小米集團總裁盧偉冰在 2026 年 8 月 25 日公開的玄戒 O100,與其說是一款手機,不如說是小米對「本地 AI 優先」裝置的硬體示範。這部以手機尺寸為基礎的原型機,結合玄戒 O3 手機處理器與玄戒 O100 AI 加速晶片,取消傳統後置相機模組、重新設計主機板,並加入最高支援 10W 散熱能力的主動風冷系統。運行小米 MiMo 端側模型時,官方公布的實測推理速度為每秒 295 Tokens。
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不過,這個數字必須放在正確脈絡下理解:O100 是技術驗證原型機,不是小米已宣布販售的消費產品。
3 它真正值得關注的地方,不是消費者今天能否買到,而是它直接展示了手機若要在裝置本機高速執行大型模型,需要在相機、主機板、厚度、功耗與散熱之間如何取捨。
玄戒 O100 原型機展示了什麼?
O100 原型機的設計目標相當單一:在終端裝置上維持高速推理。小米沒有把 AI 當作傳統拍照手機裡的其中一項功能,而是讓兩款晶片協同運算:
- 玄戒 O3:面向手機的系統單晶片(SoC)。
- 玄戒 O100:專為高頻寬 AI 運算而設的加速晶片。
為了容納這套架構,小米移除了傳統影像模組,並將主機板全面重新設計;同時加入主動風冷散熱,最高可支援 10W 的持續散熱能力。
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因此,這部設備雖然採用手機形態,設計優先次序卻與一般旗艦手機不同。它的重點不是相機、無風扇靜音或極致輕薄,而是展示本地大型模型能否在有限空間內維持高推理速度。小米公布的實測結果,是 MiMo 端側模型每秒 295 Tokens。
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這項成績應視為小米針對特定原型機與特定模型公布的測試結果,而不是所有 AI 模型或未來 O100 裝置的通用基準。現有報道並未說明第三方模型在相同條件下的表現。
O100 原型機與 Xiaomi AI Cube 有何不同?
兩部設備代表小米本地 AI 策略的兩個方向:O100 是移動裝置概念驗證,AI Cube 則是固定式個人 AI 運算終端。
| 特性 |
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 |
迷你電腦與個人 AI 工作站 |
| 晶片配置 |
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 |
宣稱可達 150W 持續效能 |
| 記憶體 |
引述報道未有說明 |
80GB 統一記憶體 |
| 展示模型能力 |
MiMo 端側模型,實測每秒 295 Tokens |
120B 模型加 3B 端側模型,支援快/慢系統切換 |
| 產品狀態 |
原型機 |
原型機 |
AI Cube 擁有更大的機身,因此能提供更多電力、更大的記憶體空間及更強的散熱能力。它採用航太鋁一體成型機身,表面設有 33,874 個 CNC 精密散熱孔;小米表示整機可支援最高 150W 持續效能。機內則整合玄戒 O3、O100 與 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 億參數模型與一個 30 億參數的端側模型,並按照工作需求在較快與較慢的系統之間切換。展示情境包括前端開發及複雜程式編寫等高負載工作。
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簡單來說,AI Cube 更接近一部小型本地 AI 工作站;O100 原型機的意義,則在於測試這種 AI 推理加速能力,未來能否縮減至手機面對的功耗與散熱限制之內。
三款玄戒晶片如何分工?
這兩部原型設備,與小米在 8 月 24 日玄戒晶片技術溝通會上公布的三晶片架構相互呼應:
- O3:旗艦手機 SoC。
- O100:用於終端大型模型運算的高頻寬 AI 加速晶片。
- D100:針對高運算量智慧駕駛工作的晶片。
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這種分工顯示,小米正嘗試把 AI 運算能力延伸至手機、個人電腦及汽車,而不只依賴雲端處理。這是根據目前硬體方向作出的解讀,並不代表小米已確認兩部原型機一定會成為零售產品。
商業化時間表同樣重要。小米表示,O3 已進入量產,預定在 9 月於 Xiaomi 18 Fold 首次登場;O100 與 D100 雖然已完成開發,但按照小米社群公告,兩者將於翌年才正式商業化。
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關鍵結論:O100 是硬體取捨的展示,不是新手機
玄戒 O100 原型機讓小米對本地 AI 的野心變得具體,同時也把代價攤在桌面上:要追求持續的推理速度,傳統相機模組必須讓位,主機板需要重新設計,手機還要加入主動散熱。這與主流旗艦手機追求影像能力、安靜運作及纖薄機身的方向並不相同。
AI Cube 展示的是另一端的答案:只要提供更大的機身、更高的功耗與更多記憶體,小米便能在本機運行更大型的模型,並處理更繁重的工作。兩部設備合起來看,反映的是小米正在測試不同裝置形態,讓自研晶片與端側 AI 互相配合。
現階段最明確的產品資訊,仍然是採用 O3 的 Xiaomi 18 Fold。至於 O100,較適合被理解為一項研究與工程宣言:小米認為高速本地大型模型推理最終有機會進入手機,但要變成實用的消費產品,仍須解決散熱、功耗、軟件相容性及整體產品設計等問題。