苹果“开挂”！首款2nm芯片即“王炸”，还要把Mac干成AI服务器？

电子发烧友网报道（文/席安帝）库克在正式退休前，又给苹果公司干了一件大事。

美东时间8月25日，苹果公司推出了新款Mac mini与Mac Studio，在性能和AI能力上实现了颠覆性跃升。

不过，这次发布广受业内关注的并非Mac mini与Mac Studio产品本身，而是背后驱动其实现强大性能与计算能力的两款芯片——M6及M5 Ultra。

苹果M6及M5 Ultra芯片（图片来源：苹果公司官网）

根据苹果公司官方新闻稿中披露的信息显示，M6是苹果首款最先进的2nm芯片，推动了每一个计算模块的进步，在性能的各个维度上都取得了提升。该芯片配备了更大的12核CPU复合体，拥有全球最快的CPU核心，配备更大型的12核GPU（神经加速器），双16核神经引擎，以及高达170GB/s的统一内存带宽。

M5 Ultra 则是面向专业和人工智能工作负载的终极强力机器，首次采用了下一代 UltraFusion 技术，在 M 系列芯片系统（SoC）中构建了四芯片架构。该芯片配备最高36核CPU和最高80核GPU，拥有1.2TB/s的统一内存带宽，比M3 Ultra高出50%。凭借先进的技术，这些SoC提供了卓越的计算能力和行业领先的能效，使用户能够在桌面上实现更多操作。

首颗2nm“苹果芯”，被库克狠狠“加料”

耗时多年，苹果终于真正意义上踏入了2nm制程的时代。不得不说，库克作为乔布斯钦定的掌舵人，打心底里还是非常热爱苹果的。

作为库克退休前“最后一秀”的重磅作品，M6 芯片拥有全新的 12 核 CPU 复合体——比 M5 多两个核心——包括 2 个超级核心、4 个性能核心和 6 个效率核心。它实现了全球最快的单线程性能，多线程性能比 M5 快了最多 1.2 倍，比 M1 快了最多 2.4 倍。

其中，超级核心能迅速处理单线程工作负载，性能核心耗电更少，能与超级核心协同运行高负载的多线程工作负载，效率核心则处理日常后台任务——所有这些都以业内领先的每瓦性能。因此，编辑图片、编译代码、索引新文件和运行代理型AI工作负载等要求高的CPU任务比以往任何时候都更快。

更值得强调的是，M6在每颗GPU核心里都直接塞进了神经网络加速器，同时配上了一套双16核的神经网络引擎，峰值计算量是前几代的两倍，使设备内AI工作流程运行更快。这也意味着，原本负责图形和通用并行计算的GPU，现在直接变成了专门用来AI计算和跑AI大模型的超级“外挂”。

根据苹果官方的测试数据显示，搭载M6的Mac mini与配备M1的Mac mini相比，LM Studio的LLM提示处理速度高达13.5倍，且比M4快4.8倍。而且，这次其统一内存带宽也达到了170GB/s，尽管其基础款还是16GB，最高可以配到32GB，但目前对于在本地跑中小规模AI模型、常驻Agent和AI工作流来说，其吞吐能力明显又上了一个台阶。

并且，苹果首席硬件官Johny Srouji在新闻稿中还多次强调了M6芯片的AI性能以及运行AI大模型的能力。这也进一步说明苹果如今对Mac mini的策略正在做大幅度的转变，这可能也是受到年初OpenClaw（龙虾）大模型的启发，Mac mini的定位已经开始逐渐从过去那个600美元左右、被静静的放在显示器后方安静办公的小盒子，变成了如今这个主打桌面级AI Agent工作站了。

首个4-Die架构的M5 Ultra，直接定位桌面级AI服务器？

如果说搭载M6的Mac mini是苹果给消费级用户打造的一台升级版AI Agent小型工作站，那么搭载M5 Ultra的Mac Studio，将是苹果为专业级用户祭出的一款性能超强的AI桌面级服务器。

毕竟，这次的M5 Ultra相比过去的芯片大有不同。苹果称M5 Ultra是苹果历代芯片当中迄今为止最强大的一款，专为需要最大CPU和GPU性能及统一内存带宽的工作负载的专业人士打造，如处理并完成复杂的3D渲染、视觉特效、科学分析以及在设备上运行计算密集型前沿AI模型等工作。

最关键的是，M5 Ultra 利用 UltraFusion 连接两颗双芯片 M5 Max 芯片，形成4-Die架构——这是苹果历代芯片的首次重大尝试。具体来讲，UltraFusion将芯片间带宽提升至超过4.4TB/s，连接密度提升6倍以上。这些超低延迟、高带宽的互连使四个芯片能够作为一个统一处理器表现。M5 Ultra 还配备了一颗高达 36 核的大型 CPU，包括 12 个超级核心和 24 个性能核心，单线程性能比 M3 Ultra 高出高达 1.25 倍，多线程性能高出 1.3 倍。

