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

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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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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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