Com a crescente presença de agentes de IA, a MediaTek pretende ir além da simples criação de chips para celulares.

Se o impacto inicial dos modelos em larga escala foi o de acostumar os usuários a interagirem em linguagem natural com máquinas, o próximo passo para os agentes é levar a IA de "responder perguntas" para "concluir tarefas". Não se trata mais apenas de uma janela de bate-papo, mas de uma capacidade sistêmica que pode compreender cenários, decompor tarefas, invocar aplicativos, coordenar dispositivos e memorizar as preferências do usuário por um período mais longo.

Para muitos, a IA não é apenas uma caixa de bate-papo, mas também um agente de IA.

No passado, dispositivos como celulares, tablets, PCs, carros, fones de ouvido e relógios ofereciam funções principalmente dentro de seus respectivos hardwares e sistemas operacionais. Contudo, com a ampla adoção de agentes, as fronteiras entre os terminais se tornarão ainda mais tênues. O que os usuários realmente precisam não é necessariamente abrir um aplicativo específico e realizar uma operação isolada, mas sim que celulares, carros, dispositivos IoT e serviços em nuvem colaborem em um cenário de vida contínua, fornecendo proativamente serviços mais adequados.

Nas últimas duas ou três décadas, os chips em dispositivos inteligentes evoluíram de meros definidores das principais tarefas de computação para se tornarem o hardware subjacente que determina pontuações em benchmarks, consumo de energia, jogos e recursos de imagem. Agora, os chips também precisam se tornar o ponto de entrada para experiências de IA, a base para o poder computacional e a interface para o ecossistema.

Essa é a mensagem central que a MediaTek quis transmitir na Dimensity Developer Conference MDDC 2026: por um lado, ela fornece uma base de poder computacional que abrange múltiplos cenários por meio de um portfólio completo de produtos, incluindo celulares, automóveis, IoT e infraestrutura de IA; por outro lado, ela amplia as possibilidades para desenvolvedores por meio do Dimensity AI Intelligent All-in-One Engine, do AI Development Kit, da plataforma automotiva e da tecnologia para jogos.

Dimensity AI: Da potência da computação de borda ao sistema operacional de agentes em nível de sistema.

No processo de implementação de agentes de IA, os telefones celulares continuam sendo um dos terminais mais críticos.

A razão não é complicada. Os smartphones possuem a maior densidade de dados de usuários, os cenários de uso mais frequentes e o ecossistema de aplicativos mais maduro. Eles são tanto o ponto de entrada para informações pessoais quanto o centro para a colaboração entre dispositivos. Portanto, à medida que o agente migra da camada de aplicação para a camada de sistema, o smartphone naturalmente se torna o principal ambiente para a experiência do agente inteligente.

Nos últimos três anos, o ecossistema Dimensity AI apresentou um crescimento significativo: o número de parceiros aumentou 240% e o volume de downloads do kit de desenvolvimento Dimensity AI cresceu 440%. A MediaTek também mencionou que o número de tarefas autônomas executadas por agentes inteligentes aumentou de 120 milhões por dia em 2025 para 870 milhões por dia em 2026, um aumento de sete vezes em apenas um ano. Esses números demonstram que os agentes deixaram de ser apenas uma ideia conceitual para o futuro e começaram a se consolidar como uma realidade de crescimento para desenvolvedores e usuários.

Em resposta a essa tendência, a MediaTek lançou o Dimensity AI Intelligent Engine 2.0 na conferência.

Em comparação com a versão 1.0, que era mais orientada por comandos do usuário e executava tarefas individuais de forma independente por aplicativos, a principal mudança na versão 2.0 reside na detecção proativa. Aproveitando a tecnologia Dimensity SensingClaw, a plataforma Dimensity pode fornecer recursos de detecção de baixo consumo e sempre ativa, permitindo que os fabricantes de dispositivos criem sistemas operacionais de agentes com detecção proativa e recursos de controle entre aplicativos.

Em outras palavras, os futuros assistentes de IA não serão apenas do tipo "você diz uma frase e eles executam uma ação", mas serão capazes de entender a situação do usuário antecipadamente, com base em informações como visão, audição, localização e condições ambientais, e mobilizar diferentes aplicativos e dispositivos para concluir tarefas mais complexas.

