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雖然不免網路上又會持續有「我們有 AI」或者「坐等OOO」之類的梗繼續霸佔新世代 Pixel 9 的相關討論。但在這 AI 極速發展的世代，再加上 Google 早就烙下狠話要一切自己來。顯然，至少在生成式 AI 人工智慧方面，他們是勢必得要拿出些異於他品牌的實力才行。繼續閱讀 Google：Pixel 9 的新世代 Tensor G4 重點不在跑分，而是要滿足特定使用情況報導內文。
▲圖片來源：Google
Google：Pixel 9 的新世代 Tensor G4 重點不在跑分，而是要滿足特定使用情況
標題的原話是：「Were not designing it to beat some specific benchmark thats out there. Were designing it to meet our use cases.」
簡言之就是強調 Google Pixel 9 系列所搭載的 Tensor G4 SoC 並非「以擊敗特定基準」為目標，而是以專注滿足他們設定的特定使用案例／使用情況為目標所設計。
▲圖片來源：Shazzam（@callmeshazzam）
這樣的專訪報導出在「理論上」應該具備有更高散熱空間的 Pixel 9 Pro XL 在發表後，似乎在跑分方面又遇到了因散熱導致的降速效能大砍 50% 的問題。感覺有點是官方在各種（對買氣與對輿論都是？）滅火的發言。
不過就訪談之中 Google 倒也提到不少 Pixel 9 系列的設計方向。包括他們體認到開啟 App 的速度是一種痛點，因此特別針對 Tensor G4 SoC 有對於這方面體驗的改善。也有提到使用介面更為流暢靈敏等差異。
除此之外，Google 則是花了很多時間在強調 TPU 是有與 DeepMind 團隊進行深度合作，提到針對 TPU（Tensor Processing Unit）的部分：
「We work with the DeepMind team looking at the long range kind of forecast of where the models are going and what kind of models we want to run on device. What size is it? How big is it? How fast do we need to process it? What other elements of the chip are going to prevent it from running faster, like memory bandwidth really comes into play when we are designing for these use cases that are using these Gemini on-device models. So we take all of that into account when we are building and designing our chips.
（我們與 DeepMind 團隊合作，預測未來模型的發展趨勢，並思考要在裝置上運行什麼樣的模型。這些模型有多大？運算速度要多快？晶片的其他部分是否會影響運算速度？例如記憶體頻寬都是在設計這些使用 Gemini 模型的應用時，都是必須考慮的使用情況。因此，在設計晶片時，我們會將所有這些因素納入考量。」
▲圖片來源：Google
Google 更特別強調這次的 Tensor G4 的最大創新是成為首個讓手機運行多模態模型 Gemini Nano 的手機裝置，這也同時「解鎖了許多很酷的使用案例（unlocks some very cool use cases）」並舉新的 Pixel Screenshots 功能為例。
是說，雖然 Google 在發表會似乎並不特別強調 G4 的效能提升有多好。但這次的訪談中倒也有提到包括啟動應用速度快了 17% 與網頁瀏覽效能提升了 20% 等數據。
不得不說，雖然不免網路上又會持續有「我們有 AI」或者「坐等OOO」之類的梗繼續霸佔新世代 Pixel 9 的相關討論。
但個人會覺得，確實在這 AI 極速發展的世代，再加上 Google 早就烙下狠話要一切自己來。顯然，至少在生成式 AI 人工智慧方面，他們是勢必得要拿出些異於他品牌的實力才行。
至於實際上是否真能藉此為 Android 裝置取得更強的優勢，並且同時兼顧非極限跑分使用的多數情境的最好體驗。就還是得要等待更多非官方的測試心得出爐才能確認了。
引用來源：The Financial Express｜經由：PhoneArena｜
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