Apple M4 AI PC 發展 20241104，蘋果近期發表 iMac、Mac mini 及 MacBook，搭載全新 M4 晶片，提升 AI 運算能力、統一記憶體設計到 38TOPS 運算力，從本地端語音辨識，到圖片、影片編修等 AI 應用需求，可能掀起新的 AI 應用。
Apple M4 AI PC 發展 影片
蘋果M4新品
- 蘋果發表多款新機
- M4晶片全新性能提升
- Mac電腦全線升級
- 蘋果設備換代支出驚人
- 技術應用與投資發展
上個禮拜，蘋果電腦一口氣炸了我們一周，發表了非常多厲害的新機器。從 iMac 到 Mac mini 到 MacBook，這個新系列的 Mac 都採用了最新的 M4 晶片，因此迎來了整個新世代的性能提升。
坦白說光是 iMac 我就非常想買，Mac mini 應該會買，因為工作上要到了更新設備的時候。加上 MacBook Pro 十之八九也得入手，因為我手上的 M1 MacBook Pro 也到了該換的時候。明年這樣下來，光是常態的設備更新，就會被蘋果割掉好幾十萬，這就是所謂的蘋果稅，真的讓人嚇一跳。
蘋果這次的發表會講了很多內容，包含 M4 晶片都採用了第二代 3 奈米製程，CPU 速度更快，GPU 速度提升，NPU 也變得更強大。但老實說，這些數字上的提升只是紙上談兵而已，我們真正需要的是實際使用的體驗，好用才是關鍵。這些技術細節就不多說了，有興趣的朋友可以去看其他人的深入分析。
今天這部影片，會著重在投資和 AI 的發展延伸上。深入探討這些新技術對未來的影響。蘋果在 M4 晶片中所做的改變和提升，對於未來 AI 的應用有什麼具體意義？接下來我們會進一步討論。
M4的實際體驗
- 目前M4僅iPad Pro
- M4與M1 iPad Pro相近
- M4 iPad有更好的螢幕
- 開啟應用程式速度極快
- AI 性能未全面發揮
我們來聊聊M4的實際體驗。目前蘋果唯一推出的 M4 設備，就是 iPad Pro，有 11 吋和 13 吋兩個版本。而我自己目前擁有 M4 的 iPad Pro 和 M1 的 iPad Pro。
說句實話，它們的整體體驗差不多，明顯的差異是新的 iPad Pro 擁有更好的螢幕，因此在視覺體驗上會更加舒適。這點也許很多人覺得不太有感，但我可能是中年人了，覺得好的螢幕真的很重要，使用起來眼睛更舒適。
如果要談 M4 性能上的表現，目前在 iPad 上能明顯感受到的，是開啟應用程式的速度非常快。不管是開啟 Chrome、ChatGPT，或是播放影片，都可以做到一點就開，完全沒有延遲，流覽網頁也是一樣，瞬間加載並顯示整個頁面，速度非常驚人。
但比較可惜的是，雖然 iPad 採用了 M4 晶片，具備非常好的 AI 運算性能，但目前還無法真正體會到，它在 AI 應用上的差異。
蘋果提供的 NPU 應用目前大多停留在 M1 晶片就足以應付的功能，例如語音降噪、基本的 Whisper 語音辨識、臉部識別和一些簡單的雜訊過濾功能。
所以，M4 晶片那 38TOPS 的高階運算能力還沒有完全被發揮出來。希望未來能看到更多這類應用被推出，真正體現這款晶片的強大潛力。
統一記憶體
- M1採用統一記憶體
- CPU與記憶體封裝
- 擴展至64GB～192GB
- 大型AI模型本地運行
- 降低AI運算成本
我們來談談統一記憶體的優勢。從 M1 開始，蘋果就把記憶體直接做在晶片裡面，與 CPU 一起封裝。當時很多人不理解為什麼要做這麼瘋狂的事情，但現在回頭看，這真是一個了不起的決定。因為一旦記憶體和 CPU 封裝在一起後，當你需要調用 AI 模型進行運算時，取用速度和效率都有了極大的提升。
以往顯示卡的記憶體，比如像 4090 的 16GB，就已經很驚人了。然而現在，蘋果的 CPU 全線都搭載統一記憶體，這代表你的記憶體容量甚至可以擴增到 64GB 或 192GB 這麼大。
而且，這些記憶體可以被 CPU、GPU、甚至 NPU 統一調用和共享。對於需要高效能運算的 AI 應用來說，具有非常大的意義。這也意味著，能夠在自己的設備上，運行更大的 AI 模型，而不用再依賴昂貴的雲端服務或硬體。
如果說要用輝達的專業晶片來執行這些運算，成本可能要上百萬甚至更高，但蘋果的這種設計，讓你只需要十幾萬到二十萬的預算，就能夠實現高效的 AI 運算。
回顧四、五年前，蘋果就已經推出這樣的架構，顯然他們的遠見超乎想像，能夠提前看到未來 AI 計算的需求。
現在，不只是蘋果，聯發科、高通、甚至 Intel 都開始採用類似的統一記憶體設計。未來為了應對 AI 運算需求，各大廠勢必要將記憶體，直接整合到 CPU 中，這樣才能提供更快速、更大容量的記憶體，來支持 AI 模型的運算。
