Mac迎來大更新?哪台搶先搭載M3?蘋果罕見的發布會,可以期待什麼?
Mac迎來大更新?哪台搶先搭載M3?蘋果罕見的發布會,可以期待什麼?

「One More Thing」雖遲但到,蘋果今年的最後一場新品發布會要來了。

「這一次,我們早上見」。蘋果難得地照顧了早睡人,將於台灣時間10月31日的上午8點召開線上發布會。

邀請函隱藏了不少彩蛋,比如 Apple Logo 最後變換成 Happy Mac 笑臉,也就是常見的 Finder圖示,幾乎明示這將會是一場以 Mac 為重點的秋季發布會。

而「來勢迅猛」(Scary fast)同時也在暗示著 Mac 電腦 M3 系列晶片的大幅度提升。有趣的是,發布會當日恰逢萬聖節,有網友調侃,還沒見過庫克穿著萬聖節服裝開發布會的樣子。

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蘋果發表會邀請函藏彩蛋, Logo會變換成 Happy Mac 笑臉。
圖/ Apple官網

M3 晶片預計會是這場發布會的主角,最大的懸念在於,最先搭載蘋果新一代晶片的,是哪一台 Mac?

延伸閱讀:蘋果下週二發表會,邀請函暗示「快的嚇人」!郭明錤爆:M3晶片MacBook要來了?

傳iMac跳過M2晶片、搭載M3,性能大升級?

7 月份的時候,彭博社記者 Mark Gurman 提前「劇透」,蘋果可能會在 10 月份推出首款搭載 M3 晶片的 Mac。當時在他看來,M3 晶片的第一批受益者只會是下一代 iMac、13 吋 MacBook Air 和 13 吋的 MacBook Pro。

尺寸上,iMac 可能並沒有太大變化,更多是在現有的 24 吋型號進行規格升級,而大至 32 吋的 iMac 至少得到 2024 年底才會出現。

事實上,上一次新 iMac 的發布時間可以追溯到 2021 年 4 月 30 日,距今已有兩年多的時間,彼時 iMac 搭載的還是 M1 晶片。

兩年間,蘋果陸續推出了 M2 版本的 MacBook Air 及 Mac mini,也給 Mac Pro 及 Mac studio 升級到最強的 M2 Max 及 M2 Ultra 版本,卻始終沒有更新 iMac 。

一時間,定位尷尬的 iMac 被蘋果放棄的消息四起,有的人認為 iMac 的定位不明確,與其他產品的定位出現雷同,又或者與 Mac mini 相比,Mac mini 更強,所以 iMac 的隔年更新更多是在為其他產品讓路。

而此次發布會上,新款 iMac 一旦發布,謠言將不攻自破。對於 M3 iMac,Gurman 爆料說,蘋果幾個月前就投入生產,新款 iMac 亮相的概率極高。

M3晶片效能如何?

值得一提的是,蘋果發布的 M2 晶片使用第二代 5 奈米製程技術,內部共計集成 200 億電晶體,相比 M1 晶片增加 25% 之多,多執行緒處理效能綜合較 M1 晶片提升 18%,圖形處理器性能提升 35%,記憶體頻寬也增加 50%,全方位提升了晶片。

相比 M2 晶片,蘋果 M3 晶片的表現還算亮眼。據 MacRumors 報導,蘋果 M3 晶片代號為 lbiza,單核基準測試成績為 3472 分,多核基準測試成績為 13676 分。

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圖/ Apple

將這一成績與 2023 款 16 吋 MacBook Pro 搭載的 M2 Max 晶片(單核 2793 分/多核 14488 分)對比會發現,M3 晶片單核成績高出了 24%,多核成績僅低了 6%。

而如果換成 M2 Pro 晶片(單核 2661 分/多核 12215 分),M3 晶片的單核成績高出了 31%,多核成績高出了 12%,表現相當優異。

有趣的是,倘若 iMac 真的搭載 M3 晶片,這也意味著 iMac 成了 M2 系列晶片唯一的「漏網之魚」,性能直接「超級加倍」,越來越相信新款 iMac 將會如邀請函所說,達到「Scary fast」的優異表現。

M3 登場,MacBook Pro 能否如期而至?

此次發布會的最大看點就是搭載 M3 系列晶片的 MacBook Pro 了。

8 月份的時候,據彭博社記者 Mark Gurman 爆料,蘋果當時正在測試 M3 Max 晶片。新的 M3 Max 晶片將配有 16 核 CPU 和 40 核 GPU,這也將會是蘋果有史以來性能最強悍的晶片。

其中 16 核 CPU 包括 12 個高性能核心和 4 個高能效核心,12 個高性能核心用於處理影音編輯等對運算能力要求很高的任務,另外 4 個高能效核心用於瀏覽網頁等低強度應用。

作為對比,蘋果 M2 Max 僅配有 12 個 CPU 核心和 38 個 GPU 核心。此外,根據開發者測試日誌,M3 基礎款晶片將與 M2 晶片配置相同,有 8 核心 CPU 和多達 10 核 GPU 可選,而 M3 Pro 晶片起步為 12 核 CPU 和 18 核 GPU。

