2025年4月11日、中国半導体メーカーのメディアテック（MediaTek）は「AIをコアに、境界のないアプリケーションを作る」をテーマに、中国の深圳で毎年恒例の「MediaTek Dimensity Developer Conference2025（MDDC 2025）」を開催し、Agentic AIに向けた戦略的配置を全面披露した。 同会議では、フラッグシップ5G・AIチップ「天玑 9400+」が発表されただけでなく、新しい「天玑」開発ツールセット、アップグレードされた「天玑」AI開発キット2.0、エコロジー共同建設計画も紹介、AIコンピューティング、ソフトウェアツールチェーン、最終用途アプリケーションのシナジーにおける体系的な能力が実証し、「智能的から智慧へ」という新たなビジョンを打ち出した。
ビッグモデル・パラメーターの優先から効率優先と構造再構成へ
2024年、エンド側の生成AIアプリケーションが急速に台頭する中、MediaTekは、クラウドトレーニングとローカル推論を融合した「ハイブリッドAI」協調アーキテクチャ戦略を策定し、算力ボトルネックとプライバシー課題を解決した。同年、「Agentic AI」という概念を初提唱し、文脈理解・自主判断・継続学習能力を持つ「スマートエージェント」への進化を強調した。2024年10月、MediaTekは「天玑 AI Agentic AI Engine（Dimensity Agentic AI Engine）」を統合した「天玑 9400」をリリースした。エンドサイドのLoRAトレーニング、ビデオ生成、Agenticタスク開発などをサポートする業界初のインテリジェントボディ用AIチップとなった。
またMDDC 2025でMediaTekは、新たなフラッグシップ5Gインテリジェントボディ用AIチップ「天玑 9400+」を発表した。 このチップは台積電（TSMC）のN3Eプロセスを採用し、3.73GHzのCortex-X925スーパーコア、3つのCortex-X4スーパーコア、4つのCortex-A720マクロコアを搭載し、第2世代のオールマクロコアCPUアーキテクチャを構成している。 AIコンピューティングの面では、第8世代NPU 890が推論性能、電力制御、モデル互換性を大幅に強化し、混合エキスパートモデル（MoE）、マルチトークン・プレディクション（MTP）、マルチリーダー潜在アテンション（MLA）メカニズム、FP8低精度推論技術など、DeepSeek-R1などの主流ビッグモデルの主要機能を完全にサポートしている。 また、このチップにはSpD+推論デコードエンジンが統合されており、文脈解析の効率が20%向上している。 エンド側で70億パラメータモデルを実行する場合、消費電力は25%削減され、安定拡散画像生成速度は1画像あたり1.5秒に達し、業界平均をリードしている。
さらに「天玑 9400+」+12コアArm GPU Immortalis-G925を搭載しており、ハードウェアレベルのレイトレーシングとフレームレート倍増技術をサポートし、ゲーム、ビデオ、画像などのマルチメディアシナリオにおけるAIの応用を大幅に強化する。 その設計コンセプトは、純粋な性能の積み重ねよりも「能力の適応」を重視しており、AI技術の進化に対するメディアテックの迅速な対応を反映している。
MDDC 2025会議から見ると、わずか1年の間に、スマホチップメーカーのAIモデルに対する認識が大きく変化したことがわかる。 大きなモデルパラメータが優先」という過去の段階から、「効率優先、構造再構築」という技術路線へと表示された。 MediaTekの無線通信事業部・技術企画チーフディレクターの李俊南によると、「知識密度」は3.3カ月ごとに倍増しており、蒸留と定量圧縮技術の小型言語モデルは、携帯電話側の推論効果において大型モデルに匹敵することを達成できたと示している。 DeepSeekをはじめ、オープンソースの小型モデルは、優れた性能と理解能力を発揮し、エンドサイドAI展開の新たなベンチマークとなっている。
この傾向により、チップの設計コンセプトは「理論演算能力を積み上げること」から、単位エネルギー効率（TOPS/W）、リソース・スケジューリング効率、AIタスク・スループットの向上へとシフトしている。 MediaTekの無線通信事業部門のジェネラル・マネージャーの李彦輯は、AIのエコシステムは速いペースで変化しており、特にDeepSeekのような軽量で高効率なモデルの出現により、チップには新しいモデルを柔軟かつ迅速にサポートする能力が求められていると指摘した。 Plus版が生態系の進化に付いていかなければ、端末製品の反復速度の低下に直結する。