16GB記憶體起跳
- M4最低配置16GB
- 準備應對AI基本需求
- 為AI模型運算預留空間
- 聯發科實現類似技術壓縮
- AI Agent縮小至8GB
從 M4 晶片開始，除了 iPad 以外，蘋果將 iMac、Mac mini 以及 MacBook 的產線，都把 16GB 記憶體列為最低標準。這代表，即使是像 Mac mini 這樣較為便宜的裝置，蘋果也不吝嗇地採用了 16GB 的記憶體配置。這意味著，在蘋果的眼中，要滿足未來 AI 的基本運算需求，16GB 幾乎是不可或缺的。
在過去，我們已經知道，Mac OS 的基本運作需求大概在 8GB 左右。這個容量在剪輯一般影片、製作音樂，甚至是日常操作上，都已經足夠順暢地運行。
而現在，蘋果將記憶體提升至 16GB，這暗示著，蘋果可能是為了讓系統能夠留出足夠的空間，供 AI 模型來運作。也就是說，這多出來的 8GB 很可能是蘋果為 AI 運算準備的。從這裡可以推測，蘋果應該已經成功地將較大的語言模型和 AI agent 壓縮到，僅需 8GB 記憶體就能運行的模式。這樣的設計讓 AI 功能，變得更容易被整合到日常設備中。
如果我們回顧聯發科的進展，他們也做出了類似的壓縮技術，成功將 13GB 的語言模型縮小到 8GB，甚至能跑得比原來更好。因此在 AI agent 的運行上，他們已經可以將原本需要十幾GB的模型縮減到只需8GB。
加上業界一直有傳聞，蘋果購買了不少 OpenAI，或是微軟的基礎技術來進行開發，這也許已經讓蘋果取得成功。如果聯發科能做到，蘋果應該也能。那麼AI本地化應該非常近了。
38TOPS運力
- M4具備 38TOPS
- 支援即時語音翻譯
- 支援圖片與影片編修
- 影片內容標記與整理
- 本地運行AI語言模型
Apple M4 Chip
https://www.lifewire.com/apple-m4-chip-8640914
這次全線的 M4 晶片，不管是任何等級，NPU 的運算能力都有達到 38TOPS。這代表著不論是高階還是低階的 M4 晶片，38TOPS 的 AI 運算能力，已經足夠滿足目前許多應用的需求。
38TOPS 到底可以達到什麼程度呢？目前還無法全面驗證這個運算能力的極限，但根據對 11TOPS 運算能力所達到的技術推測，38TOPS 應該可以實現更多先進的 AI 功能。
比如，即時的語音翻譯和辨識。影片可以先讀取部分內容，並實現即時的翻譯字幕，不過這個過程可能還需要預先讀取大約 30 秒的影片內容。
另外，38TOPS 的能力，應該能夠讓設備在本地端，進行自動的圖片編修和修片，提供即時圖像變更功能。
第三，它應該能夠自動辨識影片的內容，幫助我們做相關的標記和分類。
再者，我們熟悉的像是 ChatGPT 這類的語言模型，很可能在這樣的運算下，可以在本地端順利運行，不需要依賴雲端來執行。
根據網友與自己的實驗，38TOPS 左右的 AI 運算能力，應該足以讓一個小型的語言模型，在單機環境中運作得非常順暢，執行日常的指令和處理並不成問題，這樣的發展將使設備變得更加自足與強大。
蘋果AI的預測
部分舊機種也能AI
AI功能分為初階與進階
M4提供影片圖片分析
本地即時語音辨識剪輯
推動AI剪輯功能潮流
從目前的 Apple Intelligence硬體，可從中看到一些趨勢。
在手機只有 iPhone 15 Pro 以上的機型，電腦則是 M1 以上的設備，才能運行蘋果的 AI 技術。然而蘋果在 iPhone 16 和 M4 晶片上又將 AI 能力全面提升到一個新的境界。
我認為蘋果將會採取兩種策略，來區分不同等級的 AI 功能，也就是初階 AI 和進階 AI。
在 M1 的筆電或舊款蘋果手機上，這些設備已經具備基本的 AI 運算能力，可以做到語音辨識，在不連接網路的情況下，即時轉換成文字，並且進行即時翻譯。這樣的功能應該是所有能AI設備都能做到的，這會是最基礎的 AI 應用。
進階的 AI 功能，則會出現在 M4 或 iPhone 16，這些擁有更大記憶體，與更高 NPU 運算能力的設備上。這些設備將能執行更複雜的處理，比如更深入的影片和圖片分析。
不僅僅是幫助我們修圖，未來還有可能提供影片的修剪，和編輯功能。更強大的 M4 設備，可以自動搜尋影片，找出特殊的時刻，然後自動剪輯出想要的片段，豐富我們的記憶。
在一般的剪輯作業上，M4 晶片也能夠使用本地運算能力，進行即時的語音辨識，幫助我們製作逐字稿、自動跳轉到指定片段，甚至自動尋找最佳剪輯方式，並根據音樂搭配相關的片段，這些都可以在本地完成。
這樣的功能有可能，掀起一波新的 AI 剪輯熱潮，讓我們這些創作者又忍不住要花十幾萬來購入新的蘋果電腦。
