苹果M4芯片，争夺主导AI用户体验

未尽研究

2024-05-08 12:03发布于上海未尽研究官方账号

AI划重点 · 全文约1891字，阅读需6分钟

1.苹果发布了M4芯片，旨在争夺端侧算力TOPS，具有16核38TOPS的“神经网络引擎”。

2.M4芯片采用第二代3纳米工艺，拥有10个CPU内核和10个GPU内核。

3.然而，M4芯片的38TOPS仍低于业内公认的AI PC配置40 TOPS NPU的标准。

4.除此之外，苹果还在开发数据中心推理芯片，以提供端到端的AI用户体验。

5.苹果需要垂直整合，包括芯片设计、操作系统和产品设计，以在AI时代保持竞争力。

以上内容由腾讯混元大模型生成，仅供参考

苹果在新版本的iPad Pro发布会上，推出了一款M4芯片，让库克可以宣称胜过当下任何所谓的AI PC。

他话中有话。可能是针对微软，可能将于两周后在其Build活动上推出的Surface笔记本电脑，可能搭载了高通的骁龙X Elite芯片。

不止于此。M4的发布，应该是苹果今年AI战略打响的第一枪。

争夺端侧算力TOPS

M4芯片采用了第二代3纳米工艺，拥有10个CPU内核和10个GPU内核。苹果最想强调的，是它的16核 38TOPS的“神经网络引擎” （即业内俗称的NPU）性能。苹果还指出，它的M芯片是业内最早具备NPU的芯片。而在以往，苹果并不怎么突出这一点。

发布的时机相当不寻常。苹果首次在iPad而不是Mac的发布会上发布M系列芯片。M3芯片仅仅发布了7个月，但它很快被高通发布的骁龙 X Elite 和 Plus系统芯片超过。M3的NPU功能仅有18 TOPS，而骁龙X Elite的NPU功能达到了45 TOPS。

TOPS的意思是万亿次浮点运算，它决定着端侧设备的生成式AI计算力。M4的38TOPS，仍低于业内逐渐公认的AI PC配置40 TOPS NPU的标准。尽管M4比骁龙 X 的NPU拥有更高的精度，实际应用起来在深度学习的许多方面表现出优势，但从营销的角度考虑，苹果芯片中的NPU，可能需要更多的TOPS。

大模型向端侧部署，不仅是生成式AI最大的应用场景，而且也是端侧设备最重要的创新点——个人AI终将落地于个人设备。

AI正在席卷所有的端侧设备，从PC、手机、平板到汽车。在这样一个技术和产品变革中，苹果已经被市场认为行动有些迟缓。苹果既然放弃了汽车，而Vision Pro仍然需要一个成熟的过程，在现有的设备上能否引领AI用户体验，成为今年苹果面临的最大挑战。

苹果最大的底气，仍然是其软硬件结合的技艺。芯片、操作系统、产品设计所构成的精良制作和用户体验，在当下的问题就是如何把大模型完美地集成进去。

苹果在为其设备上能跑本地大模型做准备。在下个月举行的苹果开发者大会上，苹果将会推出iOS18及iPadOS18。

但最重要的，仍然是芯片。M4与今年秋季即将推出的A18芯片，都将突出其的NPU优势。拥有芯片，就能在系统层面产生持续的、丰富的产品差异化机会。

但在AI时代，仅有端侧的芯片能力是不够的。最终在设备上所有的AI应用、所有的运行的大模型的用户体验，仅仅有端侧芯片还不够。

端到端的AI用户体验

就在苹果发布M4的头一天，传出了苹果在做数据中心推理芯片的消息，这个内部项目代号是AC/DC（Apple Chips in Data Center ) 。苹果一如既往地保密，已经和台积电偷着搞了好几年了。

M4和A18可能已经解决了端侧部署模型的异构算力问题。但这还不够，因为用户仍然需要云计算，需要由本地计算与云计算的结合，才能获得生成式AI的完整体验。苹果需要在云和端混合的神经网络计算，才能提供让用户期待的推理。

苹果需要在数据中心的层面开始，建立起推理引擎。从芯片设计开始建立推理引擎服务，已经出现了类似Groq这样的公司，它从推理芯片做起，从数据中心提供了最快速的推理引擎，SOTA的开源大模型，都能在这样一个推理引擎上跑出最快的速度。速度对于视频，对于在建立起AI代理的工作流中，特别重要。

在速度与准确之间存在着矛盾，如何做到速度与准确性兼得，这需要在推理服务与具体的应用场景结合起来，关键是性价比、总拥有成本（TCO）、与用户体验的“最优解”。这是苹果需要解决的问题。用端到端的方法，把服务器芯片、端侧芯片、大模型的部署与适配、操作系统结合起来，才能解决AI用户体验最基本的推理问题。

巨头要做AI，必须加入AI军备竞赛：芯片，算力集群，基础设施。苹果正在逐步认清这个道理。

在生成式AI时代，在这个快速变化、技术曲线陡峭上升的阶段，苹果需要成为这条曲线的一部分，否则，它将被这条曲线抛弃，失去它自己的下一条曲线。

这条曲线的最底层逻辑，是AI计算。在技术变革期，苹果必须象它最初做PC一样，像做个人计算一样，只有垂直整合，才能最后建立起真正的AI用户体验。

不向英伟达交税

在科技巨头中，最牛的就是能“收税”的。苹果凭借其生态系统，成功地从其开发者和生态合作伙伴那里收取了高额的费用——最高如谷歌搜索引擎的每年高达200亿美元的费用，达到其广告收入的36%。

现在又来了个比苹果更能收税的，就是英伟达，它的毛利率在80%左右，如果算上H100短缺在市场上的加价，它的毛利率可以达到90%。

处于食物链金字塔顶端的苹果，不会接受向英伟达直接交税。苹果生态用的数十亿设备及其用户口，可能是世界上最大的推理算力的需求方，它必须为自己建立起推理的数据中心，这就需要推理AI芯片做起，建立起自己的算力集群。

苹果有一个顶尖的芯片设计团队，但是因为苹果不做数据中心芯片，技术人才在流失，许多人跳槽或者创业去了。最知名的如到高通的Gerard Williams III。高通一直在试图进入数据中心领域。

除了英伟达之外，M7中的5家，都已经在自研GPU应用芯片。只剩下苹果了。