Qualcomm為何在Snapdragon 8 Elite Gen 6增加Extreme版本？ 雙旗艦策略帶來更大設計彈性

在夏威夷舉辦的Snapdragon高峰會上，Qualcomm 正式揭曉了新一代旗艦行動運算平台——Snapdragon 8 Elite Gen 6 與規格更極致的Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6 。面對外界對雙旗艦布局、全新自主Oryon CPU微架構設計 、終端裝置售價是否攀升，以及未來產品線規劃等諸多疑問，Qualcomm負責行動終端業務的副總裁暨總經理Chris Patrick，協同CPU、GPU、AI與多媒體產品技術主管，在現場問答中逐一進行深入剖析。

堅持自主架構路線，全新Oryon CPU聚焦平台世代命名

針對日媒提問為何此次CPU架構未以「第4代Oryon」作為獨立命名，CPU技術產品管理資深總監Manju Varma解釋，此次採用設計確實是結合最新微架構特性的下一代自主Oryon CPU。之所以未特別強調CPU本身的代數版本，主要是為了讓市場與消費者能將焦點集中在Snapdragon Elite平台的世代演進 (Generational Naming)上，避免過多繁複的架構代號造成混淆。

而在底層快取設計上，新平台改採雙叢集共享16MB快取的FlexCache架構，而非上一代各自獨立的12MB (共24MB)快取記憶體配置。

對此，Manju Varma指出，設計快取時必須在延遲、效能與功耗之間取得最佳平衡，而隨著代理式AI與高階遊戲負載日益繁重，Prime核心與Performance核心之間的資料交換 (Hand-off)變得更加頻繁；透過共享快取機制，異質核心能存取同一片更大的實體快取池，不僅確保資料常駐與連續性，亦有效降低核心跨叢集搬移資料時的延遲與功耗損耗。

雙旗艦是否推高終端手機價格？Qualcomm：反而賦予OEM更多成本控制彈性

針對筆者在現場直接提問：Qualcomm今年一口氣推出Elite與Extreme兩款旗艦平台，是否意味著未來的終端旗艦手機價格將水漲船高？

Chris Patrick對此提出不同的觀察角度，以手機製造商的產品策略為例分析，OEM廠商通常會在旗艦系列中規劃標準版、Pro版，甚至Ultra版等不同產品定位；過去若單一旗艦晶片將所有頂規規格全數包攬，OEM即便在入門旗艦機種上也必須承擔極致硬體帶來的物料成本。

如今將頂級平台細分為Elite與Elite Extreme，反而能讓品牌廠商根據目標客群精準下藥：

例如，不需要極限8K 60fps錄影或重度散熱設計的標準款旗艦機種，可選擇採用Snapdragon 8 Elite Gen 6。而針對追求「頂級專業創作」與「極致遊戲幀率」的電競或影像旗艦機種，則可選擇導入Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6。

Chris Patrick強調，這樣的彈性布局不僅不會直接推高整體手機價格，反而能協助OEM廠商更有效率地最佳化產品線配置，進而降低整個旗艦產品組合的平均開發與硬體成本。

未來是否仍會推出非Elite（Non-Elite）版本晶片？

對於筆者進一步追問未來是否還會延續過去「8s」，或是推出非Elite命名的次旗艦行動平台，Chris Patrick表示目前尚無具體產品可對外公布，但Qualcomm過去確實曾推出如8s等不同定位的產品選項。

針對不同預算敏感度 (Cost-sensitive)的市場需求，除了未來仍保留延伸產品的可能性外，OEM廠商亦常持續沿用上一代成熟的旗艦平台 (例如Snapdragon 8 Elite Gen 5)來豐富不同價位帶的產品線，強調此在業界已經是行之有年的成熟運作模式。

Extreme與非Extreme並非單純「超頻」，而是截然不同的兩款晶片

值得注意的是，Chris Patrick澄清Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6與Snapdragon 8 Elite Gen 6並非市場常見的「同晶片挑選體質」 (Binning/SKU)超頻版本，而是從硬體底層就採用完全不同的實體晶片設計。兩者雖具備相同的架構DNA與CPU IP，但在多處規格與物理封裝上有著根本性的差異：

• 實體偏移封裝 (Offset PoP)：傳統PoP封裝將記憶體直接堆疊在SoC上方；Elite Extreme首度採用實體偏移 (Physical Offset)封裝技術，為晶片核心騰出獨立散熱通道，讓高負載運作下的廢熱能迅速導出，大幅改善極限運作下的熱管理瓶頸。

• 影像處理管線 (ISP)：Elite Extreme支援最高8K 60fps與4K 240fps錄影，並且獨家搭載APV編解碼與VVC解碼能力；Elite版本則維持在8K 30fps與4K 120fps規格。

• NPU與AI運算規格：負責AI的AI與生成式AI產品管理副總裁Vinesh Sukumar補充，兩款平台在單一任務 (如相片消除、局部修圖)的處理體驗幾乎一致，但在攸關複合型代理式AI多工並行 (Concurrency)的純量與向量執行緒數量上，Extreme版本具備更充裕的硬體資源，能應對更複雜的多執行緒推理任務。

