的认可，仅凭手机游戏性能强这一点是绝不可能，芯片厂商需要联合手机厂商针对用户不同的使用场景提供相应的解决方案。
其中最值得一提的便是AI。在AI概念爆火之前，联发科就早已布局，基本在每一款联发科芯片上都能看到独立的AI计算单元，例如天玑9400配备了NPU 890，它是市面上第一款支持端侧LoRA训练和端侧高画质视频生成的NPU，相比起天玑9300，它在大语言模型（LLM）的提示词处理性能提升80%，功耗节省35%。
天玑9400还集成MediaTek天玑AI智能体化引擎，可将传统AI应用程序升级为更先进的智能体化AI应用。联发科还积极与开发者合作，为之后的AI智能体、第三方应用程序和大模型之间提供统一的标准接口，降低他们的开发难度，也变相加快了AI生态的建设。
联发科在AI上的努力也变相推动了手机端侧AI领域的进化速度，如今我们可以依靠手机生成图片、视频，通过AI来处理图片文档，甚至让AI去帮我们总结一些长且乏味的专业论文，而这一切都离不开联发科在AI方面的努力。
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