AMD正在进一步扩大FSR 4的适用范围。AMD计算与图形事业部高级副总裁Jack Huynh近日向韩国媒体透露，公司计划在2026年底之前，让FSR 4正式支持更多APU、游戏笔记本以及掌上游戏PC。这意味着目前主要面向独立显卡的机器学习超分辨率技术，将进一步进入集成显卡和低功耗游戏设备领域。
FSR 4是AMD新一代基于机器学习的图像超分辨率技术，其基本原理与英伟达DLSS类似：游戏并不需要始终以目标分辨率完整渲染画面，而是先以较低分辨率进行渲染，再利用算法重建出更高分辨率的图像，从而在尽可能保持画质的同时降低GPU实际渲染负担。
FSR 4最初主要针对AMD RDNA 4架构，也就是Radeon RX 9000系列独立显卡。与此前依靠传统算法的FSR相比，FSR 4引入了机器学习推理，因此能够更好地处理动态物体、细节以及时间稳定性等问题。
今年6月，AMD已经将轻量化版本的FSR 4带到了基于RDNA 3架构的Radeon RX 7000系列显卡。由于RDNA 3并没有与RDNA 4完全相同的机器学习硬件能力，AMD对模型进行了调整，将原本的FP8计算改为更广泛可用的INT8计算，以降低运行要求。
而此次面向APU和掌机的版本还会进一步轻量化。AMD正在开发专门针对集成显卡性能限制优化的FSR 4模型，以便让计算资源有限的APU也能够运行机器学习超分辨率。
这对于掌上游戏PC尤其重要。目前市场上的许多Windows掌机都采用AMD Ryzen系列APU，包括华硕ROG Ally X、联想Legion Go以及GPD Win等设备。这些产品的GPU部分与台式机独立显卡相比性能有限，因此非常依赖超分辨率技术提高游戏帧率。
如果FSR 4能够在这些设备上正式运行，玩家就可以用更低的内部渲染分辨率获得接近更高分辨率的视觉效果，从而在15W至30W左右的功耗范围内获得更高的游戏性能。
AMD还计划将支持范围扩大到Ryzen AI Max等APU产品。对于搭载强大集成GPU的轻薄笔记本而言，这同样具有实际意义，因为这些设备通常没有独立显卡，却拥有足以运行现代3D游戏的集成图形处理能力。
AMD此次还透露，公司将在2026年推出新一代支持FSR 4的APU。这一消息也进一步加剧了外界对于新一代Ryzen掌机处理器的猜测。
近期已经出现了所谓Ryzen Z3和Ryzen Z3 Extreme的相关爆料。爆料称，两款芯片可能采用一种介于RDNA 3.5与RDNA 4之间的图形架构，并结合RDNA 4的机器学习能力与RDNA 3.5的基础设计。
据相关爆料，Ryzen Z3系列可能拥有12个GPU计算单元，同时搭配4个Zen 6 CPU核心和2个低功耗Zen 5核心。其中普通版Z3据称针对约15W功耗优化，而Z3 Extreme可能将功耗提高到约25W。
不过，这些规格目前仍属于未经AMD正式确认的爆料，不能将其视为最终产品参数。所谓“RDNA 4m”架构也主要来自此前Linux驱动中的相关信息，AMD尚未公开完整的移动端RDNA 4产品架构。
与此同时，一个名为“Gainsborough”的芯片代号也出现在近期的供应链信息中。部分爆料者认为它可能与上述新一代APU采用相同架构，并猜测其未来可能用于Steam Deck 2。不过，目前没有可靠证据证明Gainsborough就是下一代Steam Deck的核心芯片。
Steam Deck采用的AMD APU一直使用特殊的内部代号，例如初代Steam Deck使用“Aerith”，Steam Deck OLED使用“Sephiroth”。这些代号实际上来自AMD，而不是Valve。因此，仅凭出现类似代号并不能证明某款芯片就是Steam Deck 2的处理器。
此外，目前也存在一个重要的兼容性问题。Steam Deck使用的是RDNA 2架构，因此即使AMD在今年年底将FSR 4扩展到更多APU和掌机，也不意味着现有Steam Deck能够立即获得支持。
按照目前的路线，RDNA 3及更新架构的设备有望率先获得FSR 4，而RDNA 2的支持可能需要等到2027年。如果这一时间表保持不变，那么Steam Deck、普通版ROG Ally以及部分采用RDNA 2的其他设备都可能需要继续等待。
AMD目前已经明确表示，未来会进一步扩大机器学习超分辨率的硬件覆盖范围。按照AMD最新的产品路线，FSR Upscaling 4.1已经支持RX 7000和RX 9000系列，而RDNA 2的机器学习超分辨率支持则计划在2027年推出。
需要注意的是，AMD已经开始逐渐改变FSR 4的产品名称。随着FSR技术从单纯的超分辨率扩展到帧生成、光线重建和辐射缓存等多项机器学习功能，AMD目前将整个技术体系称为FSR“Redstone”，而原来的FSR 4则逐渐改称FSR Upscaling。
对于掌机市场来说，这一变化可能非常重要。掌机的核心矛盾一直是性能、画质和功耗之间的平衡。相比直接增加GPU规模，通过机器学习降低实际渲染负担，可以在不大幅提高功耗的情况下提升最终画面质量和帧率。
尤其是在高分辨率屏幕逐渐成为高端掌机标配之后，FSR这类技术的价值会进一步提高。例如，一台掌机可能只需要以720p或800p左右的内部解析度渲染，再通过FSR重建到1080p甚至更高分辨率，从而避免GPU承担完整原生分辨率渲染的负担。
不过，FSR 4能否在掌机上达到与独立显卡相同的效果，仍取决于AMD针对不同GPU性能设计的模型以及实际游戏支持情况。机器学习超分辨率本身也需要占用计算资源和显存，因此对于功耗非常有限的掌机来说，算法带来的性能收益与运行模型所产生的额外开销之间需要取得平衡。
如果AMD能够在2026年底前顺利完成这一扩展，FSR 4将不再只是RX 9000系列独立显卡的高端功能，而会逐渐成为AMD整个游戏硬件生态中的通用技术。对于游戏掌机和没有独立显卡的笔记本而言，这可能比单纯提升APU原始GPU性能更加重要。
从目前的发展路线来看，AMD正在尝试把机器学习能力从高端独立GPU逐步下放到APU、笔记本和掌机。随着新一代低功耗芯片陆续出现，未来掌机之间的竞争可能也将不再只是比较GPU计算单元数量和峰值性能，而会越来越依赖机器学习超分辨率、帧生成以及其他AI图形技术的效率。