HBC技術未來會如何運用在行動運算平台？

針對Qualcomm執行長Cristiano Amon在主題演講中提及計畫將HBC (High Bandwidth Compute，高頻寬運算記憶體)技術導入行動運算平台，Qualcomm方面說明此技術與用在GPU的HPM記憶體設計不同，強調此技術現階段仍為概念想法，尚未實際商品化，預計要等到明年的MWC世界行動通訊大會期間，才會對外公布更具體的架構細節。

Qualcomm指出，預計用於行動運算平台的HBC技術，與先前在投資者大會上針對資料中心所探討的HBC架構非常相近，主要目標是讓「記憶體」與「運算單元」在實體層面靠得更近，一如HPM設計是將記憶體直接嵌入GPU，使其專門快取超解析度與圖像處理各層的中間資料，免去頻繁往返主記憶體 (DDR)的延遲，帶來約12%的能效提升。

而用於行動運算平台的HBC技術則是專為代理式AI打造，透過大幅縮短記憶體與運算單元的距離，未來終端裝置在應付大量、密集的代理式AI工作負載時，能獲得更快速的記憶體存取速度，同時實現更優異的功耗表現。Qualcomm當前目標，就是將這種極致擴展的架構概念，進一步下放到邊緣終端裝置中。

現場各國媒體關鍵提問重點整理

除上述重點外，現場各國媒體亦針對GPU、光線追蹤、製程與AI發展提出了多項技術細節提問：

• 光線追蹤 (Ray Tracing)跑分爭議：針對媒體質疑光追跑分未能大幅拋離對手，負責GPU的主管Anand坦言，目前手機光追技術仍處於早期演進階段。諸如Solar Bay Extreme等測試工具所具備的多反射 (Multi-hop)特性連多數PC遊戲都鮮少支援，並不符合手遊實際運算場景，而Qualcomm著重在真實遊戲中開啟光追時的每瓦效能表現 (Power Efficiency)，而非盲目追逐合成跑分。

• Adreno神經融合與超解析度技術：針對遊戲功耗表現，Qualcomm指出Adreno Neural Fusion透過降低原生渲染解析度與幀率，再結合神經網路進行超解析度縮放與插幀，其每瓦效能顯著優於耗費龐大算力硬跑原生高解析度/高幀率的作法。

• 晶圓代工合作：Chris Patrick確認，本次公布的兩款旗艦產品均採用台積電2nm先進製程打造。Qualcomm同時強調與三星等夥伴維持緊密合作關係，未來仍會依技術需求與產能進行全方位布局。

• 代理式AI與端側隱私：針對AI代理趨勢，主管們指出未來的AI體驗將是「雲端推理」與「裝置端情境感知」的高度結合。裝置端的核心優勢在於能以極低功耗捕捉使用者個人私密脈絡，將複雜的多輪對話（Multi-turn）在本地預先消化整理為單次精準指令，既守護隱私，也大幅減輕雲端算力成本。

分析總結

從此次Qualcomm在Snapdragon 8 Elite Gen 6系列的布局來看，可以看出其行動運算平台策略已從過去的「一塊晶片打天下」，轉變為「精準分眾」的細膩操作。

面對近年來智慧型手機市場逐漸走向M型化，以及OEM品牌廠商在旗艦產品線中習慣切分標準版、Pro版、Ultra版等作法，Qualcomm藉由推出原生具備實體設計差異的Elite與Extreme雙版本，不僅打破了外界對於「頂規晶片必然導致所有旗艦手機售價全面暴漲」的刻板印象，反而將硬體規格與成本控制的彈性交還給合作夥伴。

這意味著，未來消費者在選購時，將能以相對合理的價格獲得滿足日常高階與一般AI需求的標準版旗艦，而追求極致散熱、頂尖電競效能與8K 60fps專業影像處理的硬核玩家，亦有搭載Extreme平台的頂規機種可供選擇。

另一方面，全新Oryon CPU的導入，以及針對Agentic AI多工並行所作的底層共享快取架構調整，再次凸顯Qualcomm對於未來運算願景的定調：邊緣終端裝置不再只是單純的硬體載體，而是成為能以極低功耗全天候理解使用者情感脈絡的AI代理人。隨著AI應用逐漸從單一修圖指令走向複合式的多輪任務，晶片設計的重點也正式從單純的極限跑分競逐，轉向真實使用情境下的每瓦能效表現與多執行緒處理能力。

總體而言，Snapdragon 8 Elite Gen 6與Elite Extreme Gen 6的雙旗艦陣容，不僅為明年的頂級手機市場奠定了強大的效能基礎，更反映Qualcomm在兼顧極致技術突破與OEM終端市場定價現實之間，找到更為成熟、靈活且切中痛點的產品發展步調。未來在AI無所不在的驅動下，由OEM廠商推出的終端裝置將呈現更多元、定位更鮮明的百花齊放樣貌。

《原文刊登於合作媒體mashdigi，聯合新聞網獲授權轉載。》