Agentic AIによる端末エコロジーへの着地
MediaTekは「天玑9400+チップ」を発表すると同時に、「Agentic AI UX」を発表した。同時に、「Neuron Studio」、「Dimensity Profiler」などのツールもリリースされ、天玑の新しい開発ツール・グループを構成し、開発の敷居をさらに下げ、エコイノベーションを活性化させた。
「天玑・Agentic AI体験・プロジェクト」では、MediaTekはXiaomi、Honor、AliCloud、その他の端末ベンダーやクラウドベンダーと協力し、Agentic AIの携帯電話から家庭や自動車などのマルチデバイスシナリオへの拡張を推進し、この戦略の技術検証から大規模展開への移行を示した。
実験室から消費者端末へのAgentic AIにより、携帯電話、家庭、IoTなどのシーンにおけるAI技術の着地速度が大幅に加速している。 AIはもはやメーカーの発表会で実演される目玉機能ではなく、徐々にメインストリームユーザーに浸透し、「知覚でき、体験できる」真の能力を発揮する。 この変化の背景には、端末ベンダーとチップベンダーがマルチモーダルモデル、エンドサイドの演算最適化、エコロジーコラボレーションを展開するための集中的なレイアウトがある。
1、深化する端末AI能力：音声アシスタントからタスク実行体へ
vivo、OPPO、Xiaomiに代表される端末メーカーは、MediaTekの天玑プラットフォームを通じて、Agentic機能を備えたAI機能を展開している。 例えば、vivo X200シリーズのAI字幕機能は、すでにローカルでリアルタイムに多言語の音声コンテンツを識別し、従来のソリューションよりも30％高い精度で字幕を生成することができる。 そのAIフォトアルバムは、ユーザーの好みに基づいてインテリジェントに分類し、注釈を付け、さらに物語テキストを生成することができ、ある程度の自主認知・意味処理能力を示している。
一方、OPPO Find X8は、タスク・フロースケジューリング・テクノロジーにより、インテリジェントアシスタントがユーザーの音声リクエストに応答し、カレンダー、マップ、支払い、その他のマルチアプリリソースを自動的にスケジューリングし、「クローズドループ」ローカルコマンド実行プロセスを構築することができる。この変更は、AIがユーザーの意図を理解するだけでなく、推論のためにクラウドサーバーに依存することなく複雑なタスクを完了する能力を持つことを意味し、プライバシーとリアルタイム性能を大幅に向上させる。
またMediaTekは、スピーカー、テレビ、IoTコントローラーなど、より多くのエッジデバイスにこのようなAI機能を組み込むよう推進しており、環境認識、行動予測、エネルギー消費の最適化を可能にするホームAIエコシステムを多くのパートナーと共に構築している。 これは、AIが携帯電話センターから「家全体のインテリジェンス」へと徐々に拡大していることを意味している。
2.マルチモーダルモデルが体験の飛躍を促す
MediaTekの無線通信事業部門の副部長の陳奕強は、「マルチモーダルな大型モデルの躍進が、Agentic AIを端末に取り込む鍵になる」と指摘した。 そのためには、音声、画像、行動痕跡などの情報を総合的に処理し、ユーザーの真意を理解した上でインテリジェントな提案を提供できるモデルが必要となる。
この能力を実現するには、モデルそのものだけでは十分と言い難い。陳奕強は、「真の鍵はモデル、チップ、システムツールチェーン間の相乗効果にある 。MediaTekが2024年以降、開発者会議において「ツール」エコシステムの導入を推進しており、モデル・ベンダー、アプリケーション開発者、端末ベンダーの統合を推進し、モデルとチップの相乗効果の可能性を最大限に引き出している」と強調した。
MDDC2025で、MediaTekは、新しくアップグレードされた「天玑開発ツールセット」を発表し、Neuron StudioとDimensity Profilerの2つのモジュールを含んでおり、「ハードウェアベンダー」から「プラットフォーム企業」への転換を反映している。
Neuron Studioは、AIモデルの開発と展開のためのフルプロセスツールで、モデルの可視化、実行パスの分析、リアルタイムのパフォーマンス監視、カスタムオペレータのサポート、自動圧縮とチューニングなどを備えており、MLKitsツールチェーンに接続し、「モデル、アルゴリズム、ハードウェア」の協調的なクローズドループを構築することができる。 Dimensity Profilerはゲーム開発者向けで、AndroidプラットフォームのCPU、GPU、NPU、フレームレート、温度、消費電力などの多次元パフォーマンスチューニング分析をサポートし、エネルギー効率とユーザー体験を最適化するためのリアルタイム、フレーム単位、詳細な再生モードを提供する。
