Google przygotowuje się do wprowadzenia Tensor G5, procesora który może być prawdziwym przełomem w historii układów mobilnych tej firmy. Po czterech generacjach opartych na współpracy z Samsung, nadchodzący chip będzie w pełni zaprojektowany przez Google i wyprodukowany przez TSMC. Ta zmiana oznacza nie tylko nowego partnera produkcyjnego, ale również fundamentalne przeobrażenie w podejściu do rozwoju procesorów.
Tensor G5, o kodowej nazwie „Laguna”, zadebiutował w serii Pixel 10 w 2025 roku. Procesor wykorzystuje zaawansowany proces technologiczny 3 nm N3E firmy TSMC, co stanowi znaczący skok w porównaniu do 4 nm procesu Samsung używanego w Tensor G4. Kluczowe pytanie brzmi: czy ta transformacja pozwoli Google skutecznie konkurować z flagowymi układami Apple A18 Pro i Qualcomm Snapdragon 8 Elite?
Analiza zmian technicznych, wydajności oraz wpływu na doświadczenie użytkownika Android pokazuje, że Google podejmuje ryzykowną, ale potencjalnie opłacalną strategię uniezależnienia się od Samsung i budowania własnej tożsamości w dziedzinie procesorów mobilnych.
Strategiczne przejście z Samsung na TSMC
Decyzja Google o zakończeniu współpracy z Samsung Foundry w kontekście produkcji procesorów Tensor była podyktowana wieloma czynnikami technicznymi i biznesowymi. Samsung borykał się z problemami wydajności produkcji w zaawansowanych węzłach technologicznych, szczególnie w procesach 4 nm i mniejszych. Doniesienia branżowe wskazują, że wydajność produkcji Samsung w technologii 3 nm wynosiła jedynie około 20 procent, co oznaczało znaczne straty materiałowe i opóźnienia.
TSMC, wiodący producent półprzewodników na świecie, oferuje nie tylko lepszą wydajność produkcji, ale również bardziej dojrzałe procesy technologiczne. Firma ta produkuje najważniejsze procesory mobilne ostatnich lat, włączając Apple A18 Pro i Qualcomm Snapdragon 8 Elite, co daje Google dostęp do tej samej technologii co konkurenci.
Techniczne korzyści przejścia na TSMC
Proces N3E wykorzystywany w Tensor G5 przynosi konkretne usprawnienia w trzech kluczowych obszarach. Pierwszy to efektywność energetyczna – nowy węzeł technologiczny pozwala na redukcję zużycia energii przy zachowaniu lub zwiększeniu wydajności. Drugi aspekt to zarządzanie temperaturą – problemy z przegrzewaniem trapiące poprzednie generacje Tensor mają zostać znacząco ograniczone dzięki lepszym właściwościom termicznym procesu TSMC.
Trzecia korzyść dotyczy gęstości tranzystorów. Przejście z 4 nm na 3 nm pozwala na umieszczenie większej liczby elementów na tej samej powierzchni krzemu, co otwiera możliwości dla bardziej zaawansowanych funkcji bez zwiększania rozmiaru układu. Tensor G5 ma powierzchnię 121 mm², co czyni go większym od Apple A18 Pro (105 mm²), ale jednocześnie pozwala na integrację dodatkowych komponentów. W ramach pakowania układu zastosowano technologię InFO-POP (Integrated Fan-Out Package on Package), która poprawia odprowadzanie ciepła i umożliwia cieńszą konstrukcję urządzenia [ŹRÓDŁO: przecieki produkcyjne, 2025].
Wpływ na łańcuch dostaw
Zmiana partnera produkcyjnego oznacza również reorganizację całego łańcucha dostaw. Google nawiązał długoterminową współpracę z TSMC, która ma obejmować nie tylko produkcję procesorów mobilnych, ale również układy TPU dla chmury obliczeniowej, projektowanie układów scalonych oraz technologie chłodzenia cieczą. Ta szersza współpraca może przynieść synergię między różnymi projektami Google.
