小米正式迈入自研SoC的顶级俱乐部。联储证券电子行业报告指出，2025年5月22日，小米在北京召开15周年战略新品发布会，正式发布自主研发设计的首款3nm旗舰处理器玄戒O1。该芯片采用台积电第二代3nm制程N3E，晶体管数量达190亿颗，采用“2+4+2+2”十核心四丛集CPU架构，集成16核Immortalis-G925 GPU和自研44TOPS NPU。玄戒O1的发布标志着国产手机SoC正式进入3nm时代，填补了国内5nm以下先进制程的空白。
玄戒O1的制程与晶体管规模
玄戒O1采用台积电第二代3nm制程工艺N3E，这是当前全球最先进的量产制程之一。与第一代3nm工艺N3相比，N3E修复了N3的各种缺陷，设计指标有所放宽，工艺窗口更宽、良率更高。和N5相比，N3E将晶体管密度提升了1.6倍，在速度和复杂度不变的情况下功耗可降低34%，或者在相同功率和复杂度情况下可提升18%性能。
玄戒O1的晶体管数量达190亿颗，与主流旗舰SoC水平接近。同样采用N3E工艺的联发科天玑9400为291亿颗（面积126mm²），玄戒O1面积约109mm²。在相近芯片面积下，玄戒O1的晶体管密度已接近行业头部水平，体现小米在芯片设计密度上的能力。
从全球半导体先进制程布局来看，台积电3nm（N3E）、三星3nm（SF3）、英特尔Intel 20A等是全球最领先的制程节点。玄戒O1采用台积电N3E，使小米成为继苹果、高通、联发科之后又一家进入3nm SoC俱乐部的芯片设计企业。
玄戒O1核心规格对比| 指标 | 玄戒O1 | 骁龙8 Elite | 天玑9400 | A18 Pro |
|---|
| 制程 | 台积电N3E | 台积电N3E | 台积电N3E | 台积电N3E |
| 晶体管 | 190亿 | — | 291亿 | — |
| CPU架构 | 2+4+2+2十核 | 2+6八核 | 1+3+4八核 | 2+4六核 |
| GeekBench单核 | 约3000 | 约3234 | 约2874 | 约3337 |
| GeekBench多核 | 约9500 | 约10059 | 约8969 | 约8218 |
CPU性能：十核四丛集架构的全场景优化
玄戒O1的CPU采用“2+4+2+2”十核心四丛集架构，包括2个主频3.9GHz的Arm Cortex-X925超大核、4个主频3.4GHz的Cortex-A725大核、2个主频1.9GHz的Cortex-A725能效大核、2个1.8GHz的Cortex-A520能效小核。这种四丛集架构不同于骁龙8 Elite和天玑9400的全大核设计，通过微控制器根据场景按需启用适合的CPU丛集，实现性能和功耗的平衡。
值得关注的是，Arm在发布X925内核时表示3nm工艺能将X925的时钟速度提升至3.8GHz，而玄戒O1实现了3.9GHz的超频。这一突破说明小米在Arm公版IP基础上进行了深度优化，包括自研边缘供电技术、自研480个标准单元、自研高速寄存器等。
玄戒O1集成了10.5MB的L2缓存以及16MB的L3缓存，不同于骁龙8E和A18 Pro取消L3缓存的设计。大容量缓存能有效减少处理器访问主存的次数，降低数据访问延迟，提升系统整体性能，尤其适用于处理复杂任务、高并发场景及多核协作。
从跑分数据看，玄戒O1单核约3000分、多核约9500分。对比骁龙8 Elite（单核3234/多核10059）、天玑9400（单核2874/多核8969）、A18 Pro（单核3337/多核8218），玄戒O1多核性能超越天玑9400和A18 Pro，单核性能与天玑9400持平，整体CPU性能稳居第一梯队。
GPU与AI算力：游戏性能与端侧AI并重
玄戒O1集成16核Arm最新GPU Immortalis-G925，是Arm专为旗舰机型设计的最新GPU。与上一代G720相比，G925在图形应用速度上提升37%，光线追踪性能提升52%，AI和机器学习工作负载提高34%，功耗降低30%。
在1080p曼哈顿3.1离屏测试中，玄戒O1成绩达330FPS；在GFXBench 1440p Aztec Ruins Vulkan（High Tier）离屏测试中成绩为110FPS。虽然仍小幅落后于骁龙8 Elite和天玑9400，但玄戒O1的GPU性能相较于A18 Pro有大幅提升。
小米通过设计GPU动态性能调度技术实现了能耗的显著降低。该技术可根据GPU工作负载场景动态切换四种模式，实现性能与功耗的平衡。在运行主流MOBA游戏120帧模式1小时的场景下，搭载玄戒O1的小米15sPro相较于搭载A18 Pro的iPhone 16 Pro Max，帧率提升了1.5fps，温度低了3.2°C，在35°C环境温度下帧率提升了6.3fps。
在AI算力方面，玄戒O1集成自研6核NPU，拥有18432个乘法累加器，算力达44TOPS，配合10MB NPU专属大缓存。通过小米的定向优化，该NPU可使小米第三代端侧模型性能提升35%的同时功耗降低40%，为端侧大模型应用提供充足算力支撑。
