蘋果MacBook Pro即將登台！英特爾「分手距離」只剩1產品，下代處理器還是台積操刀|數位時代 BusinessNext

2023.2.20更新
蘋果在1月中，發表了搭載新一代系統單晶片M2 Pro和M2 Max的MacBook Pro筆電、新款Mac mini桌上型電腦以及第2代HomPod智慧音箱等新品，而這些產品已陸續於15日及16日，通過國家通訊傳播委員會（NCC）認證，有望數週內在台灣開賣。

其中，MacBook Pro和Mac mini都搭載新一代自研晶片M2 Pro和M2 Max，效能號稱歷代最強，可說是蘋果的得意作，究竟厲害在哪？以下為2023年1月的文章：

蘋果（Apple）突襲公開今年首批新品！蘋果17日晚間發表新版筆電MacBook Pro和小桌機Mac mini，搭載新一代自研晶片M2 Pro和M2 Max，效能號稱歷代最強，尤其M2 Max更號稱能處理競品系統中，連運作都無法的密集圖像處理專案，是本次新品最大亮點。

這次兩款高階的M2 Pro和M2 Max晶片都是採用台積電5奈米製程，去年夏天市場曾傳出兩款晶片可能是台積電3奈米製程的首次登場，如今宣告預測失準。天風國際證券分析師郭明錤18日發文表示，3奈米將延後到2024年上半年，同樣將由蘋果新品打頭陣。

本次Mac mini的處理器更新，也讓蘋果與Intel（英特爾）處理器的「正式分手」的距離，縮短至最後一款產品MacPro。雖然Intel從未放棄過贏回蘋果的心，但在先進製程進度、代工成績上，都還無法超越台積電。曾經的半導體產業領導者，預期未來也只能和蘋果越走越遠。

MacBook、Mac mini規格升級，官網定價一次看

MacBook Pro筆電搭載最新兩款晶片M2 Pro和M2 Max，最大亮點是電池續航力，16吋版本有該系列至今最久的續航力，影片連續播放時間長達22小時、無線上網最多15小時；14吋版本則達到18小時影片播放、12小時無線上網的表現。兩種晶片版本的定價都比上一代貴5,000元台幣左右。

至於睽違2年推出新版的Mac mini，換上M2、M2 Pro新晶片，首度升級到旗艦效能，改善過去記憶體相對不足的問題，定價卻比上一代M1版更便宜。

Mac mini、MacBook Pro台灣官網定價：

◆ Mac mini
M2版18,900元起
M2 Pro版39,900元起

◆MacBook Pro
14吋：M2 Pro版 64,900元起、M2 Max版 97,900元起
16吋：M2 Pro版 79,900元起、M2 Max版 109,900元起

至於全新的自研晶片，規格有哪些升級？

M2 Pro晶片主打極速工作效率、遊戲能有主機級體驗

M2 Pro運用台積電第二代5奈米製程技術打造，滿載400億個電晶體，比M1 Pro多出近 20%，也是M2的兩倍之多，具備每秒 200GB 的統一記憶體頻寬，是 M2 的兩倍，同時具備高達 32GB 的快速統一記憶體，在運行Adobe Photoshop等應用程式時能以史上最快的速度執行工作，Xcode 中的編譯速度比最快的Intel MacBook Pro機型最快可達 2.5倍。

M2 Pro的GPU 最多可配置19 核心（比 M1 Pro的GPU多三個），繪圖速度比 M1 Pro 快上 30%，提升圖像處理效能，同時號稱能在遊戲時達到主機品質的體驗。

M2 Max晶片號稱史上最強，「競品運作不了的檔案我可以」

M2 Max也採用台積電五奈米，是號稱目前全球最強、最高效率的專業級筆電晶片，具備 670 億個電晶體，比 M1 Max多100 億個，甚至是M2的3倍多。每秒 400GB 的統一記憶體頻寬是 M2 Pro 的 2 倍、M2 的 4 倍，支援高達 96GB 的快速統一記憶體，能瞬間開啟大型檔案，並以極高的速度與流暢度在多個專業App之間工作。

M2 Max採用和M2 Pro相同的新一代12核心CPU。GPU 則更強大，多達 38 核心。繪圖速度比 M1 Max 快上 30%。搭載 M2 Max 的全新 MacBook Pro 配備 96GB 記憶體，能處理競品系統連運作都無法的密集圖像處理專案。讓搭載 M2 Max的 MacBook Pro 無論插電使用或以電池供電，都能帶來強大的效能。

和英特爾完全分手，台積電3奈米首發明年登場？

本次新推出的Mac mini換上「新心臟」M2、M2 Pro晶片後，整體Mac產品線僅剩專業版桌機MacPro仍在使用Intel處理器，而MacPro自2019年以後就沒推出過新版本，預期下次推出新品，可能就是徹底「去英特爾化」的那一天。

蘋果是在2020年底正式向Intel拋出「分手宣言」，而後一步步用自研M系列晶片取而代之。即使Intel高層到近期還持續隔空喊話，包括執行長基辛格（Pat Gelsinger）、副總裁霍特豪斯（Michelle Johnston Holthaus）都曾公開表示不會放棄追回蘋果，但如今看來雙方的距離仍越拉越遠。

