智慧型手機使用情境的快速革新，意味著前一代的裝置終將難以負載更先進的軟體程式，或者達到身歷其境的使用體驗。這同時也意味著行動創新正推動著智慧手機的世代交替。

行動運算的效率，是為了滿足消費者對於手機在使用及體驗上的期待。

在今日的消費市場中，高擬真行動裝置遊戲的接受度及營運績效都有大幅度的提升，且這樣的趨勢已經超出預期。尤其是在中國大陸市場，行動裝置已經超越PC與遊戲機，成為成長最快速，且最受玩家歡迎的遊戲平台，並且也受到最多女性玩家的青睞。這同時表示，玩家在行動裝置遊戲上所支出的比重，將比起過去更多。根據一份富比士的報告指出，一個由Epic Games遊戲公司所開發的手機遊戲，每天可以創造出100萬美元的營收。

這份報告同時也指出，玩家沈浸在遊戲世界的時間，甚至超過尋找男女朋友所花的時間，而根據上線時間的統計分析，也顯示玩家玩遊戲的時間已經超過熱門的交友App。這表示，早期玩家們利用零星空檔，花少許時間玩遊戲的模式已經不復存在。如今玩家追求高效能，願意花更長時間在身歷其境的遊戲世界中，與來自全球各地的對手們一較高下。

效率在高階手機市場，與在主流市場上同樣重要。不是因為成本問題，最重要的原因是為了滿足消費者對於其高階手機在使用及體驗上的期待。這表示次世代產品搭載的處理器，必須提供比以往更高的單執行緒效能。特別是某些品牌的高階手機採用了觸控筆來提供高效能UI的使用情境，這就很需要有足夠的反應時間來支援像是模擬手寫的使用經驗，處理器的效能也因此更加重要。

儘管現階段對於擴增實境的認識仍不夠深，但隨著Google ARCore等技術的興起，沒有一家次世代行動裝置製造商會推出不支援AR的旗艦機種。不過，目前即使是在旗艦機種中使用AR應用，機身都會明顯的發熱。因此，未來行動裝置要在其散熱極限內發揮真正的效能，必須更加注重能源效率的表現。

除了支援擴充實境之外，高階行動裝置領域的另一個重點，則是在由CPU與GPU運行的類神經網路軟體中，為開發者拓展新目標，同時讓開發者透過次世代處理器以及最新的演算法，來發揮機器學習的效率，目的是將運算任務轉移至終端裝置上。這種支援機器學習的裝置，代表無論是在沒有WiFI訊號的捷運車廂裡，或者是在管制上網的區域，都能使用類神經網路來執行影像辨識或者語言翻譯等諸多功能，而無須連結雲端。

在不久的將來，行動裝置都將能以優於過去的每瓦效能，為使用者帶來更勝過往的使用體驗。而這一切，都將決定於行動運算的效能，以及機器學習的效率。