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目前如果要在智能手机行业里评选“自研SoC”里性能最差的那一个 ， 谷歌绝对可以排到这个榜单前列 。 原因无它 ， 因为从客观的跑分成绩来看 ， 谷歌最近这几年的自研“Tensor” SoC无论架构方案还是性能指标 ， 确实都差得出奇 。
最初大家还都以为这是“三星的锅” ， 因为众所周知 ， Tensor SoC从G1到G4的这四代本质上都是三星主导设计 ， 只不过加上了一部分谷歌的IP 。 而且从它们的设计思路（比如双超大核、十核心）上 ， 确实也可以看出三星Exynos系列同期旗舰SoC的一些典型特征 。
但是随着“谷歌自研、台积电代工”Tensor G5在2025年秋季在Pixel 10系列机型中现身 ， 所有人都发现过去好像是错怪三星了 。
因为“肉眼可见”的事实是 ， Tensor G5的整体性能相比三星设计的Tensor G4几乎没有明显的进步 ， 甚至某些部分还倒退得特别明显 。
网传的Tensor G5安兔兔跑分成绩 ， 左为刚发布时、右为近期系统更新后
与此同时 ， 三星自家的最新Exynos 2500实测表现就要比Tensor G5强出太多 。 这甚至是在暗示 ， 三星并不是不能造出高端SoC ， 过去历代Tensor SoC之所以表现不佳 ， 要么是三星“收了力” ， 要么就是谷歌瞎指挥所致 。
那么谷歌到底是犯了“哪些错” ， 才使得Tensor G5的表现如此不佳呢？从安兔兔跑分成绩来看 ， 在最新的系统版本下 ， Tensor G5的综合成绩仅130万出头 ， 差不多是天玑8350或骁龙8s Gen3的水平 ， 确实算不上高 。
具体到各细项上 ， Tensor G5的CPU成绩能跑到40万以上 ， 其实已经达到了骁龙8 Gen3、天玑9300+的水准 ， 与三星Exynos 2500相比也并不落后 。 换句话说 ， 如果只看CPU部分 ， 其实Tensor G5似乎没有那么糟糕 。
但相比之下 ， Tensor G5配备的“IMG DXT-48-1536” GPU ， 36万出头的跑分就真的可以说是低到可怕了 。 要知道 ， 这个GPU成绩不仅低于前代三星设计的Tensor G4（44万以上） ， 甚至只相当于数年前骁龙8 Gen1的水平 ， 堪称是超级明显的“大短板” 。
到这里我们基本就可以判断 ， 糟糕的GPU性能就是谷歌自研SoC这次“翻车”的最明显原因 。 那么 ， 这款GPU到底又差在哪了呢？
首先 ， 谷歌使用的“DXT-48-1536”本身就是DXT这个GPU产品序列中 ， 比较微妙的一个中端型号 。 它名称中的“48”指的是每个时钟周期可以处理48个像素 ， 而“1536”则是GPU的SP（流处理器）规模为1536个 。
但查阅Imagination的官网不难发现 ， DXT系列的最高端型号是“DXT-72-2304 RT3” 。 与谷歌使用的型号相比 ， 这个“旗舰型”的单时钟周期性能高了50% ， 而且还增加了硬件光追能力 。
换句话说 ， 如果谷歌当初“舍得”使用Imagination最好的移动GPU方案 ， 那么Tensor G5的安兔兔GPU子项成绩或许能达到目前的1.5倍左右分数 ， 即接近50万分 。 而这个成绩就基本是骁龙8 Gen2的水准 ， 从而与Tensor G5的CPU成绩“匹配” ， 使得它有望成为一款安兔兔综合成绩达到200万以上的“正常次旗舰SoC” 。
其实谷歌在Tensor G5上选择Imagination这个相对“冷门”的移动GPU方案 ， 本身没有很大的问题 ， 问题在于谷歌“没舍得”去堆GPU规格而已 。
目前海外用户对于Pixel 10系列的游戏性能 ， 基本是“哀鸿遍野”
那么谷歌为什么会“舍不得”在Tensor G5的GPU上去使用更高规格呢？不得不说 ， 这里可能的理由就很多了 。 比如成本受限、比如考虑到SoC的良率而做妥协 ， 甚至还有可能是为了给ISP、NPU等其他单元在面积上“让路” 。
但不管怎么讲 ， 谷歌毕竟是下定决心将Tensor G5给“自研+量产”了 。 这也就使得Imagination的GPU在时隔9年（2017年苹果宣布自研手机GPU）后 ， 终于重回中高端智能手机市场 。 而且考虑到谷歌在欧美市场的号召力 ， 以及Pixel系列机型长期“独占首发”新版Android系统的现实 ， 就算目前Tensor G5在跑分上不甚好看 ， 各路游戏和图形APP的开发者 ， 未来也必然不得不硬着头皮给Tensor G5里的这款Imagination GPU去做适配、优化工作 。
Imagination近年在信创GPU市场活得滋润 ， 但在移动端确实存在感不足
这样一来 ， Tensor G5本身“GPU不给力”的问题 ， 反而就变得不那么重要了 。 因为通过它 ， 谷歌其实已经达到了多重目的 。
一是帮助Imagination证明了其中高端GPU在如今智能手机平台上的“可用性” ， 为未来更高端的产品打下了“基础” 。 另一方面 ， 自然便是谷歌一贯擅长的“端水”大法了 ， 即通过变相“扶持”Imagination重回主流移动设备市场 ， 他们可以在一定程度上制约ARM、高通 ， 甚至是未来可能出现的NVIDIA ， 对于Android GPU生态的“统治力” 。
【自研SoC成为性能笑话，谷歌却是在“端水”下大棋？】【本文部分图片来自网络】
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