Google Pixel 9系列：AI 至上，硬件却“全面拉胯”？

Google Pixel 9系列：AI 至上，硬件却“全面拉胯”？在国内用户关注度寥寥的情况下，Google Pixel 9系列已于8月22日在海外正式发售。纵观近年来Pixel手机，硬件配置一直缺乏吸引力：Pixel 9全系采用了Google Tensor G4处理器，数字系列提供12GB内存和128GB/256GB存储空间，Pro系列则提供128GB（9Pro）/256GB（9Pro、9ProXL）/512GB（9ProXL）的存储空间

Google Pixel 9系列：AI 至上，硬件却“全面拉胯”？

在国内用户关注度寥寥的情况下，Google Pixel 9系列已于8月22日在海外正式发售。纵观近年来Pixel手机，硬件配置一直缺乏吸引力：Pixel 9全系采用了Google Tensor G4处理器，数字系列提供12GB内存和128GB/256GB存储空间，Pro系列则提供128GB（9Pro）/256GB（9Pro、9ProXL）/512GB（9ProXL）的存储空间。放在高度内卷的国内智能手机市场，这样的硬件规格可能连中端手机都算不上。昔日的Android标杆，如今配置却如此“全面拉胯”。

当然，Pixel 9系列主要面对的也是海外市场。在“又不是不能用”的指导思想下，国际手机市场确实不如国内市场那么在意手机的硬件实力。然而，这种“差不多就行”的产品理念，在Pixel 9系列上终于遇到了问题。

早在产品发布之前，部分媒体就对Google Tensor G4这款处理器的性能表示担忧。而根据提前收到手机的博主的反馈，Tensor G4的性能可以用“全面拉胯”来形容。比如在DameTech的测试中，Pixel 9ProXL在720P分辨率下的原神平均帧率不仅远远落后于采用骁龙8Gen3的Galaxy S24Ultra和iPhone 15 Pro Max，甚至比两年前采用Tensor G2处理器的Pixel 7Pro还要差，简直是“逆向优化”。除了游戏测试外，不少博主进行的性能基准测试也指向了同一个结果。

这种“四面楚歌”的情况，不禁让人想起一年前的Pixel 8系列——Pixel 8系列采用的Tensor G3同样有严重的性能问题，而Google最终的解决方案居然是“禁止Tensor G3机型安装跑分软件”，堪称“从根本解决跑分过低的问题”。

问题是，Google Pixel是怎么从曾经的Android标杆，变到如今这般境遇的？

Google Pixel 的两大致命转折点

回顾Google Pixel系列的发展历程，不得不提到两个关键的转折点，这两个节点不仅深刻影响了Pixel系列的市场定位和用户认知，也为今天Tensor芯片低性能问题埋下了伏笔。

第一个转折点：Pixel 3系列的“偏科”

Pixel系列自面世以来，相机一直是其亮点。2018年发布的Pixel 3系列，Google通过深度优化的计算摄影技术以及强大的后期处理算法，将Pixel 3的相机表现提升到了一个全新的高度。尤其是在低光环境下，Pixel 3系列凭借单摄像头配置就能拍出媲美双摄甚至三摄手机的照片，迅速赢得了市场的认可。Pixel 3系列的成功确立了Pixel手机在摄影领域的标杆地位，这也是Google开始向自研硬件与软件深度整合方向迈出的重要一步。

然而，尽管Pixel 3系列在相机表现上相当出色，但其整体硬件配置却显得相对平庸，尤其是电池续航与屏幕显示效果一直被用户诟病。这种“偏科”的产品策略虽然为Pixel赢得了摄影发烧友的青睐，但也让其在综合竞争力上逐渐落后于市场中的其他旗舰手机。

第二个转折点：Pixel 6系列的“AI 至上”

2021年发布的Pixel 6系列是第二个转折点。在Pixel 6身上，Google决定抛弃过去一直采用的高通骁龙处理器，首次引入了自研的Tensor芯片。根据Google的解释，他们希望用Tensor打造Pixel在AI和机器学习领域的独特优势，从而在计算摄影、语音识别和AI等领域实现突破。

然而，这一决策的背后却隐藏着巨大的偏科风险——Tensor的性能会直接动摇Pixel的高端旗舰定位。不可否认的是，Tensor在某些AI计算中确实有自己的优势，且Google软硬件一体的特点也能将Tensor的优势最大化。但优势最大化并不能掩盖Tensor那极为明显的短板。游戏等高负载场景下，Tensor无法与同时期的旗舰芯片相媲美。

Pixel 3系列奠定了其在计算摄影领域的领先地位，而Pixel 6系列则开启了Google自研硬件的时代。可惜的是，随着市场对手机性能和综合体验要求的不断提升，Pixel系列过度依赖AI技术、忽视了硬件性能的短板的做法，也最终导致了今天Tensor芯片表现不佳的困境。

激进地AllinAI是Tensor芯片问题根源？

归根结底，Tensor性能不佳的问题，既是制程工艺限制下的无奈之举，同时也是Google对芯片要求“偏科”的直接体现，即过度强调AI和机器学习的优势，而忽视了用户对整体性能的需求。

大家都得承认，AI是未来技术发展的重要方向，但目前的大多数用户仍然更关注设备的综合表现，而不仅仅是某些特定场景下的亮点功能。在这一点上，Google需要在未来的芯片设计中找到一个平衡点，即在保持AI领先优势的同时，提升芯片的整体性能，才能真正赢得市场的认可。

Google Pixel 的困境：一招鲜已无法“吃遍天”

从硬件优化到核心算法，再到AI大模型技术的应用，Android阵营内的企业正在拥有与Google正面对抗的机会。与此同时，Google Pixel 还沉浸在“一套方案通吃全球市场”的黄粱美梦中。

不可否认的是，在刚刚诞生时，Google Pixel 软件先行的策略，确实为Android生态带来了不少新鲜感，Pixel 3、Pixel 4两代手机也确实为当时的Android计算摄影起到了不可忽视的推进作用。但在2024年，“一招鲜”已无法“吃遍天”，当GPT-4等更先进的AILLM超越Google Gemini，成为手机品牌的首选合作伙伴后，Pixel又要用什么来维持自己的高端定位呢？

或许，Google的策略是相信“AI一切皆可”，但显然用户的需求并不那么简单。在硬件性能被持续质疑的情况下，Google的坚持更像是一种固执，甚至有些自欺欺人。

在AI时代的洪流中，Google试图通过Tensor芯片证明自己仍然掌控未来，但面对现实的技术瓶颈和市场反馈，Google需要的不仅仅是坚持，更是对用户需求的深刻理解和对产品的实际提升。毕竟，再强大的AI也无法掩盖一部手机在日常使用中的糟糕体验。

或许Google真的该重新审视一下自己所走的这条AI至上之路，否则，等待它的可能不只是一次性能滑坡，而是市场对Pixel的逐步抛弃。