苹果“开挂”!首款2nm芯片即“王炸”,还要把Mac干成AI服务器?
时间:2026-08-27 06:55
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电子发烧友网报道 库克在正式退休前,又给苹果公司干了一件大事。美东时间8月25日,苹果公司推出了新款Mac mini与Mac Studio,在性能和AI能力上实现了颠覆性跃升。不过,这次发布广受业内关注的并非Mac mini与Mac Studio产品本身,而是背后驱动其实现强大性能与计算能力的两款芯片——M6及M5 Ultra。苹果M6及M5 Ultra芯片(图片来源:苹果公司官网)根据苹果公司官方新闻稿中披露的信息显示,M6是苹果首款最先进的2nm芯片,推动了每一个计算模块的进步,在性能的各个维度上都取得了提升。该芯片配备了更大的12核CPU复合体,拥有全球最快的CPU核心,配备更大型的12核GPU(神经加速器),双16核神经引擎,以及高达170GB/s的统一内存带宽。M5 Ultra 则是面向专业和人工智能工作负载的终极强力机器,首次采用了下一代 UltraFusion 技术,在 M 系列芯片系统(SoC)中构建了四芯片架构。该芯片配备最高36核CPU和最高80核GPU,拥有1.2TB/s的统一内存带宽,比M3 Ultra高出50%。凭借先进的技术,这些SoC提供了卓越的计算能力和行业领先的能效,使用户能够在桌面上实现更多操作。耗时多年,苹果终于真正意义上踏入了2nm制程的时代。不得不说,库克作为乔布斯钦定的掌舵人,打心底里还是非常热爱苹果的。作为库克退休前“最后一秀”的重磅作品,M6 芯片拥有全新的 12 核 CPU 复合体——比 M5 多两个核心——包括 2 个超级核心、4 个性能核心和 6 个效率核心。它实现了全球最快的单线程性能,多线程性能比 M5 快了最多 1.2 倍,比 M1 快了最多 2.4 倍。其中,超级核心能迅速处理单线程工作负载,性能核心耗电更少,能与超级核心协同运行高负载的多线程工作负载,效率核心则处理日常后台任务——所有这些都以业内领先的每瓦性能。因此,编辑图片、编译代码、索引新文件和运行代理型AI工作负载等要求高的CPU任务比以往任何时候都更快。更值得强调的是,M6在每颗GPU核心里都直接塞进了神经网络加速器,同时配上了一套双16核的神经网络引擎,峰值计算量是前几代的两倍,使设备内AI工作流程运行更快。这也意味着,原本负责图形和通用并行计算的GPU,现在直接变成了专门用来AI计算和跑AI大模型的超级“外挂”。根据苹果官方的测试数据显示,搭载M6的Mac mini与配备M1的Mac mini相比,LM Studio的LLM提示处理速度高达13.5倍,且比M4快4.8倍。而且,这次其统一内存带宽也达到了170GB/s,尽管其基础款还是16GB,最高可以配到32GB,但目前对于在本地跑中小规模AI模型、常驻Agent和AI工作流来说,其吞吐能力明显又上了一个台阶。并且,苹果首席硬件官Johny Srouji在新闻稿中还多次强调了M6芯片的AI性能以及运行AI大模型的能力。这也进一步说明苹果如今对Mac mini的策略正在做大幅度的转变,这可能也是受到年初OpenClaw(龙虾)大模型的启发,Mac mini的定位已经开始逐渐从过去那个600美元左右、被静静的放在显示器后方安静办公的小盒子,变成了如今这个主打桌面级AI Agent工作站了。首个4-Die架构的M5 Ultra,直接定位桌面级AI服务器?
