
Os benchmarks recentes mostram que o chip Dimensity 9500 da MediaTek superou o SoC Tensor G5 do Google em vários aspectos, utilizando com eficácia as tecnologias mais recentes da ARM. Isso levanta questões críticas sobre a eficácia da abordagem do Google ao design de silício, indicando potenciais deficiências em sua estratégia.
Diante desses acontecimentos, o Google começou a rejeitar publicamente os testes de benchmark como medidas definitivas do desempenho de chips. Embora seja verdade que essas avaliações não capturam o panorama completo, elas continuam sendo uma representação vital das capacidades de um chip — especialmente quando um produto tem preço semelhante ao da Apple, mas sofre com superaquecimento e desempenho sob carga.
Arquitetura comparativa: MediaTek Dimensity 9500 vs. Google Tensor G5
- Configuração da CPU
- O Dimensity 9500 é equipado com uma arquitetura de oito núcleos que inclui um núcleo ARM C1-Ultra rodando a 4, 21 GHz com cache L2 de 2 MB, três núcleos ARM C1-Premium a 3, 50 GHz com cache L2 de 1 MB e quatro núcleos ARM C1-Pro com clock de 2, 70 GHz com cache L2 de 512 KB.
- Em comparação, o Tensor G5 também possui uma CPU de oito núcleos composta por um núcleo ARM Cortex-X4 a 3, 78 GHz, cinco núcleos ARM Cortex-A725 com clock de 3, 05 GHz e dois núcleos ARM Cortex-A520 a 2, 25 GHz, embora o Google não tenha divulgado as especificações de cache L2 para esses núcleos.
- Desempenho da GPU
- O Dimensity 9500 integra a recém-lançada GPU ARM Mali-G1 Ultra MC12, que oferece recursos aprimorados de rastreamento de raios e uma experiência de jogo suave a 120 fps.
- Por outro lado, o Tensor G5 é equipado com uma GPU Imagination IMG DXT-48-1536, sem suporte algum para ray tracing.
- Processamento de IA
- O Dimensity 9500 inclui a NPU 990 avançada da MediaTek para tarefas de IA e aprendizado de máquina.
- O Tensor G5 emprega uma TPU personalizada para lidar com cargas de trabalho de IA semelhantes.
Dimensity 9500 da MediaTek: uma lição de eficiência para o Tensor G5 do Google
Discussões recentes destacaram a abordagem fragmentada do Google em relação ao design de chips com o Tensor G5, mas a questão vai mais além. O núcleo ARM Cortex-X4 do Tensor G5 já existe há quase dois anos e meio, o que aponta para uma decisão do Google de priorizar a economia de custos com o uso de tecnologias mais antigas, enquanto a MediaTek optou pelas ofertas mais recentes da ARM, o Dimensity 9500.


A disparidade é gritante, com o Dimensity 9500 superando o Tensor G5 nos testes do GeekBench 6. Além disso, a decisão do Google de limitar os recursos da GPU, excluindo o ray tracing de sua oferta, prejudica ainda mais as métricas de desempenho.
Uma Perspectiva Financeira
O Dimensity 9500 vem em uma faixa de preço competitiva de US$ 180 a US$ 200, uma redução de quase 50% em comparação ao Snapdragon 8 Elite Gen 5 da Qualcomm. Por outro lado, a estratégia de preço-alvo do Google para o Tensor G5 é de cerca de US$ 65 por unidade.
Com o Pixel 10 do Google custando a partir de US$ 799, equivalente ao preço do iPhone 17 básico, pode-se argumentar que o desempenho deve refletir esse preço premium. No entanto, o Pixel 10 parece vacilar devido às estratégias de custo restritivas do Google. Notavelmente, a ausência de uma câmara de vapor dedicada levanta preocupações, especialmente dada a tendência do Tensor G5 a superaquecer sob tarefas exigentes.
Em contraste, a MediaTek produziu com sucesso o Dimensity 9500, minimizando despesas sem sacrificar a qualidade ou recorrer a concessões como a omissão de recursos avançados. Essa estratégia aponta para uma abordagem mais focada no consumidor.
Por fim, com a devida reflexão, o Google deveria considerar uma estratégia de preços mais justa. Oferecer o Pixel 10 a um preço reduzido em comparação com o iPhone 17, dadas as suas limitações, poderia alinhar melhor as percepções de valor. Seria razoável esperar que um desconto de US$ 100 no Pixel 10 correspondesse melhor às expectativas do consumidor.
Para resumir, o Dimensity 9500 da MediaTek fornece ao Google lições significativas para futuros designs de chips Tensor:
- Utilize a mais recente tecnologia de CPU ARM em vez de núcleos antigos para evitar cortes de custos não intencionais.
- Evite GPUs personalizadas, a menos que elas tenham todos os recursos, incluindo recursos essenciais como rastreamento de raios.
- Evite reduções extremas de custos que colocam em risco a integridade do produto na linha Tensor.
- Garanta que os preços estejam alinhados com o desempenho para atender às expectativas do cliente, comparáveis às dos principais concorrentes.
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