CP值最高iPad！新iPad Air「跳級」M4晶片，記憶體飆升12GB、支援 Wi-Fi 7|數位時代 BusinessNext

蘋果CP值最高iPad！新iPad Air跳級M4晶片，記憶體飆升12GB仍「凍漲」

蘋果發表新款 iPad Air，跳級搭載Pro等級M4 晶片與12GB 記憶體，在維持原價下實現效能翻倍，成為目前CP值最高的iPad。

M4核心與12GB大記憶體：AI算力大增，專業工作有感

新款iPad Air的「心臟」，直接躍升到目前最高階、iPad Pro御用的M4晶片，配備8核心CPU與9核心GPU，支援硬體加速光線追蹤，讓遊戲光影更逼真，3D算繪速度更比M1提升4倍。

為了因應日益加重的AI運算需求，蘋果將統一記憶體提升50%來到12GB，頻寬也增加至120GB/s，蘋果指出，這項更新對於學生整理逐字稿、創作者移除影片背景等日常任務，將帶來有感的反應速度。

網路技術雙升級：N1與C1X更新，首款支援Wi-Fi 7的iPad Air

除了效能提升，連線技術也是本次改款重點。新款iPad Air搭載蘋果設計的N1無線網路晶片，正式支援Wi-Fi 7，能讓個人熱點和AirDrop都更穩定。

行動網路版本則換上蘋果自研的新一代數據晶片C1X，行動數據效能比前代提升50%，同時功耗降低30%，大幅延長在外連網工作時的電池續航力，有助於商務人士的遠距辦公需求。

軟體更新：支援視訊置中、解鎖iPadOS 26「Liquid Glass」與視窗多工

新款iPad Air也延續了深受好評的「橫向」1200萬像素前置相機，支援Center Stage人物居中功能，提升視訊會議的專業感，同時配有橫向立體聲揚聲器。對於從M1升級的使用者，13吋機型提供更出色的音質表現，更適合欣賞音樂與影片。

軟體方面，則搭載了iPadOS26，解鎖Liquid Glass的半透明設計介面，以及以下四大功能：

◆視窗系統：幫助使用者控制、管理和切換多個 app，同時保持iPad的簡潔俐落。此外，全新的選單列讓使用者只要從螢幕最上方向下滑動，或將游標移至最上方，就能取用app提供的指令項目。

◆「檔案」app：具備更新的「列表」顯示方式以及自訂檔案夾的選項，方便管理、取用和整理檔案。檔案夾可放進Dock，方便使用者能隨時隨地取用下載項目、文件等內容。此外，使用者可以為特定的檔案或檔案類別指定預設開啟的app。

◆**「預覽」app **：為快速繪製草圖和使用Apple Pencil或觸控方式檢視、編輯與標註 PDF 檔和影像提供專屬的操作空間。

◆音訊錄製：iPadOS 26充分發揮蘋果晶片的優勢，提供對音訊輸入的更高掌控度、利用「本機擷取」功能錄製高品質音訊，以及「背景作業」等功能，為使用者解鎖全新可能。

iPad Air史上最大躍進，高CP值升級

M4晶片的「跳級」，讓iPad Air與iPad Pro之間的界線變得比過去更模糊了，蘋果在過去的iPad產品線中一向階級分明，本次算是相對罕見的策略。

蘋果這次維持原價，但升級核心效能與網路規格，試圖提供消費者一個入手門檻更低、卻具備頂尖運算力的選擇，並多次在新聞稿中對仍在使用M1甚至更舊款機型的用戶喊話，強調這一代的新款iPad Air，將是近年來最有感的升級時機。

過去兩年，人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢，從客服、知識管理到軟體開發，越來越多企業將大型語言模型（LLM）導入企業營運流程，隨著應用程度的深化與廣化，越來越多發現，真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」，而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全，以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後，AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程，連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度，而這意味著，想要發揮AI綜效，光只有模型與技術尚不夠，必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設（AI Infra）。

深耕AI管理領域多年的數位無限（INFINITIX），近年積極布局軟體定應AI基礎建設（Software Defined AI Infrastructure）市場，除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係，如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格，2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎，也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線，協助企業、雲端服務供應商（CSP）與新世代AI雲端業者，更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示：「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構，讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備，同時，向上鏈結模型、Token跟AI應用，加速企業的AI創新轉型腳步。」

從AI模型到AI經濟，企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI，焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力，但在大型語言模型推論需求暴增的現下，AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程；企業真正需要的，不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後，全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」，亦即，影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU，而是消耗多少Token、產生多少AI服務，以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之，在AI新世界，算力調度能力的重要水漲船高。對此，陳文裕十分認同的說：「企業想要提升AI競爭力，不僅要掌握模型與應用，還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命，甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上，這也是大量AI資料中心（AIDC）跟新世代AI雲端服務（Neo Cloud）業者出現的原因，包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式，提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢，數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務，協助客戶提升GPU使用率，更進一步推出ixCSP平台，讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者，能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰：模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速，企業在追逐AI落地的同時，勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高，以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡，數位無限的作法是，透過AI-Stack將底層硬體抽象化，以Token或模型服務形式提供，讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如，高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題，加速39項AI模型進入臨床應用階段，成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步，為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源，也可以透過ixCSP平台，把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司，甚至上下游合作夥伴使用，進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設，企業真正需要的，也不再只是單一模型，而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra，而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致：從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商，更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值，數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案，協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境，降低企業從PoC走向實際導入的門檻，加速AI落地。

總的來說，隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理，企業比拚的不僅是導入速度，而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra，而這與數位無限的發展目標一致，將持續不斷優化產品服務，化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。