さらに、MediaTekは「Agent Development Kit (ADK) 2.0」も発表した。このキットは、モデルハブの数が前作の3.3倍になり、新しいエンド側LoRAファインチューニング・アクセラレーションエンジンを搭載することで、エンドデバイス上のモデルのパーソナライズされたチューニングをサポートし、インテリジェンスの適応性を高める。
Agentic AIの複雑さに直面し、チップのハードウェア能力を大幅に向上させる必要がある。メディアテックの無線通信部門のゼネラル・マネージャーの李彦輯は、次のように指摘した。「知識密度」の増加とシステム・リソース要件が同時に増加していないことを背景に、システム要件を増加させることなく、Agentic AIの能力を5倍から20倍に高めることを達成したいと考えている。」 また、「ツール、サードパーティの協力、端末メーカーの緊密な統合が、今後1、2年で開発を加速させる鍵になると強調した。
報道によると、MediaTekは、開発者がマイクロ秒単位で性能ボトルネックや安定性の問題、アプリケーションのブレークポイントなどを特定し、モデルからアプリケーションまでの全プロセスにおけるボトルネックや問題を迅速に特定できるよう、「ワンストップのフルリンク・クローズドループ・ツール」を構築している。 この一連のツールにより、開発者はモデル・パラメーターを手作業で何日もかけてデバッグする必要がなくなり、ニューラルネットワークの自動チューニングによって2～3時間以内に最適な設定を完了できるようになり、開発効率が大幅に向上する。
MediaTekの無線通信事業部のエコ開発担当チーフディレクターの章立は、「メMediaTekはプラットフォーム・プロバイダとして、三者間のアプリケーションやシステムを直接開発するのではなく、端末メーカーやサードパーティの開発者の手にツールを提供することで、ラグやブレークポイントなどの実用的な問題を特定し、解決できるようにする」と付け加えた。 Dimensity Profiler、Neuron Studio、Agent Development Kit (ADK) 2.0の相乗的な利用は、メディアテックが開発者に提供する重要なリソースであり、開発者がより高いレベルのユーザー体験を最適化され達成できるよう支援する。
3.AI機能の普及とレイヤー化
AIが普及するのはフラッグシップモデルだけで、エントリーモデルはAIを体験する機会がないのだろうか。 陳奕江は、メディアテックが戦略的に検討しているAI機能の「レイヤー」について紹介した。
ユーザーが最も関心を寄せる画像AI分野では、MediaTekは「全面的な展開」という戦略を選択した。なぜなら2000元の製品でも4000元の製品でも、基本的なAI画像補正と撮影最適化機能を搭載し、写真を撮ることは普遍的な必需品であると同時に、AIはこの分野の価値を最も反映しやすいからだ。
一方、ユーザーのデータを深く理解し、マルチリンクスケジューリングを必要とするタスク指向のインテリジェントボディ機能では、メディアテックは、その着地のペースがより「トップダウン」になると認めている。 高度に複雑なインテリジェントボディのAI体験は、当初はフラッグシップ製品と高頻度ユーザーに焦点を当て、その後、使用の習慣が形成され、ハードウェアのコストが低下するにつれて、徐々に主流の価格帯に浸透する。
MediaTekのAIインテリジェンス戦略：エコロジーの構築
AI知能体の本格的な着地は、「対話しかできない」というパラダイムの限界を突破し、「物事ができる」段階へと進まなければならないと私は考えている。 この転換は、モデル能力だけでなく、チップ、モデル、アプリケーション、システム間のシナジーの深さにも依存する。メディアテックは、オープン・アーキテクチャと国境を越えたコラボレーションを通じて、モバイル端末におけるAIインテリジェンスの大規模な実装と生態学的標準化を推進している。