當時, Gurman 稱,蘋果 10 月份將會從 M3 基礎款晶片開始過渡,14 吋和 16 吋的 MacBook Pro 至少要到 2024 年才會升級到配備 M3 Pro 和 M3 Max 晶片的新版本。

今日淩晨, Gurman 的猜測來了個「大轉彎」,在 X(原 Twitter)上表示,新的高階MacBook Pro 正在批量生產中,暗示下周發布會將會發表高階 MacBook Pro。

另外,Gurman 還透露,13 吋和 15 吋新款 MacBook Air 正在開發中,會配備 M3 晶片,但要到 2024 年才會發布,同時 Mac mini、Mac Studio 的新品也至少要等到 2024 年。

延伸閱讀:蘋果自研挫敗、含恨回頭找高通內幕曝光!5G晶片落後高通3年?問題出在哪?

調轉態度的可不止 Gurman,分析師郭明錤也推翻自己此前的論斷,聲稱配備 M3 晶片的 MacBook Pro 將會是下周發布會的最大焦點。

Apple_MacBook Pro
圖/ Apple

前幾天,郭明錤還指出,蘋果不會發布配備 M3 晶片的新款 MacBook 電腦。在他看來,蘋果不發布新產品的關鍵原因是為了在明年新品發布之前清理庫存,並重新擬定 2024 年的產品與銷售策略。

鑒於沒有新產品問世,當時他還預測 2023 年第四季度蘋果 MacBook 電腦的出貨量將比去年同期下降 25%-35%,同時 2023 年蘋果全年的總體出貨量將降至 1700 萬台,整體下降 30% 以上。

結合 Gurman 最新爆料的印證,MacBook Pro 的庫存開始「枯竭」,種種跡象顯示,搭載 M3 晶片的新款 MacBook Pro 下週有望亮相。

此外,根據郭明錤的說法,如果 M3 晶片最終沒有提高 MacBook 的出貨量,那麽「2025 年全新設計的 MacBook Pro」的推出機率就會增加,同時也不排除蘋果將考慮推出「更實惠的 MacBook」。

M3 會是 Mac 的救世主嗎?

2020 年,M1 晶片首次被塞進 Mac 電腦,全新設計的 ARM 架構,強大的 CPU 處理能力、卓越的效能,專用神經網路引擎等突破創新,打破了以往筆記型電腦的性能極限。

用戶最明顯的感知大概就是,原來筆記型電腦不插電,真的能用一整天。Apple 硬體技術高級副總裁 Johny Srouji 表示:「過去十餘年,我們一直致力於為 iPhone、iPad 和 Apple Watch 研發更加先進的晶片,M1 晶片正是在這一基礎上打造,它將 Mac 帶入一個全新的紀元。」

如今隨著時間的推移,自研晶片構成蘋果生態中不可或缺的一環。的確,M1 晶片在單線程 CPU 性能上,可以比肩甚至超過同期 Intel 部分行動版 Core i5 和 i7 晶片。

但是初期 M1 Mac 在複雜工作負載下的整體性能,還不能完全媲美高端 x86 筆記型電腦,這主要是因為軟體生態需要時間去優化。M2 晶片的「擠牙膏」,雖然無法提振增長乏力的 Mac 出貨量,但也為蘋果爭取到充足的過渡時間。

蘋果產品行銷副總裁 Bob Borchers 曾在採訪中表示,蘋果接下來業務增長的重點,以及目標在於,用 M 晶片規律持續的更新,來逐步取代老用戶手裡的舊 Intel Mac。但這顯然不是一件簡單的事情。

今年以來,寒氣彌漫整個 PC 市場。知名分析機構 IDC 的最新報告顯示,2023 年第三季度全球個人電腦市場出貨量同比下降 7.6%,全球出貨量前五的廠商中只有惠普一家正增長。

蘋果 Mac 電腦出貨量也同比下降 23.1%,是當中降幅最大的廠商。可以肯定的是,強如蘋果,也難捱 PC 的寒潮。M3 晶片下周若如期而至,或將成為 Mac 在存量市場殺出重圍的重要武器。

每當蘋果發布新一代自研晶片時,對應的 macOS 大版本更新也都會進行深入的優化,以最大限度發揮新晶片的硬體潛力。

原生應用 Final Cut Pro 等專業軟體,AI 等新的創新應用場景,又會如何最大化利用 M3 的運算資源,對於普通消費者而言,M3 晶片又會從哪些方面入手,改善用戶的使用體驗?

對於這些問題,我們也期待能在下周發布會上找到答案。

延伸閱讀:LG找「晶片大神」助陣AI!Jim Keller遊走蘋果、AMD到英特爾,他是何方神聖?

本文授權轉載自:愛范兒ifanr

責任編輯:蘇祐萱

關鍵字: #Apple #MacBook Pro
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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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