Apple AI硬體缺口曝光：算力成致命傷缺硬體 專家打臉 Apple AI 悲觀論
Apple AI硬體缺口曝光：算力成致命傷缺硬體 專家打臉 Apple AI 悲觀論
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專家直指Apple AI受限於硬體
Apple 近日發表研究，稱現代大型語言與推理模型在複雜度超過某臨界點後「準確率歸零」，引發各界譁然。然而，有人直言，此結論並非模型無能，而是 Apple 欠缺足夠的高效能 GPU 叢集與伺服級 AI 晶片，導致測試範圍不足，以偏概全。
01｜你看到的「性能歸零」其實另有原因
如果你最近刷到 Apple 的研究報告，標題聳動地說「大型語言模型（LLM）複雜度超過臨界點後，準確率驟降至零」，別急著以為生成式 AI 熄火了。 Seok Joon Kwon教授直接為這份報告潑冷水，指出背後真正的癥結是：Apple 缺少足以支撐數千億參數實驗的高效能硬體，導致測試規模被迫「縮水」。換句話說，你看到的是「硬體受限」而非「AI 退化」。
02｜Apple 報告到底說了什麼？
Apple 研究團隊挑戰長年業界奉為圭臬的「模型擴充律」。一般共識認為，當你把參數、資料量、計算量同步放大，模型表現會呈現對數式或冪律式持續提升，最多趨於飽和，很少突然崩掉。Apple 透過自家 M 系列晶片，在有限 GPU 核心與 LPDDR5 記憶體條件下，測試了數十億參數等級的小型模型。研究指出，當推理步驟（reasoning depth）持續提高到某閾值，準確率竟「直接清零」。團隊因此推論：大型模型未必能無限擴張，或許存在天然瓶頸。
對普通讀者而言，這聽起來像是「AI 泡沫」的警訊；但對熟悉業界的你來說，真正的問題在於，Apple 測不到更大的模型。缺乏對照組的論點，自然容易被外界質疑。
03｜專家駁斥，硬體不夠強，樣本不夠大
Kwon 教授拿出兩組對照數據：
OpenAI、Google DeepMind 拿數百億到上兆參數模型跑同類型基準測試，並未出現「曲線垂直崩落」。
圖形處理器（GPU）與高頻寬記憶體（HBM）堆疊後，冪律曲線依舊持續向上，只是增幅逐漸遞減。
他認為 Apple 若要否定「擴充律」，至少要在同樣量級的硬體條件下畫完整實驗曲線；否則只是在有限樣本裡推導出「錯誤一般化」。換句話說，不是模型不行，而是硬體先投降。
04｜M 系列晶片的甜蜜與痛點
Apple M 系列 SoC 高效能、省電，讓 MacBook 跑 Stable Diffusion 或 Whisper 小模型都有不錯體驗；但 M 系列以行動裝置導向設計：
你會發現 M 系列雖然適合終端推論，但要在雲端訓練 1,000 億以上參數的 LLM，頻寬與精度立刻成為瓶頸；Metal 框架也未必能享受開源社群針對 CUDA 的優化紅利。結果是：Apple 內部很難親手驗證超大模型的「高複雜度段落」。
05｜WWDC 2025 登場的「Hybrid Siri」是明證
在今年 WWDC，Apple 談到了「Apple Intelligence」，但當你喊出需要跨應用推理的複雜問題時，Siri 其實會把查詢匿名化後丟到 OpenAI ChatGPT 4o 或 Google Gemini 的雲端。Apple 仍負責終端整合與隱私保護，可是真正的雲端算力來自外部巨頭。這個設計雖符合 Apple 「裝置端優先」的品牌哲學，但同時也透露：
自家雲端 GPU 產能不足
伺服級 AI ASIC 尚未就緒
06｜全球「算力荒」推高 GPU 身價
如果你經營雲端服務，肯定痛過「買不到輝達卡」。H100、H200 供不應求，下游雲端業者甚至排到 2026 年。Apple 若想外購，要嘛砸錢插隊，要嘛簽長約。這種供需失衡，也刺激 AWS 与 Azure 推出「按秒租 GPU」方案；任何一家缺晶片的企業，最後都只能「先租後買」。
07｜自研伺服級 AI ASIC：機會與難度
Apple 向來擅長自研 SoC。若決定投入伺服器級 AI ASIC，勢必沿用與台積電長期合作的 2nm 甚至 1.4nm 節點，並採用 CoWoS-L 封裝，整合多顆 NPU 晶粒與 HBM。挑戰在於：
軟體生態——你得說服開發者離開 CUDA，改寫到 Metal 或全新指令集。
產能與良率——AI 晶片核心面積可觀，新節點良率初期常常拉低。
頻寬需求——高頻寬記憶體堆疊需要昂貴的矽中介層，成本難以下探。
但一旦成功，Apple 將擁有跟 Google TPU、Amazon Trainium 類似的雲端封閉花園，可加速自家大模型訓練，同時保有硬體＋軟體一條龍優勢。
08｜隱私導向的「設備端 AI」仍是 Apple 押注
即便外界吐槽硬體不足，Apple 還是把「終端推論」視為護城河：所有含個資的推理動作盡量留在 iPhone、Mac 或 Vision Pro 本地。這對隱私敏感型客戶是一大賣點，也替新創帶來「加速器」商機——像是專攻 on-device LLM 量化壓縮、端側增量學習的工具，都有機會成為 Apple 生態配件。
09｜未來三種劇本
劇本 A：Apple 大買 GPU
時間最短、成本最高，市場看得到立即效益，但長期依賴外部供應。
劇本 B：自研伺服級 ASIC
兩到三年產品化，掌握自主算力，軟體陣痛期長。
劇本 C：雙軌並行
先租 GPU 撐需求，同步研發 ASIC，最符合 Apple 一貫策略。
因此，建議投資人，可以留意 ASIC 研發進度對台積電 2nm 產能排程的影響；建議開發者，需要評估 Metal 或 MLX 等新框架的學習曲線，避免與主流開源社群脫節。
結語：留意「硬體」與「策略」的交集
當媒體渲染「模型崩潰」時，你應該看到的是 硬體算力與商業定位拉扯的縮影。Apple 堅持裝置端 AI，卻又想在生成式 AI 佔一席之地；缺乏伺服級晶片的它，只能借助外部 GPU 與跨界合作撐起雲端需求。未來三年，Apple 會不會走向「自研 ASIC＋外購 GPU」的混合路線？若答案是肯定的，台灣供應鏈與全球雲端生態將迎來新一波升級循環。現在就能開始佈局：關注先進封裝、GPU 雲租賃、端側 LLM 優化三大方向，或許下一個亮點投資與創業機會，就在這條「算力補課」的縫隙裡。
參考資料：https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/expert-pours-cold-water-on-apples-downbeat-ai-outlook-says-lack-of-high-powered-hardware-could-be-to-blame
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