モデルレベルでは、MediaTekは中国国内の大手モデルベンダのAli Tongyi Thousand Questions、Tencent Hunyuan、DeepSeekなどと互換性メカニズムを確立した。天玑プラットフォームは、端末のローカル推論でこれらのモデルをサポートすることができ、モデルの定量化、蒸留、圧縮およびその他の技術的なパスを提供し、開発者が「実験モデル」を「実用的なモデル」に移行するのを助け、AI能力の敷居を下げて上陸させる。 チップの局所推論能力と演算サポートは、AIを実験から大規模応用へと推進するための重要な基盤となりつつある。
同時に、MediaTekはより基礎的なエコロジー・プロトコルの構築も進めている。 エンドサイドのAIの断片化に関する業界の懸念に応えるため、MediaTekはMCPのようなプロトコルの重要性に大いに賛同しており、大規模モデルとデータ間の標準化されたインターフェースを確立し、開発者を長い間悩ませてきた複数のプラットフォーム間でのデータの分離と重複した最適化の問題を解決できると考えている。
MediaTekは、真に具現化されたインテリジェンスを構築するには、「頭脳」と「手」の両方を持つことが必要だと強調する。つまり、ユーザーのニーズを理解する能力と、タスクを完了するためにツールを呼び出す能力の両方である。 これには強力なモデリング能力が必要なだけでなく、APP間およびシステム間の呼び出しのための共通のAPIシステムによってサポートされなければならない。MediaTekは、Androidがより多くのインターフェイスを開放することを推進し、携帯電話メーカーが統一された通話メカニズムを構築することを支援することで、インテリジェントボディAIがデジタル世界で本当に「動く」ことができるようにしている。
現在のAIアプリケーションは、まだクローズドで標準化されたシーン（食事の注文、タクシー、支払いなど）に焦点を当てており、MediaTekは、徐々にユーザーの信頼を蓄積するために、「制御可能なシーンをより深くする」ことから始めるべきだと考えている。モデルの理解能力の段階的強化に基づき、AIは単純なコマンド認識から、ユーザーの感情や習慣を理解し、対応できるようになり、その後のシーン拡大のための技術的・心理的な基盤にもなる。
MediaTekの戦略的な転換：チップからAgentic AI・プラットフォームへ
天玑9400+がエンドサイドのAgentic AI分野で達成した重要な技術的ブレークスルーにもかかわらず、MediaTekは将来の課題から逃げていない。 第一に、デバイスの消費電力と熱管理は、大型AIモデルのエンドサイドでの動作を制約する中核的な問題だ。 第二に、AIモデルの標準化とプラットフォーム・エコシステムの断片化も業界の痛手だ。
現在、多くのチップ・ベンダーが自社開発のSDKやコンパイラを使用しているため、クアルコムのHexagon NNやアップルのCoreMLのような生態系の分断が生じ、異なるプラットフォーム間でのAIモデルの汎用性と移行効率が制限されている。この点で、MediaTekはよりオープンな道を選択し、TensorFlow LiteやPyTorch Mobileなどの主流フレームワークをサポートするためにAI演算ライブラリの50%を開放し、開発者の敷居を下げるためにAgentic AI向けのクロスプラットフォーム汎用仕様の開発を積極的に推進している。
具体的なアプリケーションレベルでは、MediaTekはAgentic AIをAR/VR、スマートコックピット、AIメガネなどの「空間コンピューティング」端末にも積極的に拡大している。 現在、天玑プラットフォーム上に構築されたARメガネのプロトタイプは、すでにミリメートルレベルのSLAM測位能力と10ms未満の空間応答待ち時間を備えており、将来の軽量で没入感のある体験の基礎を築いている。
MediaTekのAgentic AI戦略は、単一の技術的ブレークスルーではなく、体系的な生態系駆動プログラムであると言える。 主流モデルと互換性のあるオープンで協調的なプラットフォーム・アーキテクチャを構築し、プロトコルの標準化を推進し、灯台シナリオに着地することで、メディアテックはスマートボディのための現実的で実現可能なAI着地経路を構築し、端末スマートボディの新時代を直接目指している。
MediaTekの取締役兼ゼネラルマネージャー兼最高執行責任者（COO）の陳冠州が言うように、「AI時代の端末デバイスは、単に強力なプロセッサーであるべきではなく、感知し、協力し、一緒に進化できるパートナーであるべきだ」。 NeuroPilotから天玑のAgentic AI・エンジンに至るまで、MediaTekは「コア＋ソフトウェア＋エコロジー」の相乗的アプローチでインテリジェンスの境界を再構成し、従来のSoCサプライヤーからAgentic AI・プラットフォーム企業へと重要な一歩を踏み出している。