华尔街见闻3月28日获悉，全球最大的智能手机芯片厂商MediaTek联发科，已成功在天玑9300等旗舰芯片上部署通义千问大模型，

华尔街见闻3月28日获悉，全球最大的智能手机芯片厂商MediaTek联发科，已成功在天玑9300等旗舰芯片上部署通义千问大模型，首次实现大模型在手机芯片端深度适配。通义千问在离线情况下依然可以流畅运行多轮AI对话。阿里云方面表示，将和联发科深度合作，向全球手机厂商提供端侧大模型解决方案。联发科是全球智能手机芯片出货量最高的半导体公司，2023年第4季度出货超1.17亿部，苹果以7800万出货量位居第二。（全天候科技）

联发科旗舰智能手机芯片组收入增长50% 天玑9300功不可没

联发科旗舰智能手机芯片组收入增长50%天玑9300功不可没总体而言，联发科的财务状况良好，这应该会让高通等竞争对手感到紧张。联发科季度利润为43.5亿美元，增长22.9%，首席执行官认为2024年智能手机出货量将达到12亿部。Dimensity9400发布在即，这又将是一个激动人心的里程碑。早前的一份报告提到，除了Google和苹果，其他所有智能手机制造商都与联发科建立了合作关系，这也为联发科不断增长的财富锦上添花。奇怪的是，这家芯片组制造商本次财报并未提及Dimensity9300在本季度令人印象深刻的统计数据，但公司早些时候称该旗舰SoC在2023年为70%的收入增长做出了贡献。据估计，仅该芯片单品就带来了超过10亿美元的收入，这表明一些智能手机合作伙伴对在其旗舰产品中使用Dimensity9300充满信心。这一数字也可能暗示联发科的合作伙伴非常愿意将即将推出的Dimensity9400添加到他们的手机中，据说vivo已经获得了第一批。预计到2024年，全球智能手机出货量将达到12亿部，这一复苏水平将有助于改善联发科未来的财务状况。联发科没有预测Dimensity9400上市后公司收入的增长情况，但摩根士丹利（MorganStanley）的分析师对Dimensity9300赞赏有加，预测后者将有助于把联发科2024年的全球芯片组市场份额提高到35%。如果Dimensity9400在其后继产品的基础上有所改进，我们没有理由不相信这家台湾公司为什么不能在今年年底之前占据智能手机SoC市场的最大份额。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1429021.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1429021.htm

阿里云联发科联手 实现大模型在手机芯片端深度适配

阿里云联发科联手实现大模型在手机芯片端深度适配联发科是全球智能手机芯片出货量最高的半导体公司，2023年第4季度出货超1.17亿部，苹果以7800万出货量位居第二。前不久，阿里通义千问推出免费的文档解析功能，可解析网页、文档、论文、图书，突破当前大模型长文档处理的天花板。针对单个文档，通义千问能够处理超万页的极长资料，换算成中文篇幅约1000万字。针对多个文档，可一键速读100份不同格式的资料，还可解析在线网页。此外，通义千问免费开放1000万字的长文档处理功能，成为全球文档处理容量第一的AI应用。目前通义千问的文档处理容量和能力，已超越ChatGPT等全世界市场上所有的AI应用。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1425330.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1425330.htm

联发科最强手机芯片 天玑9400全球首发Arm X925超大核

联发科最强手机芯片天玑9400全球首发ArmX925超大核具体而言，Cortex-X925超大核性能相比X4提升36%，AI性能提升41%。与此同时，天玑9400集成了全新的Immortalis-G925GPU，性能相比G720提升37%，功耗降低30％，光追性能提升52%。值得注意的是，这次Immortalis-G925GPU提供10到24个着色器核心，相比之下上代产品G720提供10到16个着色器核心，更多的GPU着色器核心意味着Arm将在渲染线程上显著释放性能，给玩家更强大的游戏体验。最后是大家关心的天玑终端，vivoX200系列将全球首发天玑9400，OPPOFindX8系列也将使用这颗处理器。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1432909.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1432909.htm

通义大模型落地手机芯片

通义大模型落地手机芯片阿里云与知名半导体公司MediaTek联合宣布，通义千问18亿、40亿参数大模型已成功部署进天玑9300移动平台，可离线流畅运行即时且精准的多轮AI对话应用，连续推理功耗增量不到3W，实现手机AI体验的大幅提升。这是通义大模型首次完成芯片级的软硬适配，仅依靠终端算力便能拥有极佳的推理性能及功耗表现，标志着Model-on-Chip（片上大模型）的探索正式从验证走向商业化落地新阶段。