TL;DR: Tensor G5 to pierwszy układ Google produkowany przez TSMC w procesie 3 nm N3E. Poprzednie generacje powstawały u Samsunga, gdzie wydajność produkcji w 3 nm sięgała jedynie ~20%. Zmiana partnera oznacza lepszą efektywność energetyczną, niższe temperatury pracy i dostęp do tej samej litografii co Apple i Qualcomm.
Rewolucja graficzna – GPU z ray tracing
Jedną z najbardziej znaczących zmian w Tensor G5 jest rezygnacja z układów graficznych ARM Mali na rzecz Imagination Technologies DXT-48-1536. Ten procesor graficzny pracujący z częstotliwością 1100 MHz wprowadza funkcje niedostępne w poprzednich generacjach Tensor [ŹRÓDŁO: przecieki techniczne, 2025].
Najważniejszą nowością jest wsparcie dla ray tracing poziomu 4 – najwyższego stopnia w systemie klasyfikacji Ray Tracing Level System (RTLS). Ta technologia umożliwia realistyczne odwzorowanie światła i cieni w grach mobilnych oraz aplikacjach, co dotychczas było zarezerwowane dla najwydajniejszych procesorów stacjonarnych i konsol.
Architektura DXT i jej możliwości
GPU DXT-48-1536 oferuje 1536 jednostek obliczeniowych FP32 na takt, co przy częstotliwości 1,1 GHz daje teoretyczną wydajność 1,69 teraflops. Chociaż porównywanie TFLOPS między różnymi architekturami ma ograniczenia, ta wartość plasuje Tensor G5 w średnim przedziale wydajności graficznej.
Kluczowym atutem nowego GPU jest implementacja ray tracing z pełnym odciążeniem jednostek ALU. Oznacza to, że operacje związane ze śledzeniem promieni są wykonywane przez dedykowane jednostki RAC (Ray Acceleration Cluster), podczas gdy główne rdzenie graficzne mogą skupić się na tradycyjnym renderowaniu. System Ray Coherency Sort grupuje podobne promienie świetlne, zwiększając efektywność obliczeń. To bezpośredni zerwanie z linią ARM Mali, która towarzyszyła Tensorom od pierwszej generacji.
Wirtualizacja GPU
Tensor G5 wprowadza również wsparcie dla wirtualizacji GPU, umożliwiającej korzystanie z akceleracji graficznej w maszynach wirtualnych. Ta funkcja harmonizuje z szerszymi planami Google dotyczącymi technologii wirtualizacji i może okazać się kluczowa dla przyszłych zastosowań w środowiskach korporacyjnych oraz zaawansowanych aplikacji produktywności.
TL;DR: Tensor G5 porzuca ARM Mali na rzecz Imagination Technologies DXT-48-1536 (1100 MHz, ray tracing poziomu 4, wirtualizacja GPU). To największa zmiana w części graficznej w historii układów Tensor.
Wydajność AI i uczenie maszynowe
Sztuczna inteligencja pozostaje fundamentem strategii Google w zakresie procesorów mobilnych. Tensor G5 zawiera nową generację TPU (Tensor Processing Unit), która według oficjalnych danych Google oferuje wzrost wydajności o do 60% względem poprzedniej generacji [ŹRÓDŁO: Google, 2025]. To znacznie więcej niż wcześniej szacowano na podstawie wstępnych przecieków.
Nowy TPU wyposażony jest w rdzenie RISC-V, co pozwala na wykonywanie niestandardowych operacji AI bezpośrednio na poziomie sprzętowym. Ta architektura umożliwia Google większą kontrolę nad optymalizacją algorytmów uczenia maszynowego specyficznych dla usług firmy. Na pokładzie działa Gemini Nano – lekki model językowy uruchamiany lokalnie, bez konieczności wysyłania danych do chmury.
