蘋果官網正式上架了搭載 M4 系列晶片的 Mac mini。

兩年沒更新的 Mac mini，原來是憋了「小」的：比起內在的 M4 晶片，新的 Mac mini 終於改變了沿用了 14 年的外觀，更接近一台 Apple TV，俯視觀感更加「mini」。

不過，新的 Mac mini 變得稍厚了一些，從前代的 3.58 釐米一下子「長高」到了 4.97 釐米，總體看上去宛如 Mac Studio 的等比縮小版。

當然，縮小的機身，意味著這款新的 Mac mini 內部不會再像舊版一樣有更多的空間散熱，這會不會對性能造成影響，還需要上手後進一步測試。

不過，蘋果硬體工程高級副總裁 John Ternus 表示：

新款 Mac mini 具備無比強大的性能，同時卻又極致小巧，這要歸功於 Apple 晶片的優秀能效和創新性的全新散熱架構。

此外，新款 Mac mini 提供 M4 和 M4 Pro 晶片的版本，雖然機身更小，但新款 Mac mini 性能卻更為強勁。

搭載 M4 晶片的新款 Mac mini 配備 10 核中央處理器和 10 核圖形處理器，而搭載 M4 Pro 晶片的新款 Mac mini 整合最多達 20 顆核心，性能最高可達到 M4 晶片圖形處理器的 2 倍。

蘋果宣稱，相比同等價位的 PC 台式電腦暢銷機型，Mac mini 的尺寸規格僅為其 1/20，速度卻最高快達 6 倍。

相比搭載 Intel Core i7 晶片的 Mac mini，搭載 M4 晶片的 Mac mini 玩《魔獸世界：地心之戰》時的遊戲性能提速最高可達 13.3 倍，使用 Photomator 的圖像最佳化放大性能提速最高可達 33 倍。

而相較於 M2 Pro，搭載 M4 Pro 晶片的 Mac mini 在 Logic Pro 工程中支援的音效外掛數量增加最多可達 1.8 倍。

另外，新款 Mac mini 也首次支援光追，圖形處理能力有了更強的升級。

為了迎接 Apple Intelligence，新款 Mac mini 的起步 RAM 也升級到 16GB，最高可升級到 64GB 的 RAM，而舊款 Mac mini 的最高 RAM 為 32GB。

不過，新款 Mac mini 的儲存容量最高仍為 8TB，與前代相同。

除了外觀和性能，Mac mini 另一個重大改變發生在介面。

老舊但依然流行的 USB-A 介面全面消失，USB 只剩下 Type-C 介面，其中有 2 個分佈在正面，搭配上 3.5 毫米耳機介面，更方便使用。

所幸，乙太網路、HDMI 和雷靂介面都得到了保留，和舊版一樣整合在機身的背面。其中 M4 機型配備 3 個雷靂 4 介面。

而且，M4 Pro 機型配備 3 個雷靂 5 介面，能夠在 Mac mini 上實現高達 120 Gb/s 的資料傳輸速度，吞吐能力是雷靂 4 介面的 2 倍以上。

值得一提的是，搭載 M4 晶片的 Mac mini 可同時驅動最多達 2 台 6K 顯示器加 1 台 5K 顯示器；搭載 M4 Pro 晶片的機型則可以 60Hz 更新頻率同時驅動最多達 3 台 6K 顯示器。

最後公佈價格，搭載 M4 晶片的 Mac mini 起售價為 4499 元；搭載 M4 Pro 晶片的 Mac mini 起售價為 10999 元。

10 月 31 日上午 9 點接受預購，11 月 8 日發售。

如果回顧歷史，賈伯斯曾在 2005 年的 Macworld 主題演講中提到過 Mac mini。

他當時說：「Mac mini 就是 BYODKM」，意為「Bring Your Own Display, Keyboard and Mouse」，即帶著你的顯示器、鍵盤和滑鼠，蘋果提供電腦，剩下的由使用者自己負責。

如今，二十年過去了，Mac mini 的定位也從「配角」或「過渡裝置」往前邁進了一步。

對許多使用者而言，Mac mini 完全可以作為主力機型使用，同時也不會佔用太多辦公空間。

而在本次升級中，變得更加緊湊的 Mac mini，還引入了強大的 M4 系列晶片，在性能上也毫不妥協，能夠勝任專業的內容創作和處理任務。

那麼你會願意拋棄手上的舊 PC，入手這台蘋果「小鋼炮」電腦嗎？  (APPSO)

