加速揮別Intel!蘋果傳將推新款MacBook Pro、Mac Pro,還要端更勝M1的新晶片
加速揮別Intel!蘋果傳將推新款MacBook Pro、Mac Pro,還要端更勝M1的新晶片
2021.05.19 | 3C生活

4月登場的春季發表會中,蘋果才端出搭載M1晶片的七彩iMac,現在又有消息指出,蘋果即將在今年夏季發表新款Macbook Pro等多款Mac系列產品,且預計性能將超越先前推出的M1晶片。

根據《彭博社》報導,蘋果正對旗下多款Mac系列產品大舉進行翻新,新推出的版本將具備更快速的處理器、新的設計,並強化與外部設備的連接能力,預計MacBook Pro將率先在夏季亮相,隨後Macbook Air、低階MacBook Pro以及MacPro、Mac Mini及iMac等多款產品都將陸續登場。

比M1晶片效能更佳,MacBook Pro將配備最新自研晶片

這些新產品將搭載比M1更先進的自研晶片。4月底時《日經》曾披露,名稱被暫定為M2的M1晶片後繼型號,已經在4月初正式進入量產階段,最早會在7月發表的MacBook中使用。

依據當時的報導,M2晶片採用台積電5nm強化版(5nm Plus)製程打造,這種高階晶片預計需要花費3個月時間生產。

新款MacBook Pro(14吋、16吋)預計將使用兩種不同的晶片打造的10核心處理器,包括8個高性能核心及2個省電核心。高性能核心負責更複雜、耗能的任務,而省電核心則協助瀏覽網頁等較為基本、單純的任務。

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《彭博社》爆料,蘋果將從夏季開始推出一系列Mac新產品,並將搭載比M1更強力新自研晶片。
圖/ Apple (台灣)

作為比較,目前的M1晶片為8核心,分別為4個高性能核心及4個省電核心。同時新的晶片將搭載64GB記憶體,遠遠超越M1的16GB,繪圖晶片核心數則有16及32兩種版本,而M1的繪圖晶片一樣只有8個核心。

且不只採用的晶片更先進,硬體設計上也會一改過去不斷減少外部接口的設計思維,增加了Thunderbolt插槽數量,並重新放回HDMI及SD卡插槽,先前取消這些插槽曾受到用戶詬病,機殼也經過重新設計,並配備MagSafe磁吸充電器。

作為工作站的Mac Pro則預計將有新版MacBook Pro的兩倍至四倍性能,擁有20或40核心處理器,以及64或128核心繪圖晶片,將一併取代目前採用的Intel處理器及AMD顯示卡。

新版Mac Pro預計外型設計不會大改,不過體型會較2019年推出的版本為小。同時蘋果也在開發下一代Mac Mini,預計將採用和MacBook Pro同樣的晶片,取代目前仍在販售、較為高階的Intel版本。

晶片短缺陰霾依舊,新Mac推出是否會受影響?

受惠於衝擊全球的新冠肺炎疫情,原先在主要產品中占蘋果營收比例相對較低的Mac不斷成長,在最近一個季度財報中已超越穿戴式裝置,躋身iPhone、服務以外第三大營收來源。

根據顧問公司Gartner的資料,今年第一季個人電腦出貨量較去年同期成長32%,達到6,990萬部,也創下近20年來最高的成長幅度。蘋果出貨量的成長達到48.6%,也創下前6大電腦廠商中的最大幅度,並使全球市占率上升至8%。

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春季發表會登場的七彩iMac交貨時間遠比過往來得長,被認為可能是受到晶片荒影響。
圖/ Apple Newsroom

延伸閱讀:Mac螢幕錄製怎麼操作?4種錄製方式、快捷鍵設定方式,懶人包一文看懂

個人電腦市場如此熱烈的需求,可能是促使蘋果加快推出搭載自研晶片Mac的原因之一。只不過就如同Gartner預警,目前席捲全球的晶片荒可能導致個人電腦出貨量成長放緩。

至少第一季財報會議上,蘋果坦承晶片短缺可能導致第二季營收損失30億至40億美元,而春季發表會上端出的新款iMac便必須等待遠比以往漫長的出貨時間。這些計畫推出的新Mac產品是否同樣會受到影響,或許還要打個大大的問號。

資料來源:BloombergNikkei Asia

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #MacBook Pro #蘋果
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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