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2019上半年AI处理器排行榜：骁龙855登顶，产业AI化元年谁主沉浮？

来源：AI门户网时间：2026/4/8 10:17:03 共 2313 浏览

2019年，对于关注科技圈的朋友来说，可能有点特殊。这一年，人工智能（AI）不再是飘在空中的概念，它真真切切地开始“落地”，渗透到我们手里的手机，甚至更广阔的产业深处。大家谈论的焦点，除了层出不穷的AI应用，还有一个硬核话题——AI处理器的性能。毕竟，再聪明的“大脑”，也需要一颗强大的“心脏”来驱动。今天，我们就来好好盘一盘2019年上半年那份备受瞩目的AI处理器排行榜，看看谁是当时的性能王者，而这背后，又折射出怎样的行业风云。

一、手机AI芯片：消费电子的“最强大脑”争夺战

说到AI处理器，普通人感知最强的，恐怕就是手机里的那块芯片了。从2018年苹果A12芯片在AI性能上“独孤求败”，到2019年风云突变，这场关于“最强大脑”的竞赛，充满了戏剧性。

根据当时多家评测机构（比如鲁大师）发布的2019年上半年AI芯片排行榜，战局已经清晰：

冠军宝座易主，骁龙855强势登顶。没错，2019年Q1季度开始，随着搭载高通骁龙855移动平台的手机（像小米9、三星S10系列等）大量上市，它成功将苹果A12拉下了马。这个结果，说实话，有点出乎意料，但又在情理之中。想想看，苹果A12的神经网络引擎已经很强了，每秒能进行5万亿次运算，比前代A11快了9倍。但骁龙855呢？它走了另一条路：没有单独做一个神经网络处理单元，而是搞了个“第四代AI引擎”，把CPU、GPU、DSP和新的张量加速器（Tensor Accelerator）协同起来干活。特别是它的Adreno 640 GPU，算力提升巨大，最终实现了每秒超过7万亿次运算的AI算力。这就好比，一个是专项尖子生，另一个是全能学霸团队协作，后者在更复杂的综合测评里拿了更高分。鲁大师的AImark 2.0评测体系，据说用了包括ResNet 34、Inception V3、MobilenetSSD、DEEPLABV3+在内的多个神经网络模型来测试，试图更全面地反映实际应用能力。在这种“考试”下，骁龙855的跑分能比A12高出几千分，也就不难理解了。

联发科上演“逆袭”，中端芯片闯入前三。这可能是2019年上半年最大的黑马故事。一直以来在高端市场声量不大的联发科，凭借Helio P90这款定位中高端的处理器，竟然在AI性能榜上挤下了华为的麒麟980，坐到了第三把交椅。这背后，是联发科在AI上的“猛堆料”。Helio P90集成了专门的AI处理单元APU 2.0，官方宣称能实现50倍的AI性能提升。虽然它的CPU、GPU综合性能可能不如旗舰芯片，但在特定的AI跑分项目上，确实表现亮眼。这也说明了一个趋势：AI能力正在成为所有层级芯片的“标配”和核心卖点，而不仅仅是旗舰的专利。

为了更直观地对比这几款明星芯片在当时的AI性能定位，我们可以看下面这个简单的表格：

芯片型号	所属品牌/公司	2019上半年AI排名	核心AI技术特点	典型搭载机型（当时）
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骁龙855	高通	第1名	第四代AI引擎（CPU+GPU+DSP+张量加速器协同），算力超7TOPS	小米9、三星S10系列、iQOO
苹果A12	苹果	第2名	8核神经网络引擎（NPU），算力约5TOPS	iPhoneXS/XSMax/XR
联发科HelioP90	联发科	第3名	集成APU2.0专用AI核心	OPPORenoZ
麒麟980	华为海思	第4名（部分榜单）	双核NPU（寒武纪架构），AI算力持续提升	华为Mate20系列、P30系列
骁龙845	高通	第5名左右	第三代AI引擎，支持多核异构运算	2018年多数旗舰机型

（*注：此表根据2019年上半年多个市场报告与评测数据综合整理，排名可能因不同评测维度略有浮动。*）

看到这里，你可能会问，麒麟980呢？作为华为当时的旗舰芯片，它在发布之初AI性能也是标杆级别的。但在2019年上半年这个节点，面对骁龙855全新的架构和联发科P90的专核突进，排名有所滑落。不过，这更像是一场中场战事。因为华为已经准备好了后手——自研的达芬奇架构NPU。很快，在同年发布的麒麟810中端芯片上，这个新架构就初露锋芒，预示着下半年旗舰芯片麒麟990将会有更强的AI表现。所以啊，这场竞赛没有终点，你追我赶才是常态。