Na conferência, a MediaTek anunciou suas colaborações com a OPPO, a Xiaomi e a Transsion.

A tecnologia Dimensity potencializará o Assistente Xiaobu da OPPO, integrando dados nativos de aplicativos em nível de sistema e criando um banco de dados de memória específico do usuário com o Xiaobu Memory. Ele poderá executar tarefas como interpretar relatórios médicos, planejar automaticamente programas de exercícios e importá-los para o calendário. A Xiaomi foca em experiências inteligentes entre dispositivos, permitindo que os usuários executem tarefas em todos os seus dispositivos com um único comando, possibilitando a transferência de tarefas entre múltiplos dispositivos. A Transsion enfatiza os recursos de detecção proativa Always On; por exemplo, seu assistente de IA pode concluir tarefas complexas, como verificar informações logísticas e comparar preços, em um estado autônomo e sem necessidade de ativação.

Os casos dessas três marcas líderes de telefones celulares apontam para uma conclusão: os agentes de IA não são mais apenas um aplicativo dentro de um celular, mas estão se tornando parte das capacidades do sistema. Isso exige não apenas poder computacional de IA suficientemente alto no chip, mas também recursos contínuos de sensoriamento no dispositivo e colaboração entre privacidade, segurança e o ecossistema de aplicativos.

Kit de Desenvolvimento 3.0: Facilitando a Implantação de IA na Borda

Se o mecanismo inteligente de IA estiver voltado para a experiência em nível de sistema, o Dimensity AI Development Kit 3.0 é um conjunto de ferramentas para desenvolvedores. As empresas de plataformas de chips têm enfatizado consistentemente o valor da IA ​​de borda: tempos de resposta mais rápidos, melhor proteção de privacidade, capacidades offline mais robustas e menor dependência de recursos em nuvem.

No entanto, a implementação do modelo em terminais como celulares, tablets e sistemas veiculares não é uma simples questão de "transferência". Os desenvolvedores frequentemente enfrentam uma série de desafios de engenharia, como compressão do modelo, compatibilidade com diferentes operadores, controle do consumo de energia, uso de memória e eficiência de implementação. O Dimensity AI Development Kit 3.0 foi projetado para essa finalidade.

A versão 3.0 é a primeira a oferecer suporte à implantação visual de modelos LVM, migrando da linha de comando para uma GUI modular. As configurações de parâmetros podem entrar em vigor em tempo real, melhorando a eficiência de implantação e ajuste do modelo em 50%. Para muitos desenvolvedores de aplicativos, isso reduz a barreira entre o modelo e o terminal.

O novo kit de ferramentas de compressão Low Bit pode reduzir o uso de memória do dispositivo durante a compressão de modelos de IA generativa, melhorando a eficiência da compressão em até 58%, mantendo a mesma qualidade. Isso é especialmente crucial para modelos de borda grandes, já que os dispositivos terminais têm memória, consumo de energia e espaço para dissipação de calor mais limitados. O kit de ferramentas de desenvolvimento eNPU ajuda os desenvolvedores a aproveitar ao máximo as vantagens da NPU altamente eficiente do chip Dimensity, economizando 42% no consumo de energia para modelos de IA residentes e com baixa carga. Para cenários de percepção sempre ativa, ativação por voz e reconhecimento ambiental, o baixo consumo de energia é mais importante do que a potência de computação máxima. Para que a IA esteja verdadeiramente sempre online, o problema do consumo de energia causado pela "execução contínua" precisa ser resolvido.

O Tianji AI Partner funciona como um assistente completo para conversão de modelos em dispositivos. Ele automatiza processos como análise, ajuste e verificação de modelos, ajudando os desenvolvedores a reduzir uma tarefa de conversão que poderia levar de 5 dias para cerca de meio dia, economizando até 90% do tempo necessário para a implantação de modelos LLM na borda da rede.