Przetwarzanie obrazu na nowym poziomie
Tensor G5 wprowadza w pełni autorski procesor sygnału obrazu (ISP) zaprojektowany przez Google. Poprzednie generacje korzystały z modyfikowanych układów Samsung z dodatkowymi blokami Google. Nowy ISP ma zapewnić lepszą jakość zdjęć i filmów, szybsze przetwarzanie oraz bardziej zaawansowane funkcje fotografii obliczeniowej.
Układy Tensor słynęły z zaawansowanych funkcji AI w fotografii, takich jak Magic Eraser, Face Unblur czy Real Tone. Nowy ISP w połączeniu z ulepszoną jednostką TPU ma rozszerzyć te możliwości o nowe algorytmy i szybsze przetwarzanie w czasie rzeczywistym.
Porównanie z konkurencją flagship
Tensor G5 konkuruje z Apple A18 Pro i Qualcomm Snapdragon 8 Elite. Wstępne wyniki benchmarków Geekbench (na podstawie przedpremierowych testów) wskazują 1323 punkty w teście jednordzeniowym i 4004 punkty w wielordzeniowym [ŹRÓDŁO: Geekbench / przecieki, 2025]. W teście AnTuTu Pixel 10 Pro XL z Tensorem G5 uzyskał wynik 1 140 286 punktów, co oznacza wzrost o około 15% względem wyniku Pixela 9 Pro XL (983 628 pkt) [ŹRÓDŁO: testy wydajności, 2025].
Dla porównania, Snapdragon 8 Elite osiąga około 3000–3200 punktów w trybie jednordzeniowym Geekbench 6 i 9500–10500 w wielordzeniowym. Apple A18 Pro notuje zbliżone wyniki w testach jednordzeniowych (ok. 3244 punkty) i około 7714 punktów w testach wielordzeniowych. Tensor G5 pozostaje zatem wyraźnie poniżej czołówki w surowych benchmarkach.
Tabela porównawcza: Google Tensor G5 vs Apple A18 Pro vs Snapdragon 8 Elite
| Parametr | Google Tensor G5 | Apple A18 Pro | Snapdragon 8 Elite |
|---|---|---|---|
| Proces technologiczny | TSMC 3 nm (N3E) | TSMC 3 nm (N3E) | TSMC 3 nm (N3P) |
| Producent | Google / TSMC | Apple / TSMC | Qualcomm / TSMC |
| GPU | Imagination DXT-48-1536 | Apple GPU (6-core) | Adreno 830 |
| Ray tracing | Poziom 4 (RTLS) | Tak | Tak |
| Geekbench SC (szac.) | ~1323 pkt | ~3244 pkt | ~3000–3200 pkt |
| Geekbench MC (szac.) | ~4004 pkt | ~7714 pkt | ~9500–10500 pkt |
| AnTuTu (urządzenie) | ~1 140 286 (Pixel 10 Pro XL) | bd. | ~2 000 000+ |
| Wzrost CPU vs poprzednik | +34% (oficjalnie) | nd. | nd. |
| Wzrost TPU/AI vs poprzednik | do +60% (oficjalnie) | nd. | nd. |
| Debiut | Pixel 10 (2025) | iPhone 16 Pro (2024) | Galaxy S25 i in. (2025) |
Dane Geekbench dla Tensor G5 pochodzą z przecieków i testów przedpremierowych [ŹRÓDŁO: ~szacunki / testy 2025]. Dane Apple i Qualcomm: wyniki oficjalnych testów urządzeń.
Strategie Google vs konkurencja
Google przyjął odmienną strategię niż Apple czy Qualcomm. Zamiast maksymalizowania surowej wydajności obliczeniowej, firma koncentruje się na zrównoważonym zestawie funkcji dostosowanych do ekosystemu Android i usług Google. Tensor G5 ma priorytetowo obsługiwać lokalne przetwarzanie AI, fotografię obliczeniową oraz integrację z usługami w chmurze.
