Gemini Intelligence 的硬體門檻：為什麼 Pixel 9 等旗艦機也可能不支援

Google 正在把 Gemini Intelligence 打造成 Android 的下一代 AI 核心平台。它不只是聊天機器人或語音助理，而是一套能跨應用程式自動完成任務、即時摘要資訊、甚至主動協助操作手機的 AI 系統。

不過與過去多數 Android 功能不同，Gemini Intelligence 的 硬體與軟體門檻相當高。這意味著即使是近年推出的旗艦手機，也可能無法支援。

以下整理 Google 的最低需求、為何部分高階手機仍被排除，以及首批支援的裝置。

Gemini Intelligence 的最低需求

根據相關文件與報導，想要在 Android 裝置上完整運行 Gemini Intelligence，需要滿足幾項條件：

• 旗艦級處理器（flagship‑class chip）
• 至少 12GB RAM
• 支援 Android AI Core（AICore）
• 能運行 Gemini Nano v3 或更新版本 的裝置端模型
• 系統更新承諾：至少 5 次 Android 版本升級 + 6 年安全更新

這些條件比許多既有 Gemini 功能高得多。例如 Gemini 在 Google Messages 中的部分功能可以依賴雲端運算，因此對手機記憶體需求較低 。

但 Gemini Intelligence 的核心設計是 大量 AI 運算直接在手機上完成，因此裝置本身的硬體能力變得關鍵。

為什麼 Gemini Nano 很重要

Gemini Intelligence 的關鍵基礎是 Gemini Nano。這是 Google 專為裝置端（on‑device）運算設計的基礎 AI 模型。

Gemini Nano 透過 Android 的 AICore 系統服務運作，利用手機硬體進行推論計算，使 AI 功能可以：

• 在本地端執行（不需依賴雲端）
• 反應延遲更低
• 提升隱私，資料不必傳送到伺服器

AICore 會直接調用手機的 CPU、GPU 或 AI 加速器來運行模型，從而提供更即時的 AI 功能 。

但問題在於，新一代模型（如 Gemini Nano v3）需要更新的硬體能力與 AI 管線。如果某台手機無法支援這些模型版本，即使整體效能很強，也可能無法使用 Gemini Intelligence。

為什麼 Pixel 9 或 Galaxy Z Fold 7 也可能不支援

分析 Google 公布的條件後，一些科技媒體指出，部分近期旗艦機——例如 Pixel 9 系列與 Samsung Galaxy Z Fold 7——可能無法達到最終相容門檻 。

原因並不是處理器或整體性能不足，而是：

是否能透過 AICore 運行 Gemini Nano v3 或更新版本的裝置端模型。

如果硬體或 AI 加速架構無法支援該模型版本，系統就無法提供完整的 Gemini Intelligence 功能。這就造成一個罕見情況：

• 手機仍然是高階旗艦
• 仍可收到 Android 系統更新
• 但最新 AI 功能可能無法使用

首批支援 Gemini Intelligence 的手機

Google 表示，Gemini Intelligence 會 從 2026 年夏季開始分批推出，最先登場的是部分 Samsung Galaxy 與 Google Pixel 手機 。

目前多方報導指出，首波支援裝置包括：

• Google Pixel 10 系列
• Samsung Galaxy S26 系列

這些機型預期會搭載專門優化的 AI 硬體與系統架構，以支援最新的 Gemini Nano 模型與 Android AI 平台。

初期功能可能包含：

• 跨應用程式的多步驟任務自動化
• 即時網頁摘要
• AI 生成回覆
• 自動填寫表單與內容整理

這透露出 Google 的 Android AI 策略

Gemini Intelligence 的高門檻，其實反映了 Google 在 Android AI 發展上的策略轉變。

過去 Android 大部分新功能都是透過系統更新或 Google Play 服務推出，舊裝置通常也能使用。但在 AI 時代，Google開始把關鍵功能 與特定硬體世代綁定。

這帶來幾個明顯趨勢：

• 裝置端 AI 成為核心：越來越多 AI 運算在手機本地完成。
• 硬體升級更重要：新模型可能需要更強的 AI 加速器與記憶體。
• 實際升級週期縮短：即使手機還在更新期，也可能無法取得最新 AI 功能。

Google 的目標是讓 Android 裝置變得更「主動」與「自動化」。但要做到這點，手機必須能在本地運行越來越複雜的 AI 模型。

未來隨著 Gemini Intelligence 擴展到 智慧手錶、車載系統、AR 眼鏡與其他 Android 裝置，硬體是否能支援新一代 AI 模型，很可能會成為決定功能可用性的主要門檻。