蘋果要跟風推折疊iPad？郭明錤唱反調：2025年前，不會取代iPad mini|數位時代 BusinessNext

蘋果要跟風推折疊iPad？郭明錤唱反調：2025年前，不會取代iPad mini

蘋果分析師分享的最新資訊顯示，蘋果公司正在研發新版iPad mini，預計將於2023年底或2024年上半年開始批量出貨。

天風國際證券分析師郭明錤分享的最新資訊顯示，蘋果公司正在研發新版iPad mini，預計將於2023年底或2024年上半年開始批量出貨。

在一系列推文中，郭明錤表示，新的處理器或晶片將是新版iPad mini的主要賣點，這意味著該設備的規格將有所提升。初代iPad Mini於2012年首次亮相。自那以後，蘋果發布了多個更新版本，並在此過程中大幅改進了設計。

目前在售的2021年款iPad mini於去年9月份發布，配備8.3英寸顯示螢幕、A15仿生晶片（5納米，擁有150億個電晶體）、USB-C端口、Touch ID電源按鈕，蜂窩機型支持5G等，64 GB版美國起售價499美元。

郭明錤沒有具體說明蘋果將在下一代iPad Mini中配置哪款晶片。不過，該公司可能會為其配備A16仿生處理器，該晶片也為最新款iPhone提供動力。或者，下一代iPad Mini可能會直接採用即將推出的系統晶片，蘋果將在2023年推出的iPhone陣容中採用。

據報導，蘋果即將推出的智能手機系統晶片將採用台積電的N3E技術。N3E是台積電3nm晶片製造工藝的計劃升級，預計將於本週開始量產。3nm工藝旨在促進更快、更省電的晶片的生產。

郭明錤沒有透露關於新款iPad mini的更多細節。但他表示，至少在2025年之前，蘋果不太可能用可折疊iPad取代iPad mini，因為他認為可折疊iPad的價格會明顯高於iPad mini。

據報導，蘋果已經與LG公司合作，為其即將推出的可折疊設備開發顯示器。據信，這些顯示器以玻璃而不是聚酰亞胺為主材料，聚酰亞胺是一種通常用於製造可折疊螢幕幕的聚合物。也有人認為，蘋果的可折疊設備可能會採用所謂的電子紙螢幕，這種螢幕使用環境光來照亮像素。

郭明錤的預測可能與其他分析師此前的預測相反。CCS Insight研究主管本·伍德（Ben Wood）在10月份表示：「目前，蘋果推出可折疊iPhone沒有太大意義。我們認為他們會避開這一趨勢，可能會試水一把，推出可折疊iPad。」

伍德還認為，蘋果會先推出可折疊iPad，然後再推出可折疊iPhone。他說，可折疊iPhone「對蘋果來說將代表著極高的風險」，部分原因可能是蘋果的定價「令人難以置信的昂貴」，以避免蠶食現有的iPhone市場。

儘管存在這些風險，伍德認為，蘋果「別無選擇，只能做出反應，因為可折疊產品的趨勢正在蓄勢待發」。對於蘋果來說，推出可折疊iPad將是一次具有教育意義的發布嘗試，因為它將能夠學習如何最好地實施和擴展這項技術。

目前的時間表顯示，可折疊iPhone將於2023年發布，最有可能在2024年發布。

有傳言稱，混合現實（MR）頭盔是蘋果的另一個目標市場。今年早些時候，郭明錤預測，蘋果期待已久的混合現實頭盔可能會在2023年底上市，售價在2000美元到2500美元之間。據信，該公司最早可能在3月份開始批量生產這款設備。

據悉，蘋果的長期產品路線圖還將包括名為Apple Glass的增強現實（AR）眼鏡。預計這款設備將配備名為glassOS的專門操作系統。

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本文授權轉載自：網易科技

責任編輯：傅珮晴、錢玉紘

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。