剛過半年，我們就來到了一個M4晶片的世界。

首先是時間太快。去年10月，蘋果M3晶片剛推出。今年5月，M4面世。掐指算，兩代主力晶片中間也只隔了半年。

其次是誰用。 M4晶片裝在新款iPad Pro上，而不是筆記型電腦上。


問題來了。為什麼這麼快「推翻」M3？為什麼不是新款Mac配備M4？

每一年的新iPhone和新Mac，都會配備新晶片——一年一會，是蘋果主力晶片的固有節奏。但這個節奏被M4徹底打斷。

2023年開始，蘋果主推3奈米晶片，包括M3和A17 Pro，由台積電製造。

2024年公佈的M4，性能參數上有幾個宣傳「亮點」。

例如，擁有280億個晶體管，比M3的數量多；採用第二代3奈米技術「N3E」工藝，而不是M3採用的「N3B」；CPU有10個核心，包含4個功能核心、6個效率核心，比M3多兩個效率核心。

例如，M4採用LPDDR5X，統一記憶體頻寬達到120GB/s。

比如，M4每秒能處理38TOPS。但還是低於驍龍X Elite的45TOPS。

例如，蘋果聲稱，M4能和當下所有筆記型電腦的晶片同台競技，毫不落後，但功率只有後者的四分之一。


值得注意的是，比較不能「錯位」。 M4目前就一個“基本款”，比起M3的基本款，紙面數據確實有所提高。但是，拿M4和M3 Ultra、M3 Pro、M3 Max等高階M3相比，前者顯然比不過後者。

而且，M4的「飛躍」到底有多大？蘋果一直拿M4比較M2——iPad Pro上一代用的是M2。所以，蘋果從兩代產品入手，跳過M3，靠M4打M2產生「飛躍」。這屬於勝之不武。

因為產品線本來就不同。 iPad Pro本來就不能跟MacBook Air比，所以拿晶片做對比，也很奇怪。

除非，蘋果不希望讓大家仔細比較M3和M​​4。

M4配置的iPad，可直接將主體和背景隔離/圖源：Apple

實際上，M4的GPU核心與M3的GPU核心，數量一樣多。而CPU多出兩個核心，說是能減少功率，但是，這兩個核心的增加，有可能只是為了「堆料」而加個buff，防止M4的運行速度比M3慢。

關鍵就在於台積電N3B和N3E的差別。雖然N3E是最新技術，但它比上一代N3B的工藝密度還低——新而不強，蘋果也沒什麼底氣。

在N3節點上，台積電簡直是惡夢連連。

N3就是3奈米鰭式場效電晶體（3nm FinFET, N3）製程技術。最初版本是N3B，大約有25個EUV層，是5奈米製程的兩倍。 N3E與N5的製程節點，共享了相同的SRAM（靜態隨機存取記憶體）大小，但減少了EUV曝光的次數。

N3B製程密度的提高，略高於晶圓成本的增加。一頓操作之後，每個電晶體的成本降低了11%——這是50多年來主要製程技術的最弱「進步」。而且，以單位電晶體計算，除了速度改進，其他方面的成本要么持平、要么為負，導致每個買家都打退堂鼓。

台積電在2022年曾討論了四種N3 衍生製造製程－N3E、N3P、N3S 和N3X/圖源：gsmarena

N3B價格昂貴，性能、功率和密度的「改進」乏善可陳，只能以「失敗」告終。

N3B的失敗，正如台積電20奈米製程的失敗。當年高通驍龍810、蘋果A8、英偉達Tegra X1、聯發科Helio X20等都用了台積電20奈米製程，結果全部遭遇發熱嚴重、功耗失控的問題——台積電從此得名「台漏電」。

