联发科最近推出了天玑 9400.作为其最强大的移动设备芯片组。即将推出的 Vivo X200 系列和 Oppo Find X8 系列将配备 D9400 SoC。该芯片组在安兔兔上成功突破了 300 万大关，展示了其卓越的性能。它与为 iPhone 18 Pro 和 iPhone 16 Pro Max 等机型提供动力的苹果 A16 Pro 相比表现如何?这篇文章对这两款处理器进行了详细比较，研究了它们的性能、AI 功能、能效以及对智能手机市场的整体影响。
1. 性能和架构
联发科天玑 9400 采用台积电第二代 3nm 工艺，拥有一系列令人印象深刻的内核：一个运行频率超过 3.62GHz 的 Arm Cortex-X925 内核、三个 Cortex-X4 内核和四个 Cortex-A720 内核。与前代产品天玑 9300 相比，此配置的单核性能提高了 35%，多核性能提高了 28%。
另一方面，苹果的 A18 Pro 也采用台积电的 3nm 技术制造，六核 CPU 由两个主频为 4.05GHz 的性能内核和四个效率内核组成。Apple 的设计注重平衡功耗和效率，提供功能强大且节能的处理器。基准测试表明，A18 Pro 的单核性能可以超过天玑 9400.然而，在多核场景中，天玑 9400 的 8 核设计可能会给它带来优势。
2. 图形和游戏
在图形和游戏方面，这两款芯片组都突破了移动 GPU 性能的界限。天玑 9400 搭载 12 核 Arm Immortalis-G925 GPU，与天玑 9300 相比，光线追踪性能提升 40%，峰值性能提升 41%。它还支持 HyperEngine 技术，可实现超分辨率和改进的画质，使其成为游戏爱好者的不二之选。
配备六核 GPU 的 Apple A18 Pro 比 iPhone 40 系列的 GPU 快近 15%，增强了游戏体验和计算摄影能力。这一显着改进确保 A18 Pro 在与最新的 Snapdragon 处理器竞争中保持竞争力。D9400 的早期基准测试表明，它明显领先于 A18 Pro 的 6 核 GPU，尤其是在图形密集型任务和游戏中。
3. AI 能力
人工智能和机器学习在现代智能手机中变得至关重要，天玑 9400 和 A18 Pro 在这一领域都表现出色。天玑 9400 搭载 MediaTek 第 8 代 NPU，带来业界首创的 LoRA 训练和高质量视频生成等功能。它旨在支持代理 AI 应用程序，与天玑 9300 相比，大型语言模型 (LLM) 提示的性能提高了 80%，能效提高了 35%。
Apple 的 A18 Pro 配备全新的 16 核神经引擎，每秒可执行 35 万亿次运算，是 A16 仿生芯片 AI 处理能力的两倍多。此增强功能允许更快、更高效的设备端 AI 任务，例如计算摄影和语音识别。
4. 电源效率
电源效率是移动处理器的一个关键因素，会影响电池寿命和整体设备性能。天玑 9400 的能效比其前身天玑 9300 高出 40%。这种改进意味着电池寿命更长，即使在大量使用的情况下也是如此。
天玑 9400 和苹果 A18 Pro 采用台积电先进的 3nm 工艺，但略有不同。天玑 9400 采用台积电的 N3B 工艺，而 A18 Pro 则采用更先进、更节能的 N3P 工艺。这可能会使 A18 Pro 在功耗和散热管理方面具有优势。
5. 附加功能
除了原始性能之外，这两款处理器还集成了增强整体用户体验的功能。天玑 9400 支持全倍变焦的 HDR 视频录制，并采用 MediaTek 的 Smooth Zoom 技术拍摄移动的拍摄对象。它还包括 Imagiq 1090.用于改进图像处理。焕然一新的 5G 调制解调器，具有高达 7Gbps 的 sub-6GHz 性能、Wi-Fi 7 三频 MLO 支持以及用于扩展 Wi-Fi 覆盖范围的 MediaTek Xtra Range 3.0.此外，天玑 9400 的双卡双活 (DSDA) 功能为用户提供了更大的灵活性。
Apple 的 A18 Pro 可能集成了具有类似功能的定制 5G 调制解调器。此外，新芯片延续了将先进技术无缝集成到 iOS 生态系统中的传统。其 16 核神经引擎增强了设备上的 AI 计算，使图像处理和实时语言翻译等任务更加高效。A18 Pro 的架构还支持面向未来的大型 AI 模型，确保芯片组在 AI 技术发展时保持相关性。
6. 结论
天玑 9400 和苹果 A18 Pro 代表了移动芯片技术的巅峰之作，各有优缺点。天玑 9400 在 GPU 性能方面似乎具有显着优势，可能使其成为游戏玩家的更好选择。其“全大核”CPU 设计和先进的 AI 功能也使其成为强有力的竞争者。
Apple 的 A18 Pro 虽然在 GPU 性能方面可能落后，但在单核 CPU 性能和能效方面可能会表现出色。它在 Apple 生态系统中紧密集成的设计和优化将继续成为主要优势。这两款芯片组都迎合了不同的细分市场，但它们有一个共同的目标：提供无与伦比的性能和效率，以满足现代智能手机用户的需求。
