谷歌Tensor G3芯片不给力：Pixel 8 Pro新AI功能需联网才能使用

IT 之家 10 月 22 日消息，近日 Youtube 博主 @Mrwhosetheboss（Arun Maini）对谷歌 Pixel 8 Pro 进行了评测，他在最新的视频中指出了 Pixel 8 系列的一些优点和缺点。

IT 之家注意到，Maini 对于 Pixel 8 系列最大的批评是针对其 Tensor G3 处理器。Maini 指出，新的生成式 AI 功能，如 AI Wallpaper 和 Magic Editor 等，需要持续联网，因为这些功能需要比 Tensor G3 芯片能提供的更多的处理能力。

Maini 解释道：" 对于所有这些生成式 AI 的东西，对于任何实际上需要用 AI 来创造东西的东西，比如 AI Wallpaper 制作，Magic Editor 都需要持续的网络连接。（这是）因为你做的每一个动作都需要通过谷歌的服务器 …… 它们是如此缓慢，以至于你不断地被提醒它们不是在设备上运行 …… 真的让你意识到这部手机里面的 Tensor G3 芯片并不是真正的旗舰级别。"

Maini 的观察与谷歌对于 Tensor G3 芯片能力的营销宣传相悖。谷歌在其官方博客中称 Tensor G3 为 "AI 优先 " 的芯片，并声称它能将谷歌最新的 AI 研究成果直接带到最新款手机：Pixel 8 和 Pixel 8 Pro。谷歌还表示 Tensor G3 芯片中每个主要子系统都得到了升级，为设备上的生成式 AI 铺平了道路。它包括最新一代 Arm CPU、升级后的 GPU、新型 ISP 和 Imaging DSP 以及专门设计用于运行谷歌 AI 模型的下一代 TPU。

然而，谷歌关于 Tensor G3 芯片重要性以及它所能完成任务的说法似乎与 Pixel 8 Pro 实际处理生成式 AI 任务的方式相冲突。谷歌在其博客中暗示了 TPU（张量处理单元）在处理 AI 任务中起着主导作用，而忽略了 Arm 的 CPU 和 GPU（如 Tensor G3 中所使用）在执行设备端 AI 任务中所起到的关键作用。

根据 Arm 自己的说法，其 CPU 和 GPU 在处理人工智能任务中发挥着核心作用：" 随着 AI 计算从云端转移到数据收集地点，Arm CPU 和 MCU（微控制器单元）技术已经在边缘和端点处理大部分 AI 和 ML 工作负载。CPU 是所有 AI 系统的核心，无论它是完全处理 AI 还是与协处理器（如 GPU 或 NPU）合作处理某些任务。"

值得一提的是，谷歌此前还试图阻止评测者在 Play 商店中安装流行的基准测试应用，后来谷歌解除了禁令。Geekbench 6 的测试显示，尽管 Tensor G3 拥有相当新的 CPU 架构，但其性能更接近于中端高通骁龙 7 Gen 2，而不是其当前的旗舰芯片骁龙 8 Gen 2。