Konfiguracja rdzeni CPU (1× Cortex-X4 @ 3,4 GHz + 5× Cortex-A725 @ 2,86 GHz + 2× Cortex-A520 @ 2,44 GHz) została zaprojektowana z myślą o efektywności energetycznej zamiast maksymalnej wydajności [ŹRÓDŁO: przecieki konfiguracji CPU, 2025]. Pięć rdzeni średniej wydajności obsługuje codzienne zadania przy niskim zużyciu energii, podczas gdy pojedynczy rdzeń wysokiej wydajności aktywuje się tylko przy wymagających aplikacjach. Google podaje oficjalnie wzrost wydajności CPU o średnio 34% względem Tensor G4 [ŹRÓDŁO: Google, 2025].
Wydajność w praktycznych zastosowaniach
Chociaż benchmarki syntetyczne pokazują różnice w surowej wydajności, rzeczywiste doświadczenie użytkownika może być bardziej wyrównane. Tensor G5 ma zapewnić płynność systemu Android, szybkie przełączanie między aplikacjami oraz responsywność interfejsu na poziomie konkurencyjnych flagowców.
Kluczowym obszarem, gdzie Google może zyskać przewagę, jest przetwarzanie AI w czasie rzeczywistym. Aplikacje wykorzystujące uczenie maszynowe, rozpoznawanie mowy, tłumaczenia czy zaawansowane funkcje aparatu mogą działać szybciej i efektywniej na Tensor G5 niż na procesorach ogólnego przeznaczenia konkurencji.
TL;DR: Tensor G5 przegrywa z A18 Pro i Snapdragonem 8 Elite w surowych benchmarkach (GeekBench SC: ~1323 vs ~3244 pkt Apple). Jednak AnTuTu Pixela 10 Pro XL przekracza 1,14 mln pkt – wzrost o 15% r/r. Przewaga Tensora leży w AI i fotografii, nie w surowej mocy obliczeniowej.
Rewolucja w doświadczeniu Android
Tensor G5 ma potencjał znacząco wpłynąć na doświadczenie użytkowników Android, szczególnie w kontekście funkcji opartych na sztucznej inteligencji. Gemini Nano uruchamiany lokalnie na układzie TPU pozwala na proaktywną pomoc – podpowiedzi kontekstowe, streszczenia rozmów, sugestie odpowiedzi – bez konieczności przesyłania danych do serwerów Google.
Integracja z systemem Android 16 i kolejnymi wersjami zakłada głębsze powiązanie funkcji AI z interfejsem systemu. Tensor G5 jako pierwszy układ Google oferuje dedykowane sprzętowe wsparcie dla modeli językowych działających na urządzeniu, co skraca czas odpowiedzi i zmniejsza zużycie energii w porównaniu z przetwarzaniem w chmurze.
Warto jednak zaznaczyć, że pierwsze testy Pixela 10 Pro XL z Tensorem G5 ujawniły pewne nieścisłości w działaniu funkcji AI – część proaktywnych podpowiedzi działała z opóźnieniem lub nie zawsze trafnie interpretowała kontekst. Google zapowiedział aktualizacje oprogramowania, które mają usunąć te niedociągnięcia.
Fotografia i wideo na nowym poziomie
Autorski ISP Google w połączeniu z ulepszonym TPU tworzy nową jakość w fotografii obliczeniowej. Pixel 10 Pro XL z Tensorem G5 kontynuuje tradycję serii Pixel jako jednego z najlepiej ocenianych smartfonów fotograficznych na rynku. Nowe algorytmy Night Sight, ulepszone HDR oraz szybsze przetwarzanie filmów 8K to bezpośredni efekt wzrostu mocy obliczeniowej ISP i TPU.
Wzrost wydajności TPU o do 60% względem poprzednika [ŹRÓDŁO: Google, 2025] przekłada się na szybsze generowanie efektów w czasie rzeczywistym, lepsze wyodrębnianie obiektów w tle oraz dokładniejsze śledzenie ruchu przy nagrywaniu wideo. Funkcje takie jak Video Boost – generujące zdjęcia z klatek wideo w jakości porównywalnej z fotografiami – działają płynniej i szybciej niż w Pixelu 9.
