或将给垃圾回收带来革命性转变

软件开发是一个非常有意思的复制 + 粘贴活动。开发业务代码的时候，大部分人都不会不加思索地添加代码。毕竟，聪明的产品经理/项目经理们，天才式地想出了用代码行数的方式来计算 KPI，又或者是通过提交次数来进行考核 —— 虽然小步提交是个好东西，但是吧，大部分人不经过练习还是掌握不会的。

最近，我还我的朋友们说到，她们公司的打算强制一天只能提交一次代码。这绝对是代码行数计算 KPI 之后的，又一个伟大地创举式的地发明。如果我有直接颁发诺贝尔奖的权力，我一定给送给他一奖杯。

好了，回到正题。
 

与苹果采取专用NPU芯片来提供AI算力不同的是，高通的骁龙处理器采用了异构计算的方式，推出了自研的AI引擎，通过CPU、GPU和DSP（Hexagon处理器）组合相互配合，运行神经网络计算的效率，根据不同的应用场景来安排工作负载。

而预计在今年年底发布的高通骁龙875，同样采用了5nm制程工艺，与7nm相比逻辑密度提高80%，其基础性能较上代提升15%，功耗降低30%。非常激进的是，高通这次采用了ARM的Cortex X1超大核心设计，为“1+3+4”八核心三簇设计模式，其中1为Cortex X1超大核心，3为大核，采用Cortex A78，4为能效核心。据业界的预测，骁龙875无论在综合性能还是在AI算力上都有超越A14的可能。

此外，高通通过AI引擎的的高、中端芯片布局，与不同的软硬件企业一起，从底层框架、硬件核心、软件等层面，将AI能力应用到了海量的移动终端和智能设备上，形成基于AI应用的合作生态。

高通在AI算力上的激进演化以及在AI能力上的不断赋能，已经开始形成对于苹果的A系列芯片领导力的巨大威胁。在面临安卓阵营这些“追龙”对手如此“给力”的努力下，苹果自然也会有强大的外部动力来大幅升级自身的性能优势。就像骁龙875这样的性能怪兽的出现，始终会追在苹果身后，准备吊打苹果。

反过来看苹果，其NPU的性能升级战略也并未显露颓势。根据专业人士的说法，目前，苹果A系列芯片上NPU占芯片总面积约为5%，未来NPU的面积能够达到类似GPU占有的20%的面积的程度，AI算力至少还有4倍的提升空间，此外还有提升算法和芯片之间的协同设计，同时通过Core ML的进化来加强不同AI模型的异构设计，同样可以发挥其他SoC芯片部分的潜在算力。

总体来说，苹果在AI算力的提升上面还有巨大的增长空间。

我们看到，苹果和安卓阵营在高端芯片厂商在芯片性能的升级，正在从CPU所引领的摩尔定律的赛场转向以AI算力增长为代表的新赛道上。而从AI算力的增长潜力来看，这一升级战在未来几年会更趋激烈。

然而最可惜的是，这场终端芯片AI角逐赛里，未来会缺席一位来自中国的实力选手。