蘋果AI為何只有iPhone 15 Pro能用?不是促銷也不是AI算力,真正原因是⋯⋯
蘋果AI為何只有iPhone 15 Pro能用?不是促銷也不是AI算力,真正原因是⋯⋯
AI時代的標配「NPU」,是原因嗎?

蘋果在今年正式宣告進入「Apple Intelligence」時代,未來的iPhone、Mac或iPad使用體驗,將被AI助手、機器學習等新型態應用引領前進。

但很遺憾的是,並非所有蘋果用戶都被「邀請」進入這場派對,iPhone只開放15 Pro或15 Pro Max兩款機種,連同代推出的iPhone 15都不能使用,去年9月才上市的手機,在不到一年的時間,就被宣判為過時的機種,相比之下,Mac用戶只需要一台2020年以後推出的Apple Silicon電腦即可,iPhone在全產品線中,標準顯得相當嚴苛。

是什麼限制了iPhone的Apple Intelligence功能?

也許有人會先推測,是NPU(神經網路處理器)阻撓了iPhone的AI進展,因為微軟(Microsoft)、英特爾(Intel)、高通(Qualcomm)等科技大廠都強調,配備NPU是這波生成式AI對終端裝置最重要的要求。

NPU是什麼?

過去的手機和筆電演算主要依賴的是CPU(中央處理單元)和GPU(圖形處理單元),其中CPU擅長處理複雜任務,GPU則專精於圖形處理的工作。然而, AI技術還需要NPU的能力,因為NPU擁有大量小核心,擅長同時處理大量重複性任務,且能耗更低,這是生成式AI運算不可或缺的關鍵 ,因此成為新一代AI PC、AI手機必備的規格。

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高通執行長艾蒙(Cristiano Amon)於2024台北國際電腦展專題演講,提及NPU在現今AI運算的重要性
圖/ 孫嘉君攝影

但這是iPhone 15 Pro以下的機種不能使用Apple Intelligence的原因嗎?

知名科技媒體《WIRED》記者安德魯‧威廉斯(Andrew Williams)就點出,iPhone其實早從2017就在使用NPU了,當年推出了第一代Apple ANE(Apple Neural Engine),配備在iPhone 8和iPhone X中,它其實就已經是NPU,代表蘋果在AI還沒成為流行語之前,就已經開始在iOS搭載部分功能。

目前最新的iPhone 15系列當然也有NPU,搭載的A16晶片NPU性能為17 TOPS(每秒兆次運算),天風國際分析師郭明錤指出,雖然根據微軟定義, AI PC基本規格需要達到 40 TOPS,不過對蘋果來說,iPhone運行AI只需要 11 TOPS就夠了,剩下的算力只要搭配雲端(Private Cloud Compute)就能使用。

「也許Apple Intelligence並沒有和以前的AI那麼不同,只是比過去多出一些功能罷了。」安德魯說。

延伸閱讀:AI PC實測|AI PC可以做什麼?華碩、宏碁、微星哪家好用?

蘋果AI只能用在iPhone 15 Pro!記憶體不足,可能才是關鍵

因此,其實真正的關鍵並非NPU,其實答案也許很單純, 是因為「RAM記憶體」不夠大

郭明錤指出,目前 iPhone 15系列中,只有 iPhone 15 Pro、iPhone 15 Pro Max 機型配置了8GB記憶體,15僅有6GB記憶體,並不足以支援Apple Intelligence所需的運算需求。

Iphone 15 系列
分析師認為,蘋果iPhone 15系列記憶體不足以支撐生成式AI功能的本地運算。
圖/ 隋昱嬋攝影

RAM記憶體對AI手機的重要性為何?

為什麼RAM這麼重要?當AI模型是在本地離線運行而非連接網路傳到雲端,它們必須暫時存儲在RAM或vRAM(虛擬記憶體)中,會耗費相當大的容量,以ChatGPT使用的NVIDIA H200舉例,光是單張就有141GB的vRAM,而它們需要數百張這樣的顯卡來運行服務。

就算是目前最高規格的iPhone 15 Pro Max,8GB的RAM也只能用到小型且相對簡單的AI模型,根據蘋果官方網站的說明,能離線運行的功能有照片回顧、照片場景辨識、Siri建議、語音辨識和翻譯等功能。

「稍微推理一下就會發現,這些能離線在本地運行的功能,其實不包含生成式AI。」安德魯說,這些可以本地運行的功能,看起來就是其他品牌手機都已經具備的,但令人興奮的生成式AI,例如聊天室中的圖片生成、mail中的文稿生成等應用,都還是要仰賴雲端。

iPhone 16 渲染圖
iPhone 16 渲染圖
圖/ Majin Bu on X

郭明錤指出,目前推出的Apple Intelligence功能至少需要配備3B大小的大型語言模型(LLM),等到未來蘋果推出更多AI應用,可能還要升級到7B,到時候絕對需要更大記憶體才能執行,也許未來用RAM大小就可以區分蘋果高低階機種。

因此,各界相當關注iPhone 16的配置,是否能獲得完整的Apple Intelligence功能,還是僅限於Pro系列,作為機種升級的賣點,謎底在今年9月就會揭曉。

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參考資料:WIRED郭明錤 on X
本文合作轉載自:數位時代

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

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。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

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。

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