Essas atualizações demonstram que a MediaTek não está apenas exibindo o poder de computação de IA como um parâmetro do chip, mas sim tentando preencher lacunas importantes no processo de desenvolvimento. Para os desenvolvedores, os verdadeiros desafios da IA ​​na borda vão além de "quão poderoso é o chip", abrangendo "quão fluida é a cadeia de ferramentas", "quão rápida é a adaptação do modelo" e "quão baixos podem ser os custos de otimização".

Plataformas Automotivas: De Cockpits Inteligentes a Carros Definidos por IA

Nos últimos anos, o conceito de "veículos definidos por software" tornou-se um consenso na indústria. Cockpits inteligentes, direção autônoma, atualizações remotas (OTA) para veículos e serviços em nuvem para veículos transformaram os carros, antes ferramentas de transporte com estruturas mecânicas em sua essência, em terminais inteligentes continuamente atualizados. Com a introdução de modelos em larga escala e tecnologias de agentes nos veículos, a indústria está entrando em uma nova fase: "veículos definidos por IA".

A MediaTek acredita que os automóveis estão evoluindo de simples ferramentas de transporte para espaços inteligentes que compreendem os usuários, antecipam suas necessidades e se integram perfeitamente ao cotidiano. A plataforma automotiva da MediaTek já estabeleceu parcerias sólidas com mais de 20 montadoras líderes globais, com mais de 190 projetos em andamento e um volume acumulado de 35 milhões de unidades enviadas, representando um aumento de quase quatro vezes nos últimos cinco anos. Isso demonstra que a entrada da MediaTek no setor automotivo não está começando do zero. A empresa transferiu sua experiência acumulada em desempenho, eficiência energética, conectividade, imagem, IA e desenvolvimento de ecossistemas de sua plataforma de chips para dispositivos móveis para o ciclo de vida mais longo e os requisitos de segurança mais rigorosos do ambiente automotivo.

Em sua solução de cockpit inteligente Dimensity, a MediaTek divide as capacidades do cockpit do futuro em várias direções principais: interação multimodal, serviços proativos, execução simultânea de comandos e colaboração entre edge computing e nuvem.

Isso é significativamente diferente dos assistentes de voz tradicionais em veículos. No passado, os assistentes de voz eram frequentemente passivos, executando uma tarefa fixa quando o usuário falava uma frase; enquanto o cockpit inteligente do futuro precisa ser capaz de reconhecer as pessoas no carro, entender o ambiente ao redor, avaliar as intenções do usuário e conectar serviços como navegação, redes sociais, mapas, restaurantes e pagamentos.

Por exemplo, nos estudos de caso apresentados na conferência, numa manhã de dia útil, depois que um usuário entra no carro com seu filho, o sistema pode identificar automaticamente os passageiros e perguntar proativamente se eles precisam levar a criança à escola antes de irem para a empresa, e até mesmo recomendar a compra de um café no caminho, com base no horário. O valor desse tipo de cenário reside não na novidade de uma única função, mas em como o sistema embarcado no carro se transforma de uma "ferramenta" em um "compreensor contextual".

Para alcançar esse tipo de experiência, a plataforma subjacente deve resolver três tipos de problemas.

A primeira camada é a plataforma. Os veículos precisam executar com eficiência modelos de IA com muitos parâmetros e suportar múltiplos modelos e tarefas em paralelo. A MediaTek mencionou que a plataforma de cockpit Dimensity, carro-chefe da empresa, pode fornecer até 400 TOPS de poder computacional de IA e, por meio de uma arquitetura de coengenharia de hardware e software, reduz os requisitos da plataforma de IA em 90%. Mesmo em um cenário com cinco telas e renderização complexa, ela ainda consegue executar dois modelos complexos sem problemas, a velocidades superiores a 50 tokens/s.

A segunda camada é a camada de modelo. A vida útil de um carro costuma ser de 6 a 10 anos, mas o ciclo de iteração de um modelo de IA pode durar apenas alguns meses. Como garantir que os veículos utilizem continuamente novos modelos ao longo de toda a sua vida útil é um problema que os cockpits inteligentes devem resolver. A série Dimensity Cockpit 7 integra diretamente a biblioteca de recursos da GPU NVIDIA, permitindo a migração de novos modelos e algoritmos desenvolvidos com base em CUDA para a plataforma do cockpit; a série Dimensity Cockpit S é compatível com o Dimensity AI Development Kit, ajudando os modelos principais e seus derivados a se adaptarem mais rapidamente.

