Tensor G6 yang diperkirakan menjadi otak seri Pixel 11 mulai menunjukkan gambaran awal mengenai efisiensinya. Pengujian dari reviewer hardware China, Geekerwan, memperlihatkan bahwa chip tersebut memang dibuat dengan proses 3nm yang lebih baru, tetapi peningkatan performa per watt dibanding Tensor G5 tampak sangat terbatas.
Hasil ini berasal dari unggahan Geekerwan di Bilibili dan disebut sebagai salah satu pengujian awal efisiensi daya Tensor G6. Karena belum tersedia pengujian independen yang lebih luas serta perangkat final, angka tersebut sebaiknya dibaca sebagai indikasi awal, bukan kesimpulan mutlak mengenai performa Pixel 11.
Tensor G6 Masih Berada Dekat dengan Tensor G5
Dalam pengujian CPU menggunakan Geekbench 6, kurva Tensor G6 terlihat berdekatan dengan Tensor G5, Snapdragon 8 Gen 2, dan Kirin 9030 Pro pada rentang konsumsi daya rendah hingga menengah. Tensor G6 mencapai sekitar 8.000 poin ketika konsumsi dayanya mendekati 11 watt.
Angka tersebut membuat Tensor G6 belum mampu mengejar Snapdragon 8 Elite. Chip Qualcomm itu dilaporkan mencapai sekitar 10.100 poin pada konsumsi sekitar 15 watt. Apple A17 Pro dan A19 Pro juga menunjukkan skor lebih tinggi pada tingkat konsumsi daya yang sebanding, bahkan dalam beberapa titik dengan daya lebih rendah.
GPU Mengulang Masalah yang Sama
Gap serupa terlihat pada pengujian GPU menggunakan Steel Nomad Light. Tensor G6 mencatat sekitar 1.200 poin pada konsumsi daya kurang lebih 6 watt. Hasil ini kembali berada di sekitar Tensor G5, Snapdragon 8 Gen 2, dan Kirin 9030 Pro.
Sebagai pembanding, Snapdragon 8 Elite mencapai sekitar 2.550 poin pada daya sekitar 9,5 watt. Data chip Apple juga berada jauh di atas Tensor G6. Geekerwan kemudian menempatkan efisiensi GPU Tensor G6 kurang lebih setara dengan Snapdragon 8 Gen 2, sementara efisiensi CPU-nya dinilai mendekati Snapdragon 8 Gen 3.
Proses 3nm Belum Otomatis Menjamin Efisiensi
Tensor G5 diproduksi menggunakan proses TSMC N3E, sedangkan Tensor G6 memakai N3P. Secara teori, N3P merupakan pengembangan yang dapat menawarkan efisiensi serta kepadatan transistor lebih baik. Namun, hasil awal ini menunjukkan bahwa desain arsitektur, konfigurasi inti, frekuensi, dan pengelolaan daya turut menentukan hasil akhir, bukan hanya ukuran proses fabrikasi.
Hal yang cukup menarik adalah Kirin 9030 Pro dilaporkan memiliki efisiensi yang hampir menyamai Tensor G5, meski menggunakan proses SMIC N+3 yang secara kepadatan diperkirakan lebih dekat dengan kelas 6nm TSMC. Ini menjadi pengingat bahwa keunggulan node fabrikasi tidak selalu langsung diterjemahkan menjadi performa nyata.
Bagi Google, temuan tersebut dapat menjadi tantangan besar. Tensor selama ini lebih mengandalkan fitur AI, pemrosesan kamera, serta integrasi perangkat lunak daripada mengejar skor benchmark mentah. Strategi itu tetap masuk akal, tetapi efisiensi yang tertinggal dapat berdampak pada suhu, konsumsi baterai, dan kestabilan performa ketika Pixel digunakan untuk bermain gim atau menjalankan tugas berat dalam waktu lama.
Jika angka Geekerwan terbukti konsisten pada perangkat ritel, Tensor G6 kemungkinan masih akan berada beberapa generasi di belakang silikon flagship terbaru Qualcomm dan Apple dalam efisiensi. Pixel 11 tetap berpeluang unggul melalui optimasi software dan fitur AI, tetapi pengguna yang memprioritaskan performa tinggi per watt mungkin masih menemukan pilihan lebih kuat dari kompetitor.
