图片来源:Google 第二个转折点发生在 2021 年发布的 Pixel 6 系列上。在 Pixel 6 身上,Google 决定抛弃过去一直采用的高通骁龙处理器,首次引入了自研的 Tensor 芯片。根据 Google 的解释,他们希望用 Tensor 打造 Pixel 在 AI 和机器学习领域的独特优势,从而在计算摄影、语音识别和 AI 等领域实现突破。然而,这一决策的背后却隐藏着巨大的偏科风险——Tensor 的性能会直接动摇 Pixel 的高端旗舰定位。
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不可否认的是,Tensor 在某些 AI 计算中确实有自己的优势,且 Google 软硬件一体的特点也能将 Tensor 的优势最大化。但优势最大化并不能掩盖 Tensor 那极为明显的短板。游戏等高负载场景下,Tensor 无法与同时期的旗舰芯片相媲美。
Pixel 3 系列奠定了其在计算摄影领域的领先地位,而 Pixel 6 系列则开启了 Google 自研硬件的时代。可惜的是,随着市场对手机性能和综合体验要求的不断提升,Pixel 系列过度依赖 AI 技术、忽视了硬件性能的短板的做法,也最终导致了今天 Tensor 芯片表现不佳的困境。
激进地All in AI 是Tensor 芯片问题根源?
归根结底,Tensor 性能不佳的问题,既是制程工艺限制下的无奈之举,同时也是 Google 对芯片要求“偏科”的直接体现,即过度强调 AI 和机器学习的优势,而忽视了用户对整体性能的需求。
大家都得承认,AI 是未来技术发展的重要方向,但目前的大多数用户仍然更关注设备的综合表现,而不仅仅是某些特定场景下的亮点功能。在这一点上,Google 需要在未来的芯片设计中找到一个平衡点,即在保持 AI 领先优势的同时,提升芯片的整体性能,才能真正赢得市场的认可。
但留给 Google 的时间已经不多了。从硬件优化到核心算法,再到 AI 大模型技术的应用,Android 阵营内的企业正在拥有与 Google 正面对抗的机会。与此同时,Google Pixel 还沉浸在“一套方案通吃全球市场”的黄粱美梦中。
不可否认的是,在刚刚诞生时,Google Pixel 软件先行的策略,确实为 Android 生态带来了不少新鲜感,Pixel 3、Pixel 4 两代手机也确实为当时的 Android 计算摄影起到了不可忽视的推进作用。
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但在 2024 年,“一招鲜”已无法“吃遍天”,当 GPT-4 等更先进的 AI LLM 超越 Google Gemini,成为手机品牌的首选合作伙伴后,Pixel 又要用什么来维持自己的高端定位呢?
或许,Google 的策略是相信“AI 一切皆可”,但显然用户的需求并不那么简单。在硬件性能被持续质疑的情况下,Google 的坚持更像是一种固执,甚至有些自欺欺人。在 AI 时代的洪流中,Google 试图通过 Tensor 芯片证明自己仍然掌控未来,但面对现实的技术瓶颈和市场反馈,Google 需要的不仅仅是坚持,更是对用户需求的深刻理解和对产品的实际提升。
毕竟,再强大的 AI 也无法掩盖一部手机在日常使用中的糟糕体验。或许 Google 真的该重新审视一下自己所走的这条 AI 至上之路,否则,等待它的可能不只是一次性能滑坡,而是市场对 Pixel 的逐步抛弃。