Em terceiro lugar está a camada de aplicação. A plataforma de software Tianji fornece ferramentas como mapeamento de cena, carregamento inteligente de modelos, colaboração entre a borda e a nuvem e otimização do sistema. Por exemplo, a colaboração entre a borda e a nuvem permite que a borda pré-processe e filtre os requisitos quando tarefas complexas precisam ser processadas na nuvem, enviando apenas os tokens-chave, protegendo assim a privacidade e reduzindo os custos da nuvem.

A IA automotiva não se resume a simplesmente integrar o assistente do seu smartphone ao sistema de infoentretenimento do carro. O ambiente veicular é multiusuário, multimodal, com múltiplas telas e exige altos padrões de segurança. Ele precisa compreender tanto o motorista quanto os passageiros; oferecer entretenimento sem interferir na direção; e utilizar recursos da nuvem, garantindo ao mesmo tempo capacidade de resposta local e privacidade. Portanto, os desafios da IA ​​automotiva são mais complexos do que os dos smartphones e impõem maiores exigências às plataformas.

Tecnologia de jogos: dispositivos móveis estão se aproximando da experiência dos consoles.

Além da IA, os jogos continuam sendo um cenário importante para a plataforma Dimensity demonstrar seu desempenho e as capacidades do seu ecossistema.

No passado, a melhoria da experiência de jogos para dispositivos móveis girava principalmente em torno de altas taxas de quadros, alta qualidade de imagem e baixo consumo de energia. Agora, com o aprimoramento das capacidades das GPUs móveis e o desenvolvimento de conteúdo de jogos para níveis AAA, os dispositivos móveis estão começando a buscar iluminação e sombras mais realistas, modelos mais detalhados, áudio com menor latência e períodos mais longos de operação estável.

Nesta conferência, a MediaTek destacou o Ray Tracing Pipeline, também conhecido como tecnologia RTP (Real-Time Ray Tracing), para dispositivos móveis. Comparado às soluções tradicionais de ray tracing, o RTP visa adaptar o pipeline de renderização para plataformas de PC e móveis, oferecendo efeitos complexos de iluminação e sombra em jogos em tempo real, incluindo objetos dinâmicos, animações esqueléticas e reflexos de objetos e do ambiente externo.

A MediaTek firmou uma parceria com a equipe do projeto "Delta Force" da Tencent para desenvolver uma nova solução de tecnologia RTP. Sua importância reside no fato de que, se o pipeline de renderização de PCs puder ser migrado de forma mais fluida para plataformas móveis, o ciclo de desenvolvimento e os custos de adaptação de jogos AAA multiplataforma poderão ser reduzidos.

Outro foco fundamental é a tecnologia de geometria virtual. O MediaTek Dimensity e o Unity Engine estão profundamente integrados à geometria virtual, aproveitando os recursos de renderização da GPU da plataforma móvel Dimensity para alcançar mais de 1 bilhão de triângulos em um ambiente móvel e gerar continuamente uma hora inteira de taxa de quadros em alta resolução de 1,5K. Isso significa que as limitações dos jogos para dispositivos móveis em termos de detalhes dos modelos têm o potencial de serem ainda mais superadas.

Em termos de áudio, a tecnologia de baixa latência Dimensity LE Audio, por meio de otimização de ponta a ponta, oferece um desempenho estéreo Bluetooth de baixa latência de 32 ms na plataforma móvel Dimensity, carro-chefe da empresa. Essa tecnologia já foi implementada no servidor de testes do Peacekeeper Elite para reduzir a latência de áudio. Para jogos competitivos, a latência de áudio não é uma diferença insignificante no nível da percepção, mas pode afetar diretamente a avaliação do jogador sobre a posição dos inimigos e o ritmo de jogo.

Além disso, a plataforma Dimensity também apresentou o GPU Dynamic Cache, a tecnologia Dimensity Frame Multiplication 3.0, a tecnologia Adaptive Adjustment 5.0 e o Dimensity Profiler 2.0, uma ferramenta completa de análise e otimização para desenvolvedores de jogos Android.