反正2015年那一年，大客戶們要不飛速轉移到16奈米節點上，要不就勉為其難用回28奈米製程。那是台積電的至暗時刻。

根據WikiChip的說法，N3節點似乎是“一個一次性節點”，幹完這一單就不干了的那種。

那台積電為什麼還要硬乾N3B？主要原因就是，它要實現對蘋果這樣的早期技術採用者的承諾。

除了蘋果的M3和A17 Pro，沒人用N3B。像Zen 5、英特爾GPU和博通客製化ASIC等產品，不是繼續用N5，就是乾脆轉向N3E這一後續改進製程了。


蘋果旗艦店內的iPhone/圖源：視覺中國

N3B開發節奏一亂，台積電也因此錯過了主要製程節點的2年升級週期。 N3B2022年第四季投產，N3E2023年中後期投產。

台積電的節奏一亂，蘋果發表「撒手鐧」的周期自然也亂了陣腳。

而且，4月初中國台灣花蓮縣發生7.3級地震，對晶片正常生產造成影響。台南N3晶圓廠遭受結構性破壞，樑柱斷裂。研發實驗室的牆壁裂縫清晰可見。

對蘋果來說，在iPad上先推M4，沒去推MacBook Air，核心原因是N3E剛出廠，產量低。 iPad的銷量遠低於MacBook Air，靠前者吹一波M4，不會產生「交付跟不上」的問題。

蘋果急著拋出M4，大打“神經引擎”，顯然更在意人工智慧新風口。

巨頭如蘋果，也害怕被「時代」拋棄。

自2023年以來，蘋果電腦和手機銷量持續下滑。今年以來，股價開始下滑，巴菲特還做空了一波。

從2023年初開始，Mac就跌跌不休：基本上每季銷量都較去年同期下滑超20%，第一季較去年同期下滑甚至超過30%。


蘋果2023年第四季財報，其中iPhone、Mac和iPad的銷量都在下滑

iPhone多年霸佔全球智慧型手機銷售榜首。 2024年第一季度，這個頭把交椅也被三星奪走。在競爭激烈的中國市場，蘋果排名跌至第三，與華為大致相當，而華為銷量成長近70%，搶佔了蘋果主導的部分高端市場。

2024年1月和2月，中國iPhone銷量較去年同期暴跌37%。 3月大搞降價促銷，最後才勉強把第一季銷量下降幅度拉回19%，這是2020年以來最差的季度表現。大環境不好－2024年第一季，海外智慧型手機在華出貨量整體下滑27%。

一方面，智慧終端確實玩不出什麼新花樣了，蘋果「擠牙膏」式的創新，也無非是小修小補、小打小鬧，埋單者寥寥。一方面，人工智慧加持的AI筆記型電腦成了新風口，跟不上的就會被淘汰。

因此，蘋果急迫推出M4，是要給市場放出明確訊號－「AI PC這班車，我依然是車頭」。

根據蘋果平台架構副總裁Tim Millet表示，M4僅用一半功耗，就能提供和M2相同的性能；與各款輕薄筆記型電腦的新一代PC晶片相比，M4只需1/4的功耗，就能提供相同的性能。

做AI PC，蘋果最大敵人就是微軟，所以才心急火燎地趕在微軟開發表會之前拋出M4。

5月20日，微軟將在西雅圖舉辦Windows和Surface AI活動，預計推出新的Arm硬體。微軟放出話來，說自己的電腦可以在CPU效能和AI加速任務方面，擊敗蘋果的MacBook Air（M3）。

目前來看，市場對AI PC的定義並不明確。較為普遍的概念，是AI PC讓使用者無需仰賴雲端，在自己的裝置就能進行AI運算，這對晶片的要求相當高。

微軟把2024稱為“AI PC元年”，並預測到2026年，商用電腦將有一半是AI PC。英特爾也高度看好該市場，其2024年AI PC的CPU出貨量，預計將超過原設定的4,000萬顆目標。

既然靠著OpenAI的微軟都喊出“AI PC元年”，蘋果不得不打起精神應戰。

畢竟，十年造車，一朝敗退。原有的工業設計團隊也悉數告別。再失去生成式AI的機會，蘋果不得不面臨「生命不能承受之重」了。(南風窗)

摩根史坦利認為，M4晶片只是蘋果小小的“秀肌肉”，Siri的更新更值得期待。

上週，蘋果發表的搭載M4晶片的全新iPad Pro驚艷四座，M4晶片上的NPU神經網路引擎，能夠達到38TOPS算力，遠超M2的18TPS，凸顯了蘋果在邊緣人工智慧運算上的技術實力。