Integracja z ekosystemem Google
Tensor G5 jest projektowany z myślą o całym ekosystemie usług Google, nie tylko o smartfonie. Układ ma zapewniać bezproblemową współpracę z Google Workspace, YouTube, Google Maps oraz platformami streamingowymi. Dedykowane bloki sprzętowe dla kodowania i dekodowania wideo (w tym AV1) mają poprawić jakość odtwarzania treści przy jednoczesnej redukcji zużycia baterii.
Bezpieczna enklawy Tensor Security Core, obecna już w poprzednich generacjach, w G5 zostaje rozszerzona o nowe mechanizmy kryptograficzne zgodne ze standardami post-kwantowymi. To ważne z perspektywy długoterminowego bezpieczeństwa danych użytkowników.
Wyzwania i perspektywy rozwoju
Tensor G5, mimo znaczącego postępu, stoi przed kilkoma wyzwaniami. Pierwsze to zarządzanie temperaturą w warunkach długotrwałego obciążenia – choć TSMC 3 nm N3E jest znacznie wydajniejszy niż proces Samsunga, autorskie rdzenie CPU Google wymagają starannego zarządzania mocą, by nie dopuścić do throttlingu podczas wielominutowych sesji gamingowych.
Drugie wyzwanie to sterowniki GPU. Imagination Technologies DXT to stosunkowo nowe rozwiązanie w segmencie mobilnym, a ekosystem sterowników dla Androida był przez lata budowany wokół ARM Mali i Adreno. Część deweloperów gier i aplikacji może początkowo napotykać problemy z optymalizacją pod nową architekturę graficzną. Google zapowiedział ścisłą współpracę z Imagination w zakresie wsparcia dla Vulkan, OpenGL ES i nowych API ray tracing.
Trzecie wyzwanie to cena. Pixel 10 Pro XL z Tensorem G5 i 12 GB RAM plasuje się w segmencie premium, bezpośrednio rywalizując z iPhone’em 16 Pro i Galaxy S25 Ultra. Wyraźna różnica w surowej wydajności benchmarkowej może zniechęcać część kupujących, choć doświadczenie z poprzednich generacji Pixel pokazuje, że benchmarki nie oddają w pełni codziennego komfortu użytkowania.
Długoterminowa strategia
Google postrzega Tensor G5 jako kamień milowy, nie cel sam w sobie. Pełna kontrola nad projektem układu – od architektury CPU po ISP i TPU – pozwala firmie na szybszą iterację i dostosowanie kolejnych generacji do zmieniających się wymagań AI. Tensor G6 i G7 mają czerpać z doświadczeń zebranych podczas produkcji G5 w TSMC i stopniowo domykać lukę wydajności względem A-series Apple.
Długoterminowa współpraca z TSMC daje Google gwarancję dostępu do przyszłych procesów – 2 nm i potencjalnie 1,4 nm – które pojawią się w drugiej połowie dekady. To strategiczne uniezależnienie się zarówno od Samsung Foundry, jak i od Qualcomm jako dostawcy gotowych układów SoC.
Pozycja na rynku
Pixel 10 z Tensorem G5 trafia na rynek smartfonów premium, gdzie pozycja Google jest wciąż skromna w porównaniu z Apple czy Samsungiem. Według danych IDC z 2024 roku, udział Google w globalnym rynku smartfonów pozostaje jednocyfrowy. Jednak Pixel nie jest dla Google przede wszystkim źródłem przychodów ze sprzedaży urządzeń – to platforma demonstracyjna dla Androida i usług AI, a Tensor G5 jest w tej roli kluczowym argumentem.
Przyszłość procesorów Google
Tensor G5 zamyka pewien rozdział – eksperymentalnego podejścia do projektowania układów przy wsparciu Samsung – i otwiera nowy, w którym Google staje się pełnoprawnym projektantem chipów mobilnych, porównywalnym ambicjami (choć jeszcze nie wynikami) z Apple Silicon. Przyszłe generacje Tensor będą korzystać z wiedzy zdobytej przy G5: własna architektura CPU, własny ISP, własny TPU na RISC-V i partnerstwo z TSMC jako fundamenty kolejnych iteracji.
