飞象网讯（魏德龄/文）当移动平台的CPU性能开始每年毫无悬念的在15%-25%的固定提升中徘徊，甚至GPU在架构上也时长变动不大。于是，一些留心于技术参数的消费者，也开始把PC平台上的“挤牙膏”称谓用在了一些新推出的移动平台身上。不过现实情况却是，移动平台正在拒绝陷入以往PC平台上的“挤牙膏”怪圈。

提出每瓦性能

当PC平台的厂商甚至都开始在近年干脆推出真的牙膏衍生纪念品的时候，作为目前一统移动平台的ARM，在近期抛出一个全新的性能观点，ARM的研究员及技术总监Rob Aitken宣称，芯片生产范式正在改变，建议将每瓦性能作为芯片设计的指标，取代原先的摩尔定律。

有意思的是，“超越摩尔定律”更是ARM以往不少场合演讲中的口头禅，最初一度被用来形容ARM架构的产品在性能上的巨大提升，以及未来规划。另外，也开始在近年用来强调创新性概念及框架上的优势。也许，在ARM的眼中，摩尔定律更像是一个以往PC时代的标靶，此番“每瓦性能”定律的提出，则直接表达出了对摩尔定律的不屑一顾。

摩尔定律作为一个经常被提及的名词，源自于英特尔创始人之一戈登 摩尔所提出的“集成电路上可容纳的晶体管数目，约每隔两年便会增加一倍”的理念。

近年来，随着制程工艺的进步，ARM架构的移动平台的晶体管数量同样在飞速增长。例如，苹果在去年全球首发的5nm制程A14，晶体管数量达到了118亿个，相较7nm制程的A13增加了40%。同是5nm制程的麒麟9000的晶体管数量更是达到了153亿个。骁龙888尽管并未公布具体的晶体管数量，但同样表示达到了百亿级别。

此外，移动平台无疑将会最先跟进未来的4nm、3nm、2nm的更先进工艺，这同样也意味着移动平台的晶体管数量也必将大幅增长。但ARM“每瓦性能”定律的提出，无疑向外界表示，晶体管数量的增加绝非是最重要的指标。

大幅攀升的AI性能

实际上，从目前5nm制程的各个产品的实际表现来看，其在CPU上的提升感知确实并不明显，消费市场也早已厌倦了15-25%左右的提升。SoC的进步也并不能再表现出以往主频从512Hz到1GHz、再到1.2GHz双核所带来的立竿见影的体验提升。而厂商也在悄悄的将关注焦点进行了转移。

相较于CPU、GPU，AI在移动平台上经历了从无到有，再到成为每年最大提升项的巨大飞跃。以骁龙移动平台为例，在AI性能的提升上，骁龙845为3TOPS、骁龙855为7TOPS、骁龙865为15TOPS、骁龙888更是提升至了26TOPS。同时，骁龙888中更是将标量、张量、向量模块进行融合，实现每瓦性能提升3倍。

苹果的A系列处理器同样在近几代中不断提升AI性能，实际上，A14 的CPU性能仅比 A13 快了约 16％，GPU仅提升约8.3%，但在AI算力上，机器学习速度提升70%，机器学习加速器则令运算速度快达10倍。从苹果A11到A14，同样实现了AI算力上的大幅进化，此前A12相比A11的AI算力提升就达到了8.3倍。苹果的M1芯片同样十分重视AI算力的提升，以MacBook Pro为例，CPU性能比上一代提升了2.8倍，GPU提升5倍，机器学习能力直接提升了11倍。

显然，动辄就有10倍左右提升的AI能力才是厂商在设计芯片时的发力重点。AI也正在成为一部智能手机能否实现体验上持续提升的关键，用得好无疑比超频模式下的跑分更重要更实际。