不過摩根史坦利認為，考慮到iPad Pro受眾相對較窄，所以M4晶片只是蘋果小小的“秀肌肉”，面向普通消費者的AI功能更新，會在6月10日的WWDC大會上發布。最重磅的更新，可能就是Siri。

據媒體報道，蘋果預計將在WWDC大會上發布改進後的Siri，該Siri 的對話性更強、用途更廣。 Siri的底層技術將包括一種新的生成式人工智慧系統，該系統將允許它聊天，而不是一次回答一個問題。

另據媒體最新報道稱，蘋果已經與OpenAI達成協議，會在iOS 18中使用其技術，以升級Siri的對話體驗，由生成式AI驅動的新版Siri將在WWDC上亮相。

01  蘋果已經與OpenAI達成協議  在iOS 18中引入ChatGPT技術

媒體引述知情人士說法稱，蘋果蘋果軟體工程高級副總裁Craig Federighi和分管人工智慧業務的副總裁John Giannandrea去年曾花費數週時間測試ChatGPT，隨後意識到相比領先的生成式人工智慧技術，Siri 「看起來已經過時了」。

根據一位曾在Siri團隊工作過的工程師對媒體表示，Siri團隊未能獲得蘋果內部其他團隊所獲得的關注和資源，公司的軟體和硬體等部門獨立運作，共享的資訊有限。但人工智慧產品要取得成功，就必須與產品深度融合。

2011年推出的Siri還未曾有重大迭代，她不支援多輪對話，也常常無法理解用戶的請求。甚至連基本的點歌都常常出錯，也削弱了蘋果智慧音箱HomePod的吸引力。

不過，在測試過ChatGPT之後，蘋果就進行了“十多年來規模最大的重組”，將資源集中在AI方向。今年年初取消蘋果汽車專案後，大部分工程師都轉職到了AI團隊。據報道，蘋果用於迭代Siri的研發經費高達每天數百萬美元。

蘋果高層認為，ChatGPT等聊天機器人背後的大語言模型技術可以增強Siri的能力。蘋果已經與OpenAI已經達成協議，將在全新作業系統iOS 18中引進ChatGPT技術。蘋果也在和谷歌進行談判，可能也會引進其LLM，不過協議尚未敲定。

02  新Siri將透過邊緣運算技術運行  成本更低速度更快

iPhone目前佔據全球智慧型手機利潤的85%，銷售額超過2,000億美元，令無數消費性電子硬體生產商艷羨慕，也吸引了許多挑戰者。

包括Humane Ai Pin、Rabbit R1等全新AI硬件，都宣稱擁有挑戰iPhone的潛力。雖然這些設備眼下對iPhone不具備什麼威脅，不過蘋果內部擔心，隨著大模型技術的發展、其他智慧型手機製造商將更多AI元素融入其作業系統，讓iPhone顯得「一塊笨磚頭」。尤其是可以自動完成製定旅行計劃、打車、訂餐等複雜任務的被稱為「代理」（agents）的AI技術，其智能和便捷性，可以讓蘋果AppStore裡的許多軟體黯然失色。

目前來看，蘋果不打算直接發布全新的聊天機器人與ChatGPT、Claude等競爭。根據媒體報導，蘋果專注於讓Siri更好地處理用戶請求，包括設定計時器、創建日曆事件和向雜貨清單添加物品等，全新的Siri或許還可以總結短信內容，一鍵創建GIF圖片等等。

此外，蘋果的技術路徑與其他聊天機器人有一點非常重要的不同——新版Siri將基於邊緣運算技術而非雲端運算，即無需聯網就能理解上下文、完成對話，響應速度更快，也不需要昂貴的資料中心成本。

也因此，蘋果將升級今年iPhone的內存，以支援全新的邊緣人工智慧運算。（硬AI）

與市場預期的不同，蘋果為了端側AI，已經準備好將最強晶片M4首發放在本月發布的新款iPad Pro上。

本輪AI競賽中，稍顯落後的蘋果正“快馬加鞭”，在上週的財報電話會中，庫克一改此前的“謹慎慎微”，熱情地暢談人工智能，並稱將很快推出“令人興奮」的AI功能和產品。

5月5日，市場又流傳出一個與預期「大相逕庭」的消息－彭博社首席記者、知名蘋果爆料作者 Mark Gurman刊文稱，將於5月7日上市的新款 iPad Pro ，很有可能跳過蘋果M3，直接首發搭載全新的 M4 系列晶片。

