M1芯片如何为Mac带来新生

如果可以选择，苹果公司大概更愿意按照自己的步调，在Apple Park的史蒂夫·乔布斯剧院举办一场备受瞩目的活动，来推出其首款自主研发的Mac芯片。但鉴于当时是2020年11月，公司不得不以一段45分钟的视频取而代之。

然而，任何现场演示的戏剧性效果，都无法掩盖那场发布会真正的主角——M1处理器的光芒。五年后的今天，苹果自研芯片的到来彻底改变了Mac的发展轨迹，这一点已毋庸置疑。

谨慎的开端

在那首次发布中，苹果公布了首批搭载M1芯片的Mac机型：MacBook Air、13英寸MacBook Pro和Mac mini。这些Mac本身都沿用了其英特尔前代产品的设计，苹果将可能令人望而生畏的新技术包裹在了完全熟悉的外形之中。

随后，首批M1速度测试结果出炉，所有的疑虑都烟消云散了。一切都运行得飞快，远超英特尔芯片，甚至通过Rosetta代码转换层运行的、为英特尔编译的软件也表现良好。事实上，M1芯片的性能如此强劲，以至于五年后的今天，苹果仍在销售M1版MacBook Air。它依然是一款相当不错的电脑！

苹果的下一步妙招是，为（几乎）每一款Mac型号推出了专为苹果芯片重新设计的新版本，并引入了全新的Mac Studio型号。新芯片、新设计，加之疫情推动的居家办公需求增长，共同促使Mac销量飙升。

在苹果芯片问世之前的五年，是Mac销售史上截至当时最好的五年，年均销售额达255亿美元。在英特尔Mac时代鼎盛时期釜底抽薪无疑是一次大胆的冒险，但苹果的决策被证明是正确的：苹果芯片时代的头五年，如今已成为Mac历史上销售最佳的五年。与上一个五年相比，Mac销售额增长了近三分之一，年均达到337亿美元。

所以，这次转型非常成功，尤其是考虑到当初笼罩在苹果整个转向自研处理器计划之上的巨大疑问：为手机设计的芯片，真的能驱动Mac吗？！

专业级考量

Mac进入苹果芯片时代已有五年，但在此之前，苹果在iPhone和iPad中使用自家芯片设计已长达十年之久。在那十年间，苹果的芯片团队做出了许多针对移动设备优化的决策，包括优先考虑能效，以及在芯片内部构建紧密集成的统一内存架构，这本身也要求将图形处理集成到主芯片中。这种设计如何能满足专业级Mac用户的苛刻需求？

在M1之前，苹果曾向软件开发者提供了搭载A12Z芯片的Mac mini，用于为苹果芯片Mac编写软件。

苹果的第一步实际上是先为iPad Pro打造了更强大的处理器。从2014年的A8X开始，苹果先后设计了五代iPhone芯片的变体，这些芯片增加了额外的处理器核心等特性，这些对于iPhone并非必需，但对高端iPad却可能很重要。2020年初推出的A12Z正是这类芯片的最后一代，并且并非巧合的是，它被装入Mac mini机箱，于2020年夏天作为苹果芯片测试环境提供给开发者。

接着，在完美驱动了一系列苹果中低端Mac的M1之后，苹果还有后手：公司推出了Max和Pro芯片设计，大幅增加了处理器核心数量和可用内存。事实证明，如果你采用一个面向手机的芯片设计，并为其加载大量CPU和GPU核心以及高速集成内存，它确实能在高端Mac中表现优异。（缺点是：用户可自行安装内存和独立显卡的选项不复存在。）

变化中的策略

在M1这一代之后，我们许多密切关注苹果的观察者都认为公司的芯片发布将遵循相同的模式。但事情并非如此简单。某些芯片级别来了又走，有时所有芯片同时发布，而其他时候则分批推出。

在工程方面，每一代也各有不同。某一年，苹果可能升级CPU或GPU核心，或加入新的神经网络引擎。M1 Pro和Max的设计感觉属于同一类型，但在后来的几代中，Max形成了自己的特色，而Pro则变得更像是基础型号芯片的中阶升级版。

苹果不断调整策略或许并不令人意外。十年的iPhone芯片设计经验奠定了坚实的基础，但在这五年中，公司无疑也学到了很多关于满足Mac用户需求的方法。苹果甚至已经找到了如何为高端芯片配备足够内存以满足甚至苛刻的AI处理需求的方法，尽管它选择尽可能将内存紧密集成在芯片设计中。

所有这些努力的结果是，尽管每一代芯片都有其独特之处，但在从英特尔到M1的巨大飞跃之后，苹果成功地保持了领先。每一代M系列处理器都带来了显著的性能提升。苹果的CPU核心每一代都能提升10%到30%的速度。除了一代之外，GPU核心每一代也都变得更快——而在那一代中，整体图形性能仍然得到提升，因为所有芯片都配备了更多的GPU核心。

通过性能改进和增加处理器核心数量，苹果成功地持续提升Mac处理器的速度，使得刚刚发布的基础型号M5处理器的整体性能大约是初代M1的两倍。

修正失误

如果说苹果芯片设计师在计算未来方面有所疏漏，那可能就是AI了。但这么说也并不完全准确，因为苹果推出现在通常被称为NPU（神经网络处理单元）的“神经网络引擎”已有十多年之久。

苹果的失误在于其假设神经网络引擎足以处理机器学习任务。虽然神经网络引擎确实在不断发挥作用并得到改进，但科技界对AI的意外追捧也意味着大量AI软件被编写为使用CPU和（尤其是）GPU核心，而非专用的NPU。

芯片设计可能需要很长时间，但苹果对AI趋势的反应相当迅速。M4芯片设计增加了“神经加速器”以提升在其自身CPU核心上运行的AI任务性能，而新的M5设计则将这类加速器也加入到了GPU核心中。苹果的芯片设计师知道AI处理会很重要，但他们需要适应AI处理实际发生的地方——而他们也确实做到了。

苹果芯片的“牺牲品”

苹果芯片有一个“牺牲品”：Mac Pro。虽然苹果仍在销售Mac Pro，但其性能与搭载同款Ultra级处理器的Mac Studio相当。Mac Studio近期已升级至M3 Ultra，但Mac Pro仍然只是……苹果产品线中的一员。

虽然大多数Mac都已演变为完美契合苹果芯片策略的产品，但Mac Pro——这款传统的PC塔式机——却让人感觉更像是上一个时代的设备。目前尚不清楚它是否还会有更新，也不清楚为何有人会放弃配备类似Ultra级处理器的Mac Studio而选择它。

Mac Pro在苹果芯片Mac产品线中显得格格不入。

不过，永远别把话说死。如果说过去五年教会了我们什么，那就是通常总会有另一个苹果芯片的剧情转折在不远处等着我们。