在國內沒有多少用戶關心的情況下，Google Pixel 9 系列已於8 月22 日在海外正式發售。其實從硬體來看，這幾年的Pixel 手機確實沒有多大的吸引力：Pixel 9 全係採用了Google Tensor G4 處理器，數位系列提供12GB 內存和128GB/256GB 存儲空間，Pro 系列提供128GB（9 Pro ）/256GB（9 Pro、9 Pro XL）/512GB（9 Pro XL）的儲存空間。至於其他硬體配置，則放在高度內捲的國內智慧型手機市場中，可能在中階手機領域都不一定站得住腳。

昔日Android標桿，今天配置全拉胯

當然了，Pixel 9 系列主要面對的也是海外手機市場。在「又不是不能用」的指導思想下，國際手機市場確實不那麼在意手機的硬體實力。不過這種「又不是不能用」的產品理念，在Pixel 9 系列上終於遇到問題了。

圖片來源：Google

在產品發布之前，部分媒體就對Google Tensor G4 這款處理器的效能表示擔憂。而根據提前收到手機的部落客的回饋，Tensor G4 這款處理器的性能可以說「全面拉胯」。例如在DameTech 的測試中，Pixel 9 Pro XL 在720P 解析度下的原神平均幀率不僅遠遠落後於採用驍龍8 Gen3 的Galaxy S24 Ultra 和iPhone 15 Pro Max，甚至比兩年前採用Tensor G2處理器的Pixel 7 Pro 還要差，就屬於逆向最佳化了。

除了遊戲測試外，不少部落客的效能基準測試也指向了同一個結果。這種「四面楚歌」的情況，不禁讓人想起一年前的Pixel 8 系列——Pixel 8 系列採用的Tensor G3 同樣有嚴重的性能問題，而Google 最終的解決方案居然是「禁止Tensor G3 機型安裝跑分軟體”，堪稱“從根本解決跑分過低的問題”。

問題是，Google Pixel 是怎麼從曾經的Android 標桿，變到如今這般境遇的？

Google Pixel 的兩大致命轉捩點

在回顧Google Pixel 系列的發展歷程時，不得不提到兩個關鍵的轉折點，這兩個節點不僅深刻影響了Pixel 系列的市場定位和用戶認知，也為今天Tensor 晶片低性能問題埋下了伏筆。

首先，Pixel 的第一個轉捩點可以追溯到2018 年發布的Pixel 3 系列。自Pixel 系面世以來，相機一直是其亮點。彼時，Google 透過深度優化的運算攝影技術，以及強大的後製演算法，將Pixel 3 的相機表現提升到了一個全新的高度。尤其是在低光源環境下，Pixel 3 系列的「夜視模式」憑藉單鏡頭配置就能拍出媲美雙攝甚至三攝手機的照片，迅速贏得了市場的認可。

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Pixel 3 系列的成功確立了Pixel 手機在攝影方面的標竿地位，這也是Google 開始朝自研硬體與軟體深度整合方向邁出的重要一步。儘管Pixel 3 系列在相機表現上相當出色，但其整體硬體配置卻顯得相對平庸，尤其是電池續航力與螢幕顯示效果一直被用戶詬病。這種「偏科」的產品策略雖然為Pixel 贏得了攝影發燒友的青睞，但也讓其在綜合競爭力上逐漸落後於市場中的其他旗艦手機。

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第二個轉捩點發生在2021 年發布的Pixel 6 系列上。在Pixel 6 身上，Google 決定拋棄過去一直採用的高通驍龍處理器，首次引進了自研的Tensor 晶片。根據Google 的解釋，他們希望用Tensor 打造Pixel 在AI 和機器學習領域的獨特優勢，從而在計算攝影、語音辨識和AI 等領域實現突破。然而，這項決策的背後卻隱藏著巨大的偏科風險——Tensor 的性能會直接動搖Pixel 的高階旗艦定位。

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不可否認的是，Tensor 在某些AI 運算中確實有自己的優勢，而Google 軟硬體一體的特性也能將Tensor 的優勢最大化。但優勢最大化並不能掩蓋Tensor 那極為明顯的短板。遊戲等高負載場景下，Tensor 無法與同時期的旗艦晶片相媲美。

Pixel 3 系列奠定了其在運算攝影領域的領先地位，而Pixel 6 系列則開啟了Google 自研硬體的時代。可惜的是，隨著市場對手機性能和綜合體驗要求的不斷提升，Pixel 系列過度依賴AI 技術、忽視了硬體性能的短板的做法，也最終導致了今天Tensor 晶片表現不佳的困境。

激進地All in AI 是Tensor 晶片問題根源？

歸根結底，Tensor 性能不佳的問題，既是製程工藝限制下的無奈之舉，同時也是Google 對晶片要求「偏科」的直接體現，即過度強調AI 和機器學習的優勢，而忽視了用戶對整體性能的需求。

大家都得承認，AI 是未來技術發展的重要方向，但目前的大多數用戶仍然更關注設備的綜合表現，而不僅僅是某些特定場景下的亮點功能。在這一點上，Google 需要在未來的晶片設計中找到一個平衡點，即在保持AI 領先優勢的同時，提升晶片的整體性能，才能真正贏得市場的認可。

但留給Google 的時間已經不多了。從硬體優化到核心演算法，再到AI 大模型技術的應用，Android 陣營內的企業正在擁有與Google 正面對抗的機會。同時，Google Pixel 也沉浸在「一套方案通吃全球市場」的黃粱美夢中。

不可否認的是，在剛誕生時，Google Pixel 軟體先行的策略，確實為Android 生態帶來了不少新鮮感，Pixel 3、Pixel 4 兩代手機也確實為當時的Android 計算攝影起到了不可忽視的推進作用。

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但在2024 年，“一招鮮”已無法“吃遍天”，當GPT-4 等更先進的AI LLM 超越Google Gemini，成為手機品牌的首選合作夥伴後，Pixel 又要用什麼來維持自己的高端定位呢？

或許，Google 的策略是相信“AI 一切皆可”，但顯然用戶的需求並不那麼簡單。在硬體效能被持續質疑的情況下，Google 的堅持更像是一種固執，甚至有些自欺欺人。在AI 時代的洪流中，Google 試圖透過Tensor 晶片證明自己仍然掌控未來，但面對現實的科技瓶頸和市場回饋，Google 需要的不僅是堅持，更是對使用者需求的深刻理解和對產品的實際提升。

畢竟，再強大的AI 也無法掩蓋一部手機在日常使用上的糟糕體驗。或許Google 真的該重新審視一下自己所走的這條AI 至上之路，否則，等待它的可能不只是一次性能滑坡，而是市場對Pixel 的逐步拋棄。