盧偉冰在 2026 年 8 月 25 日公開的小米玄戒 O100,與其說是一部新手機,不如說是一份「本地 AI 手機」的硬件藍圖。這部原型機將傳統後置相機模組完全取消,改用玄戒 O3 手機處理器加上玄戒 O100 AI 加速晶片,重新設計主板,並加入最高支援 10 瓦持續散熱的主動風冷系統。運行 Xiaomi MiMo 裝置端模型時,小米公布的實測推理速度達每秒 295 Tokens。
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不過,這個數字有一個重要前提:O100 是技術驗證原型機,並不是小米已宣布會推出的消費產品。
3 因此,它現階段最值得看的地方,不是「幾時有得買」,而是要跑大型 AI 模型,手機究竟要在相機、散熱、耗電和機身設計之間作出甚麼取捨。
玄戒 O100 原型機展示了甚麼?
O100 原型機的目標非常直接:在裝置端持續、高速地執行大型模型。小米沒有沿用一部以相機、輕薄和靜音為優先的普通旗艦手機,而是採用雙晶片協同運算架構:
- 玄戒 O3:手機級系統單晶片(SoC)。
- 玄戒 O100:專為高頻寬 AI 運算而設的加速晶片。
為了容納這套硬件,小米取消傳統影像模組,並將主板完全重新設計,再加入主動風冷散熱。系統最高可支援 10 瓦持續散熱能力。
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換句話說,這是一部借用手機形態、但以 AI 推理速度為核心的示範終端。小米表示,內置 Xiaomi MiMo 裝置端模型的原型機,實測速度可達每秒 295 Tokens。
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這個結果應理解為小米針對特定原型機及特定模型公布的測試數據,不能直接當成所有 AI 模型或未來 O100 裝置的通用跑分。現有資料亦未說明第三方模型在同樣條件下會有甚麼表現。
O100 原型機與 Xiaomi AI Cube 有何不同?
兩部原型機代表小米本地 AI 路線的兩個方向:O100 是流動裝置概念驗證,AI Cube 則是固定式個人 AI 運算終端。
| 特點 |
玄戒 O100 原型機 |
Xiaomi AI Cube 原型機 |
| 形態 |
以手機為基礎的 AI 示範終端 |
迷你電腦及個人 AI 工作站概念 |
| 晶片組合 |
玄戒 O3 + O100 |
玄戒 O3 + O100 + D100 |
| 散熱或持續輸出 |
主動散熱,最高支援 10W |
宣稱最高 150W 持續性能輸出 |
| 記憶體 |
引述報道未有列明 |
80GB 統一記憶體 |
| 示範模型能力 |
Xiaomi MiMo,每秒據報 295 Tokens |
可運行 120B 模型及 3B 裝置端模型,支援快、慢系統切換 |
| 產品狀態 |
原型機 |
原型機 |
AI Cube 有更大的機身空間處理供電、記憶體和散熱。它採用航天鋁一體成型機身,表面設有 33,874 個 CNC 精密散熱孔,小米稱系統可維持最高 150W 性能輸出。機身內整合玄戒 O3、O100 和 D100 三款晶片,並配備 80GB 統一記憶體。
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小米表示,AI Cube 可以同時部署一個 1,200 億參數的 120B 大模型,以及一個 30 億參數的 3B 裝置端模型,並按工作需要在較快及較慢的系統之間切換。示範場景包括前端開發和較複雜的程式編寫。
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實際上,AI Cube 更接近一部細小型本地 AI 工作站;O100 原型機的看點,則是測試這種大模型加速能力,能否日後放入手機更有限的功耗和散熱空間內。
三款玄戒晶片背後的小米策略
這兩部原型機,配合小米在 8 月 24 日玄戒晶片技術溝通會上展示的三晶片架構:
- O3:面向旗艦手機的系統單晶片。
- O100:面向裝置端大型模型運算的高頻寬 AI 加速晶片。
- D100:面向高運算量智能駕駛工作的晶片。
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這個分工顯示,小米正嘗試建立一套涵蓋手機、個人電腦和汽車的 AI 運算硬件基礎,而不只是把 AI 工作交由雲端處理。這是根據目前硬件方向作出的解讀,並不代表兩部原型機已經確定會變成零售產品。
商業化時間表同樣值得留意。小米表示,O3 已經進入量產,預計在 9 月首度搭載於 Xiaomi 18 Fold;O100 和 D100 則已完成開發,並計劃在稍後、即小米社群公告所指的翌年正式商業化。
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重點不是一部新手機,而是一次取捨示範
玄戒 O100 原型機令小米的本地 AI 野心變得更具體,但同時也清楚展示追求持續推理速度的代價:傳統相機模組要讓路,主板要重新設計,還要加入主動散熱。這種設計優先次序,與主流旗艦手機追求影相、輕薄和安靜運作,明顯不是同一回事。
AI Cube 則展示另一邊的答案:只要給予更大的機身、更多電力、更強散熱和更大記憶體,便可以運行規模更大的本地模型和更繁重的工作。兩部裝置合在一起,反映小米正以不同形態測試自研晶片及裝置端 AI 的可能性。
對消費者而言,目前最實際的產品消息仍然是搭載玄戒 O3 的 Xiaomi 18 Fold。至於 O100,現階段更適合視為一項研究及工程宣言:小米相信高速本地大型模型運算最終有機會進入手機,但要真正變成實用的消費產品,仍要解決散熱、耗電、軟件兼容性和整體產品設計等問題。