為何Intel再也挽回不了蘋果的心？根據《彭博》的分析報導，在蘋果力行自家設計晶片一條龍的策略下，台積電的純代工、不和客戶競爭的模式，比起缺乏代工經驗的Intel，更能確保蘋果訂單的需求，同時也降低相互競爭的風險，

加上台積電3奈米晶片進度持續領先，於去年12月底開始量產3奈米晶片，劉德音在3奈米擴產典禮上表示，3奈米的邏輯密度將增加約60%，在相同速度下功耗降低30-35%。專門研究半導體的專家也指出，台積電3奈米的良率推估約落在60%至70%，甚至已超過7成。台積電的強勢產品，是持續獲得蘋果青睞的關鍵。

延伸閱讀：台積電良率提升關鍵，藏在1000道魔鬼細節裡

下一代MacBook Pro明年量產，蘋果定價策略會怎麼走？

相較之下，曾經是半導體產業的領導者的Intel，在步入10奈米階段時卡關，製程技術、產量上都大幅受到衝擊，最終延遲長達5年時間才好不容易讓10奈米問市，使Intel元氣大傷，難以在市場上與台積電、三星比肩。不過Intel副總裁、技術開發主管安．凱萊赫（Ann Kelleher）於去年底指出，Intel正在追趕進度，已經準備好在2023下半年邁入3奈米製程技術，外界普遍認為第一波產品會在2024上半年登場，如果如期產出，屆時可望和台積電一較高下。

延伸閱讀：英特爾放風聲：明年下半年邁入3奈米！能超越台積、重返半導體一哥嗎？

因為台積電3奈米首發產品，也可能在差不多的時間量產，天風國際證券分析師郭明錤18日在推特發出預測文，指出下一代MacBook Pro將在明年上半年量產，可能搭載台積電3奈米技術生產的M3 Pro、M3 Max晶片，預期蘋果將是台積電3奈米首位大客戶。

半導體產業分析機構Semianalysis首席分析師派特爾（Dylan Patel）指出，蘋果從5、4 奈米轉往3奈米晶片時，相同面積的矽晶片成本至少增加40%，如果蘋果採用3奈米晶片，成本比重將是最大考驗。因此下一代產品的定價策略，將會是市場關注焦點之一。

延伸閱讀：買蘋果也會帶旺台積電？3奈米下半年還有變數？

責任編輯：林美欣

告別標準答案，當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識，而是設計學習。」李家岩指出，臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師（Learning Architect）」，他們的任務不是單向輸出，而是設計出高強度的挑戰與情境，讓學生在解決問題的過程中，自然地將 AI 納入決策迴路。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例，這並非傳統的技術概論課，而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書，反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布（Business Model Canvas），甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生，也能透過自然語言與提示工程，快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬，讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中，AI 扮演的角色並非代筆的秘書，而是將概念具現化的加速器，以及最嚴厲的邏輯質疑者。

「這是我在課程中學到最深刻的一課，」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管，她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏，甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上，她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯，迫使我們把策略餵給AI後，必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶，「這個市場假設有數據支持嗎？」、「你的競爭壁壘在哪裡？」這種高強度的追問，都是AI在對學員提出的挑戰，迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案，現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子，映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰，將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪，AI 在營運端的落地應用，更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業，過去他的經營模式多仰賴美感與經驗，「以前做決策就是憑感覺，甚至忙不過來時，連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上，他被迫面對冰冷的數據與流程，而這正是李家岩強調的「數位孿生（Digital Twin）」素養。

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型，利用AI進行模擬與預測，是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走，非常痛苦，」林宏諭形容，為了讓 AI 能協助優化流程，他必須把每一個步驟定義清楚，無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後，林宏諭發現自己的決策不再是賭博，而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒，更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動，讓大家能準時下班，去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變，從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

跨域共創，打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們，就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代，如此多元的背景在AI的催化下，產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎（Hult Prize）肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊，成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術，打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋，在過去，不同領域的專業人士溝通成本極高，但現在，AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻，讓文組生也能做Prototype，更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下，創新不再是單打獨鬥，而是像RiiVERSE團隊一樣，結合理性與感性，共同回應全球永續（ESG）的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱，動手去做

然而，隨著AI涉入決策越來越深，一個核心問題浮現：在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代，人類領導者的價值還剩下什麼？「我們教的不是被AI取代，而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調，未來的領導者必須具備三項關鍵特質：AI素養、跨域系統設計能力，以及科技人文的反思力。

其中最關鍵的，是懂得界定「自主邊界（Autonomous Boundary）」。領導者必須清楚判斷：哪些決策該放手讓 AI 自動化？哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷？「例如在智慧工廠中，AI 可以預測機台何時需要維修保養，但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』，這些涉及價值觀的決策，永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道。

在李家岩眼中，真正的創新往往不是來自同類型人才的討論，而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段，跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言，EiMBA 想培養的不是知道最多的人，而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代，領導者最重要的能力，不是掌握所有答案，而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說，而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。