A arquitetura de cache dinâmico da GPU permite que a GPU agende simultaneamente o cache do sistema e a memória, possibilitando que os desenvolvedores transfiram dados críticos do jogo através do cache do sistema, economizando largura de banda e reduzindo o consumo de energia. Atualmente, essa tecnologia já foi integrada em jogos como *Crossfire: Future* e *Dark Zone*.

A tecnologia Dimensity Frame Multiplier 3.0 adiciona opções como Profundidade, que consegue prever e gerar melhor quadros virtuais de alta qualidade, suportando 165 e 144 quadros por segundo. Ela também oferece integração com plugins de engines como Unreal Engine e Unity, e abrange plataformas mobile, tablet e cockpit. "Honor of Kings" consegue proporcionar uma experiência de baixo consumo de energia a 144 quadros por segundo com essa tecnologia, enquanto "Arknights: The End" também alcança maior fluidez e menor consumo de energia.

A Tecnologia de Controle Adaptativo 5.0 adiciona funções inteligentes de controle de quadros e previsão de cena, o que torna o fluxo de informações entre o chip, o jogo e a tela mais refinado. Tomando "Mingchao" como exemplo, após a integração, observam-se otimizações significativas nos indicadores de baixa taxa de quadros (1% low frame rate) e consumo de energia; jogos como "Peacekeeper Elite" também podem reduzir a carga da CPU e da GPU em cenários de alta demanda.

Essas tecnologias demonstram coletivamente que a otimização de jogos para dispositivos móveis não se resume mais a fabricantes de chips buscando unilateralmente maior desempenho, nem a desenvolvedores de jogos comprimindo unilateralmente a qualidade da imagem. Em vez disso, envolve uma colaboração cada vez mais profunda entre software e hardware. Chips, engines, conteúdo de jogos, ferramentas de otimização e processos de desenvolvimento estão sendo reintegrados.

A MediaTek também está introduzindo IA de ponta em cenários de jogos. Na conferência, eles anunciaram os resultados da colaboração entre o Dimensity AI Play e o jogo "Delta Force". Aproveitando a IA de ponta da plataforma móvel Dimensity, o assistente de voz CC do jogo respondeu muito mais rápido, com latência reduzida em 56,7% em comparação com a nuvem. Isso significa que a IA em jogos pode fazer mais do que apenas controlar NPCs ou gerar histórias; ela também pode proporcionar experiências mais imediatas, como interação por voz, companhia em tempo real e assistência tática.

No passado, as discussões sobre chips para dispositivos móveis giravam principalmente em torno de CPUs, GPUs, NPUs, ISPs de imagem, processos de fabricação e consumo de energia. No entanto, com as tendências de agentes de IA e colaboração multi-terminal, a competição entre plataformas de chips está se tornando mais complexa. Uma plataforma precisa não apenas de poder computacional subjacente suficientemente robusto, mas também de kits de desenvolvimento, ferramentas de modelagem, recursos multiplataforma, interfaces de sistema e redes de parceiros.

Por isso, a MediaTek enfatizou repetidamente os desenvolvedores e o ecossistema na conferência.

A implementação de agentes de IA não será responsabilidade exclusiva dos fabricantes de chips. Os fabricantes de sistemas precisam transformar os agentes em funcionalidades nativas, os desenvolvedores de aplicativos precisam reestruturar as funções, os fabricantes de terminais precisam resolver problemas de fluxo entre dispositivos, as montadoras precisam integrar a IA com sensores veiculares, sistemas de cockpit e serviços em nuvem, e os desenvolvedores de jogos precisam encontrar um novo equilíbrio entre alta qualidade de imagem, alta taxa de quadros e baixo consumo de energia.

No futuro, quando os usuários avaliarem um celular, um carro ou mesmo um dispositivo IoT, eles poderão não se ater apenas aos parâmetros de hardware, mas também à capacidade do dispositivo de se autoconhecer, de executar tarefas proativamente e de transitar perfeitamente entre diferentes cenários.

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