其最大的亮点，莫过于无比强大的AI计算性能。为此，M5 Ultra专门配备了下一代GPU，最高可达80核，每个核心内置神经加速器，使AI峰值GPU计算能力是M3 Ultra的4.5倍，是M1 Ultra的6倍以上。此外，其每个GPU核心中的神经加速器拥有极快的矩阵倍增速度。M5 Max拥有强大的设备内AI计算能力，AI性能比上一代快了多达3.9倍，加快了提示处理速度。

从设备端的表现来看，搭载了 M5 Ultra的Mac Studio设备，在 AI 计算峰值表现上可达到 M3 Ultra 的 4.3 倍，且比 M1 Ultra 高出惊人的 9.8 倍。苹果还专门为此展开了一系列测试，测试结果发现：

与 M1 Ultra 的 Mac Studio 相比，Foundry Nuke 的 CopyCat 机器学习训练性能高达 15.4 倍，比 M3 Ultra 快多达 3.3 倍；
与配备M1 Ultra的Mac Studio相比，LM Studio的LLM提示处理速度高达9.8倍，且比M3 Ultra快4倍；
与搭载M1 Ultra的Mac Studio相比，文本转图像性能最高快8.2倍，比M3 Ultra快4.3倍；
与搭载M1 Ultra的Mac Studio相比，Maxon Redshift的场景渲染性能高达4.7倍，且比M3 Ultra快1.7倍。

除了计算性能之外，还有一个“真的很苹果”的方面，即统一内存。众所周知，在传统的PC机当中，CPU内存和GPU显存基本上都是各自为政，用户想为GPU加显存，成本和工程难度都不可想象。

但Mac Studio最高512GB的统一内存可以直接给CPU和GPU等计算单元共享，这也就意味着原本需要AI服务器或者很多张GPU显卡才能跑通的AI大模型，只需要用Mac Studio就能够完美运行。更何况，Mac Studio还能够支持多台组合，通过多台Mac Studio系统，能够让设备的AI推理能力提升到全新的层次。

不过，512GB版本的Mac Studio得等到10月底才能上市，其他Mac Studio则是9月22日正式上市。

涨价已不可避免？

苹果这次虽然推出了这么多“王炸级”产品，但用户基本上都清楚的一个事实是——在当前这个市场环境下，无论是Mac mini还是Mac Studio，后续的价格必定会水涨船高，即便是苹果公司也不可避免。

归根结底，还是内存问题。根据TrendForce集邦咨询最新发布的存储器产业报告显示，2026年上半年NOR Flash、SLC NAND利基闪存合约价累计涨幅分别达到100%-120%、130%-150%，下半年供需缺口仍未缓解，两类产品预计继续上涨60%-75%；通用型TLC NAND二季度合约价环比上涨70%-75%，DRAM合约价环比涨幅58%-63%，创下近十五年单季最高涨幅纪录。

2027年，存储器需求仍由AI应用主导，DRAM因HBM持续排挤产能、AI Server需求强劲，CPU所用的存储器与HBM采购动能持续增加，需求增速超越供给成长，供需缺口将进一步扩大，价格走势继续偏强。不过，NAND Flash在新产能集中释放、终端消费需求持续走弱的情况下，2027年下半年供给将趋向宽松，价格可能面临修正压力。

可以说，AI需求几乎占用了所有高端存储的资源，其他的部分，即便释放到市场上，价格仍然会十分紧俏。而苹果接下来针对Mac系列的战略，主攻的还是AI工作站方向，这就会在很大程度上与存储的涨价曲线形成共振，如果存储价格下不来，苹果这几款设备的价格，就会居高不下。

毕竟，苹果的Mac mini和Mac Studio已经在AI开发者圈儿内卖的十分火爆，已经是非常紧俏的产品。早前《华尔街日报》曾提到，前几代Mac mini和Mac Studio已经悄悄成了AI开发者圈里的爆款。尤其是在本地大模型、Coding Agent、OpenClaw这类需求起来以后，高内存Mac的优势突然被重新发现——机器买回来之后，可以反复跑模型，不需要每次调用都数Token，因此广大开发者也十分偏爱苹果的设备。

但随着后续存储价格的持续上行，苹果新款Mac mini和Mac Studio的溢价必然会继续攀高，最终可能会给新款设备的销量，带来较大的增长压力。

小结

从过去的办公型高端PC机，到现在的AI小型工作站甚至桌面级AI服务器，苹果公司正在通过芯片及底层软硬件技术的全方位升级，将Mac系列打造成最符合AI时代需求的爆款产品。不得不说，这一点苹果确实非常明智，虽然现阶段Mac mini和Mac Studio的用户大多只是AI专业级应用开发者，但只要吃下了这一群体的客户，未来Mac mini和Mac Studio在普通消费级用户市场就能形成降维式打击。只要价格合适、需求迫切，普通消费级用户也不会吝于购买一台Mac mini来满足AI时代各种大模型的应用需求。苹果Mac系列，也将由此成为AI PC时代当之无愧的“顶流”产品。

苹果“开挂”！首款2nm芯片即“王炸”，还要把Mac干成AI服务器？图2

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