二、榜单之外：AI算力狂飙的服务器战场

如果说手机芯片的AI排行是“江湖论剑”，那服务器端的AI处理器竞争，就是一场关乎国家数字基础设施的“军团作战”。2019年上半年，这个战场同样热火朝天。

根据国际数据公司（IDC）的报告，2019年上半年，中国AI基础架构市场的销售额猛增了54.1%，达到了8.37亿美元。这个数字背后，是各行各业对AI算力需求的井喷。而在这个服务器市场，有一个名字格外醒目——浪潮。它的AI服务器销售额占了整个市场的50.2%，也就是说，每卖出两台AI服务器，就有一台来自浪潮。这个统治力，简直有点“恐怖”。

浪潮凭什么能做到？靠的是全场景、全栈式的AI计算力布局。他们推出的AI服务器产品线非常全面，从用于高强度AI训练的“巨无霸”（比如号称全球最强的AI计算主机AGX-5），到用于推理和边缘计算的紧凑型服务器，应有尽有。例如，他们的NF5488M5服务器，针对当时主流的自然语言处理模型Transformer做了深度优化，将GLUE基准训练到80.4%精度所需的时间，比同类产品减少了惊人的67%。这意味着什么？意味着AI研发的效率被大幅提升，企业训练模型的成本和时间都降下来了。

更重要的是，2019年被很多人称为“产业AI化元年”。IDC的报告也指出，除了互联网行业这个“老主顾”，能源、服务、建筑、通信、公共事业这些传统行业的AI应用增速，都接近或超过了200%。AI不再只是互联网公司玩转推荐的“魔法”，而是开始深入工厂的质检流水线、电网的智能巡检、银行的远程身份认证之中。AI正在从“单点技术应用”走向与核心业务流程的“深度融合”。

然而，传统企业想用AI，门槛可不低。很多企业缺平台、缺技术、缺人才，空有数据和需求，却不知道怎么下手。洞察到这一点的浪潮，推出了“元脑生态”计划。这个生态的构想很有意思，它想当“连接器”和“赋能者”，一边连接那些有顶尖AI算法开发能力的科技公司（左手伙伴），另一边连接那些熟悉具体行业、能交付整体解决方案的系统集成商和软件开发商（右手伙伴）。然后，浪潮把自己积累的AI计算平台、资源平台和算法工具平台开放出来，让大家一起在上面高效地开发、部署AI应用。这个思路，可以说是直击产业AI化的痛点——生态协同，降低门槛。

三、思考与展望：排行榜告诉我们什么？

回顾2019年上半年的AI处理器排行榜，我们能品出不少味道。

首先，算力是硬通货，但架构创新是关键。无论是手机端的骁龙855通过异构计算整合资源登顶，还是服务器端浪潮通过全栈布局占领半壁江山，都说明单纯的参数堆砌可能走到瓶颈，而通过架构创新释放更高效的算力，才是赢得竞争的核心。联发科P90靠专核APU实现“逆袭”，也是这个道理。

其次，应用场景是驱动力，产业融合是主战场。手机AI芯片的比拼，最终是为了更好的拍照、更智能的语音助手和更流畅的体验。而服务器AI处理器的爆发，直接动力来自于金融、通信、能源等传统行业规模化部署AI的需求。2019年，AI算力增长的引擎，已经从消费互联网，悄然切换到了产业互联网。“AI+千行百业”的故事，才刚刚翻开第一章。

最后，生态的力量越来越重要。无论是手机芯片需要庞大的开发者适配和优化，还是像“元脑”这样的产业生态试图打通AI落地的“最后一公里”，单打独斗已经很难通吃天下。未来的竞争，很可能是“芯片/硬件+平台+生态”的立体化竞争。

所以，当我们再看那份2019年上半年的排行榜时，它不仅仅是一张性能强弱的名次表。它更像一个时代的切片，记录着AI从炫技走向务实，从消费端蔓延至产业端的铿锵脚步。骁龙855、浪潮服务器们的领先，是那个时间点的技术注脚；而榜单之下涌动的产业AI化浪潮，才是真正决定未来格局的深海潜流。接下来的故事，关于自研架构的崛起，关于边缘计算的普及，关于AI在更多我们想象不到的领域生根发芽。这场由算力驱动的智能革命，好戏，还在后头。