Dla użytkowników serii Pixel oznacza to stopniowe wyrównywanie się doświadczenia z najlepszymi chipami na rynku – nie przez kopiowanie podejścia Apple czy Qualcomm, lecz przez budowanie własnej tożsamości opartej na AI, fotografii i prywatności.
FAQ – najczęściej zadawane pytania o Google Tensor G5
Czy procesor Google Tensor G5 jest dobry?
Tensor G5 to dobry procesor w kontekście zadań AI, fotografii obliczeniowej i codziennego użytkowania Androida. W surowych benchmarkach (Geekbench SC ~1323 pkt, AnTuTu ~1 140 286 pkt) wypada słabiej od Snapdragona 8 Elite i Apple A18 Pro, ale w praktycznych zastosowaniach – rozpoznawanie mowy, lokalne modele AI (Gemini Nano), aparat – potrafi oferować doświadczenie na poziomie konkurencji lub lepsze.
Czy Tensor G5 to dobry układ?
Tak, jeśli priorytetem są funkcje AI i fotografia. Tensor G5 to pierwszy układ Google produkowany przez TSMC w procesie 3 nm, z autorskim ISP, TPU o 60% wydajniejszym niż poprzednik i GPU z ray tracingiem (Imagination DXT-48-1536). Jeśli zależy Ci na surowej mocy obliczeniowej, Snapdragon 8 Elite i A18 Pro są szybsze.
Który jest lepszy: Google Tensor G5 czy Snapdragon 8 Elite?
Snapdragon 8 Elite jest wyraźnie szybszy w benchmarkach (Geekbench MC ~9500–10500 vs ~4004 pkt dla Tensora G5) i w grach. Tensor G5 jest lepszy w zadaniach AI uruchamianych lokalnie, integracji z usługami Google oraz fotografii obliczeniowej. Wybór zależy od priorytetów: gaming i surowa wydajność = Snapdragon; AI i ekosystem Google = Tensor G5.
Kto produkuje procesory Tensor?
Od generacji G5 procesory Tensor projektuje Google we własnym zakresie, a produkuje je TSMC (Taiwan Semiconductor Manufacturing Company) w procesie 3 nm N3E. Poprzednie generacje (G1–G4) były produkowane przez Samsung Foundry, a projekt częściowo bazował na rozwiązaniach Samsunga.
Czy warto kupić Pixela 10 z Tensorem G5?
Pixel 10 z Tensorem G5 to dobry wybór dla osób ceniących czysty Android, funkcje AI (Gemini Nano lokalnie), aktualizacje bezpieczeństwa przez 7 lat i jakość aparatu. Jeśli zależy Ci na maksymalnej wydajności w grach lub najlepszej wydajności benchmarkowej – Samsung Galaxy S25 Ultra lub iPhone 16 Pro mogą być lepszym wyborem.
Jakie są problemy z Tensorem G5?
Wczesne testy Pixela 10 Pro XL ujawniły trzy obszary wymagające poprawy: okazjonalne opóźnienia funkcji AI Gemini Nano, potencjalne problemy z optymalizacją sterowników GPU Imagination Technologies DXT w ekosystemie Android (ekosystem sterowników dopiero dojrzewa) oraz pytania o throttling termiczny przy długotrwałym obciążeniu. Google zapowiedział aktualizacje oprogramowania adresujące pierwsze dwa problemy.
Jak Tensor G5 wypada vs Apple A18 Pro?
Apple A18 Pro jest szybszy w benchmarkach: Geekbench SC ~3244 vs ~1323 pkt dla Tensora G5, Geekbench MC ~7714 vs ~4004 pkt. Powierzchnia matrycy A18 Pro jest mniejsza (105 mm² vs 121 mm²). Tensor G5 ma jednak dedykowane bloki TPU zoptymalizowane pod usługi Google i Gemini Nano, natomiast A18 Pro oferuje Neural Engine zoptymalizowany pod ekosystem
