AI-смартфоны: снижения цен в ближайшее время не ждите

В августе 2026 года Google и Honor почти одновременно показали, какими будут смартфоны нового поколения. У Pixel 11 ставка сделана на фирменный чип Tensor G6: компания заявляет, что это не просто более быстрый процессор, а «двигатель, созданный под конкретную задачу». Увеличилась производительность TPU, задачи на устройстве обрабатываются в 3,5 раза быстрее, а энергопотребление упало втрое. Honor Robot Phone пошёл другим путём: аппарат получил стабилизированную камеру, а в софте объединил усилия с большой моделью Alibaba Qwen, чтобы ассистент YOYO мог выполнять цепочки из сотен действий.

История мобильного ИИ началась ещё в 2017 году, когда Huawei и Apple почти одновременно представили первые нейропроцессоры в смартфонах. Тогда не было понятно, зачем они нужны: вычисления использовались для фотографии, Face ID и голосовых помощников, но убийственного приложения не появилось, поэтому чипы не становились главным аргументом для покупки. Всё изменилось с приходом генеративного ИИ в 2023 году и стремительным развитием агентных систем в 2025-м. Смартфон стал главным носителем «физического ИИ», и спрос на вычислительную мощность вернулся на передний план.

Влияние производительности на реальный опыт сложно переоценить. Один из тестов показал, что бюджетный аппарат vivo Y500 Pro при запуске языковой модели выдавал ответ на 500 символов почти три минуты, а распознавание изображения и вовсе подвисало. Неудивительно, что不少人 первым делом отключают сторонние функции ИИ после пары дней экспериментов. Однако чипы уже перестраиваются под новые задачи: NPU превращаются из универсальных ускорителей в процессоры, заточенные под архитектуры Transformer и MoE. Apple добавила в A19 Pro отдельные блоки для матричных операций, Google оптимизировала Tensor для низкоточных вычислений и работы с памятью, Qualcomm объединила разнородные ускорители в одном NPU и научила его глубже «сращивать» слои нейросетей.

Но настоящей проблемой остаётся не чистая мощность, а память. Генерация текста устроена так, что на каждый новый токен модель перечитывает все свои веса. Поэтому скорость зависит от пропускной способности памяти, а не только от числа транзисторов. Уже сейчас 7-миллиардная модель в формате FP16 занимает около 14 гигабайт: при типичной скорости 85 гигабайт в секунду предел — примерно 5 токенов в секунду. Если ужать веса до INT4, модель уменьшается до нескольких гигабайт и скорость возрастает вчетверо, но дальше сжатие упирается в падение точности.

Новый стандарт LPDDR6 обещает рост пропускной способности на треть и снижение энергопотребления, но его массовое внедрение упирается в дороговизну. Цены на память уже взлетели: производители переключились на HBM и DDR5, а в смартфонах 12 гигабайт стали минимумом, 16 — нормой для флагманов. Согласно подсчётам, себестоимость будущего iPhone 18 вырастет почти на 40 процентов из-за компонентов, а доля памяти в цене устройства может превысить 40 процентов к 2027 году. Усугубляет ситуацию дефицит мощностей на передовых техпроцессах: TSMC повышает цены, а приоритет отдаётся AI-ускорителям, а не мобильным процессорам.

Пока все говорят о локальном ИИ и приватности, ни один производитель не решается полностью отказаться от облака. Для пользователей же главные сценарии — ретушь фото, перевод и суммаризация текста, которые сложно назвать прорывом. До «момента iPhone» или «момента ChatGPT» индустрии далеко, и без по-настоящему убийственной функции смартфоны с ИИ останутся лишь премиальным маркетинговым ярлыком. Значит, до массового выпуска LPDDR6 и охлаждения рынка памяти снижения цен на AI-смартфоны ждать не стоит.