如若M4系列晶片確實在新款iPad Pro上首發，則意味著蘋果首次將最強運算晶片首發在行動端設備。這消息，迅速引發了市場對於蘋果AI端側應用的無限遐想。

華爾街老將Bernstein在研究報告中預測，蘋果大多數的AI功能可能會在今年9月的iPhone新品發表會上發布。不過，一些AI功能細節在6月的全球開發者大會（WWDC）上提前公開。

參考過往M系列晶片迭代後效能的提升，此次M4晶片十分值得期待。

蘋果在去年10月發布了M3晶片，以支援更高效能的應用場景以及AI應用。數據顯示：

·CPU方面，M3實現了比M1快35%，比M2快20%；

·GPU方面，M3實現了比M1快65%，比M2快20%；

AI方面，M3 Max晶片更是搭載了128GB的統一內存，足以處理包含數十億參數的Transformer模型。客觀上，蘋果M系列晶片也是C端性價比很高的AI晶片。

M3晶片發布後，市場認為M4晶片最快於2025年上市。然而兩週前Mark Gurman報導了M4 Mac 計畫從今年秋天開始發布，主要搭載在MacBook Pro 和iMac 上。在昨天的推文中，Mark Gurman又提到M4可能會搭載在本週發布的新款iPad Pro上。

M4的推出時間變化，大大超出了市場先前的預期，也進一步引發了市場對蘋果AI佈局的關注。接下來半年蘋果的動態，將成為端側AI最重要的變量，這也是市場目前分歧最大的面向。

02  AI手機有何不同？  行動端AI應用要來了？

在近期的報告中，Bernstein諮詢預測蘋果或於今年9月或更早推出端側AI應用。

報告指出，今年9月發布的iPhone16，可能會包含與Pixel8和Galaxy24中類似的人工智慧功能，並且由於裝置上的最佳化，其效能可能會更好。

具體功能可能包括增強的影像/影片編輯、人工智慧驅動的Siri改進、進階搜尋功能、PPT自動生成等，如下圖所示：

Bernstein也表示，按照蘋果過往的發布習慣，iphone配套的新功能往往伴隨著iphone新品一起發布，因此預測大多數的AI功能可能會在9月的iPhone新品發布會上發布，其他AI功能可能會在6月的全球開發者大會上公佈。考慮到研發的難易度，一些較複雜的AI功能可能會後續搭載在iPhone17上。

參考Meta、AWS等友商AI賦能後的超預期回報，AI或將拉動蘋果新一輪成長。

成長主要來自AI商業化的拉動：

·iPhone/iPad/Mac銷售成長：透過新的AI功能吸引用戶更換設備，以此拉動設備銷售新周期；

·廣告收入：利用AI增強搜尋和推薦演算法可以創造新的廣告機會；

·AppStore收入：更多的AI應用程式被開發並在appstore販售；

根據Bernstein測算，換機率每提高1%，將帶來1.8%的增量收入（見下圖）。

但需要注意一些風險，例如功能發布的延遲、搜尋市場老牌廠商的競爭等。

除了在軟硬體的佈局，蘋果還推出了自研模型Ajax。

截至今年4月份，蘋果已在其機器學習研究小組下發表了43篇研究論文。

從性能上看，Ajax的200B參數比GPT3.5更強大，但仍然落後於領先的LLM，如GPT4(1.5T參數)和谷歌的GeminiUltra(1.6T參數)，而且有傳言說GPT-5將於今年夏天推出，這一差距可能會進一步擴大。

也許正因為如此，蘋果也在與包括Google、OpenAI和百度在內的潛在合作夥伴進行商談。但合作關係並不是互相排斥的，蘋果可以在合作的同時繼續追求自己的人工智慧生成模型。

值得一提的是，在軟硬體領域的自研，蘋果也透過收購併購專注於AI的新創公司來增強AI佈局。數據顯示，截至今年三月份，蘋果已累積收購了33家AI公司。  (硬AI )

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