Google Pixel 11 搭載的 Tensor G6 曾被傳出是全球首款採用 TSMC 2nm 製程的手機晶片，但 Google 硬體副總裁彭昱鈞在台灣發表會上親自證實，Tensor G6 其實是採用 TSMC 3nm 增強版 N3P 製程打造，效能提升靠的是架構最佳化而非製程堆料。
Google 證實 Tensor G6 用的是 3nm N3P
Pixel 11 系列上市前，外界一度盛傳 Tensor G6 會是全球第一款採用 TSMC 2nm 製程量產的智慧型手機晶片，甚至被認為搶在 Apple 之前拿下這個里程碑，畢竟過去先進製程幾乎都是 iPhone 率先用上，Google 這次罕見地被捧成領先者。
但 Pixel 11 正式亮相後，Google 官方文案卻只提到「升級後的 CPU 帶來最高 20% 的效能功耗比提升」，對於外界最關心的製程節點，始終沒有正面回應。連平常會顯示晶片微影製程的 DevCheck 這款 Android 應用程式，在 Tensor G6 上也讀不到相關資訊，對照組是三星 Exynos 2600，同一款工具清楚標示「2nm」，Tensor G6 這欄卻是一片空白。
從產業分析角度看，Tensor G6 捨棄 2nm 其實有其道理。TSMC 2nm 產能初期稀缺，晶圓成本遠高於 3nm，而 Pixel 系列的出貨量相較於 iPhone 或三星 Galaxy 旗艦仍屬小眾。對一款單一世代銷量有限的產品線來說，搶先導入最先進、也最昂貴的製程，投資報酬率並不划算。
再加上 Google 對 Tensor 系列的一貫策略，向來是追求功耗與效能的平衡，而非帳面跑分數字，這也讓不少分析師認為，採用相對成熟、良率更穩定的 TSMC 3nm N3P，才是更符合 Google 商業考量的選擇。事實上，Tensor G6 拿掉一顆 CPU 核心的設計，單獨拆開來看，本身就足以帶來電池續航與功耗上的實質改善，不一定需要靠製程升級才能達成。
謎團最終落幕，Google 硬體副總裁彭昱鈞在台灣舉行的發表活動上正式對外說明，Tensor G6 採用的是 TSMC 增強版 3nm 製程，也就是業界俗稱的 N3P，並非先前外傳的 2nm。這場發表會同時也是 Google 硬體團隊在台灣深耕 20 年的紀念場合，台灣如今已是 Google 在美國本土以外規模最大的硬體與 AI 基礎設施研發中心，這次由在地團隊親自出面澄清製程疑雲，某種程度上也呼應了台灣在 Google 全球供應鏈中的重要地位。
Google 這次同時公布了具體效能數據，包括網頁瀏覽速度提升 25%、應用程式啟動時間加快 15%，而專為裝置端 AI 設計的 TPU 運算能力則大幅提升 50%，以支援全新的 Gemini Nano 模型。除了 CPU 與 AI 效能，Tensor G6 也重新設計了影像訊號處理器 (ISP)，強化夜視模式與數位變焦的處理速度，並升級 Titan M3 安全晶片，加強硬體層級的資料保護。Google 工程團隊坦言，面對全產業 DRAM 成本上漲的壓力，這一代更仰賴系統軟體層面的最佳化，而非單純堆疊昂貴硬體規格，藉此在效能與售價之間取得平衡。
不過，製程之謎解開後，市場關注的焦點也轉向實際效能表現。根據流出的 Geekbench 7 跑分，Pixel 11 Pro XL 單核心成績約為 2，112 分、多核心約 5，196 分，對比 Apple iPhone 17 Pro Max 的 2，995 分與 8，562 分，以及三星 Galaxy S26 Ultra 的 2，808 分與 10，212 分，差距相當明顯，多核心表現落後 iPhone 約 39%，落後 Galaxy S26 Ultra 更達到約 49%。
這落差雖然延續了 Pixel 系列過去幾代「跑分不是強項」的「傳統」，但這次的差距被認為比以往更加顯著，也讓外界重新檢視 Google 是否該在效能與 AI 功能之間找到新的平衡點。畢竟 Tensor 系列的核心賣點，一直都是深度整合的裝置端 AI 體驗與相機演算法，而非單純比拼跑分數字，這點從 Tensor G6 大幅提升 TPU 運算力，而非一味衝刺 CPU / GPU 規格，也能看出端倪。
對一般使用者來說，製程節點究竟是 2nm 還是 3nm，其實遠不如實際使用體驗來得重要。Tensor G6 這次把資源優先投入 AI 運算與影像處理，對於習慣使用 Google 相機演算法、Gemini Nano 語音助理或即時翻譯功能的用戶而言，體感提升可能比跑分數字更有感。至於重度遊戲玩家或追求極致效能的用戶，則可能需要正視 Tensor G6 在多核心運算上與 iPhone、Galaxy 旗艦仍有一段差距的現實，再決定 Pixel 11 系列是否符合自己的需求。
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