如果说搭载M6的Mac mini是苹果给消费级用户打造的一台升级版AI Agent小型工作站,那么搭载M5 Ultra的Mac Studio,将是苹果为专业级用户祭出的一款性能超强的AI桌面级服务器。毕竟,这次的M5 Ultra相比过去的芯片大有不同。苹果称M5 Ultra是苹果历代芯片当中迄今为止最强大的一款,专为需要最大CPU和GPU性能及统一内存带宽的工作负载的专业人士打造,如处理并完成复杂的3D渲染、视觉特效、科学分析以及在设备上运行计算密集型前沿AI模型等工作。最关键的是,M5 Ultra 利用 UltraFusion 连接两颗双芯片 M5 Max 芯片,形成4-Die架构——这是苹果历代芯片的首次重大尝试。具体来讲,UltraFusion将芯片间带宽提升至超过4.4TB/s,连接密度提升6倍以上。这些超低延迟、高带宽的互连使四个芯片能够作为一个统一处理器表现。M5 Ultra 还配备了一颗高达 36 核的大型 CPU,包括 12 个超级核心和 24 个性能核心,单线程性能比 M3 Ultra 高出高达 1.25 倍,多线程性能高出 1.3 倍。其最大的亮点,莫过于无比强大的AI计算性能。为此,M5 Ultra专门配备了下一代GPU,最高可达80核,每个核心内置神经加速器,使AI峰值GPU计算能力是M3 Ultra的4.5倍,是M1 Ultra的6倍以上。此外,其每个GPU核心中的神经加速器拥有极快的矩阵倍增速度。M5 Max拥有强大的设备内AI计算能力,AI性能比上一代快了多达3.9倍,加快了提示处理速度。从设备端的表现来看,搭载了 M5 Ultra的Mac Studio设备,在 AI 计算峰值表现上可达到 M3 Ultra 的 4.3 倍,且比 M1 Ultra 高出惊人的 9.8 倍。苹果还专门为此展开了一系列测试,测试结果发现:- 与 M1 Ultra 的 Mac Studio 相比,Foundry Nuke 的 CopyCat 机器学习训练性能高达 15.4 倍,比 M3 Ultra 快多达 3.3 倍;
- 与配备M1 Ultra的Mac Studio相比,LM Studio的LLM提示处理速度高达9.8倍,且比M3 Ultra快4倍;
- 与搭载M1 Ultra的Mac Studio相比,文本转图像性能最高快8.2倍,比M3 Ultra快4.3倍;
- 与搭载M1 Ultra的Mac Studio相比,Maxon Redshift的场景渲染性能高达4.7倍,且比M3 Ultra快1.7倍。
除了计算性能之外,还有一个“真的很苹果”的方面,即统一内存。众所周知,在传统的PC机当中,CPU内存和GPU显存基本上都是各自为政,用户想为GPU加显存,成本和工程难度都不可想象。但Mac Studio最高512GB的统一内存可以直接给CPU和GPU等计算单元共享,这也就意味着原本需要AI服务器或者很多张GPU显卡才能跑通的AI大模型,只需要用Mac Studio就能够完美运行。更何况,Mac Studio还能够支持多台组合,通过多台Mac Studio系统,能够让设备的AI推理能力提升到全新的层次。不过,512GB版本的Mac Studio得等到10月底才能上市,其他Mac Studio则是9月22日正式上市。苹果这次虽然推出了这么多“王炸级”产品,但用户基本上都清楚的一个事实是——在当前这个市场环境下,无论是Mac mini还是Mac Studio,后续的价格必定会水涨船高,即便是苹果公司也不可避免。归根结底,还是内存问题。根据TrendForce集邦咨询最新发布的存储器产业报告显示,2026年上半年NOR Flash、SLC NAND利基闪存合约价累计涨幅分别达到100%-120%、130%-150%,下半年供需缺口仍未缓解,两类产品预计继续上涨60%-75%;通用型TLC NAND二季度合约价环比上涨70%-75%,DRAM合约价环比涨幅58%-63%,创下近十五年单季最高涨幅纪录。2027年,存储器需求仍由AI应用主导,DRAM因HBM持续排挤产能、AI Server需求强劲,CPU所用的存储器与HBM采购动能持续增加,需求增速超越供给成长,供需缺口将进一步扩大,价格走势继续偏强。不过,NAND Flash在新产能集中释放、终端消费需求持续走弱的情况下,2027年下半年供给将趋向宽松,价格可能面临修正压力。可以说,AI需求几乎占用了所有高端存储的资源,其他的部分,即便释放到市场上,价格仍然会十分紧俏。而苹果接下来针对Mac系列的战略,主攻的还是AI工作站方向,这就会在很大程度上与存储的涨价曲线形成共振,如果存储价格下不来,苹果这几款设备的价格,就会居高不下。毕竟,苹果的Mac mini和Mac Studio已经在AI开发者圈儿内卖的十分火爆,已经是非常紧俏的产品。早前《华尔街日报》曾提到,前几代Mac mini和Mac Studio已经悄悄成了AI开发者圈里的爆款。尤其是在本地大模型、Coding Agent、OpenClaw这类需求起来以后,高内存Mac的优势突然被重新发现——机器买回来之后,可以反复跑模型,不需要每次调用都数Token,因此广大开发者也十分偏爱苹果的设备。但随着后续存储价格的持续上行,苹果新款Mac mini和Mac Studio的溢价必然会继续攀高,最终可能会给新款设备的销量,带来较大的增长压力。从过去的办公型高端PC机,到现在的AI小型工作站甚至桌面级AI服务器,苹果公司正在通过芯片及底层软硬件技术的全方位升级,将Mac系列打造成最符合AI时代需求的爆款产品。不得不说,这一点苹果确实非常明智,虽然现阶段Mac mini和Mac Studio的用户大多只是AI专业级应用开发者,但只要吃下了这一群体的客户,未来Mac mini和Mac Studio在普通消费级用户市场就能形成降维式打击。只要价格合适、需求迫切,普通消费级用户也不会吝于购买一台Mac mini来满足AI时代各种大模型的应用需求。苹果Mac系列,也将由此成为AI PC时代当之无愧的“顶流”产品