12月12日消息，据三位直接知情人士透露，苹果正在研发其首款专为人工智能设计的服务器芯片。这款芯片预计能够满足苹果新一代人工智能功能所带来的巨大计算需求。

一位知情人士表示，如果苹果能够成功研制出这款名为“Baltra”的人工智能芯片，并于2026年按计划投入量产，这将是苹果芯片团队取得的一个重要里程碑。该团队起初为iPhone设计尖端芯片，随后拓展至Mac处理器领域，并树立了芯片性能与能效的新标杆。

据悉，苹果正与博通联手，共同开发这款芯片所需的关键网络技术，这对于人工智能处理而言至关重要。

苹果决定自主研发服务器芯片，主要供内部使用而非面向消费市场出售，这再次体现苹果的自主理念，即减少对英伟达等外部芯片供应商的依赖。目前，英伟达在人工智能芯片市场中占据主导地位。

上个月，苹果开始逐步推出首个生成性人工智能功能——“苹果智能”（Apple Intelligence），该功能率先在部分国家的新版iPhone和Mac上亮相，涵盖文本生成与校对、图片创作、通知摘要及网页内容等多种功能。

尽管iPhone的处理器能够处理部分人工智能任务，但面对更复杂的请求时，这些任务会被发送到苹果的云端服务器上，依靠原本为Mac设计的高性能芯片来处理。然而，值得注意的是，苹果当前的芯片并非专门针对人工智能处理进行优化，因此在速度和能效方面，与专为人工智能设计的芯片相比存在不小的差距。

这一挑战对苹果而言尤为关键，因为该公司计划在未来几年内大幅扩展其生成式人工智能功能，并希望其人工智能服务能够覆盖数十亿台设备。

与其他科技公司不同，苹果始终坚持使用自主研发的芯片，而非依赖英伟达等外部供应商，此举旨在为用户提供更加私密和安全的人工智能数据处理体验。苹果曾在十多年前采用英伟达的芯片为Mac提供高性能图形处理能力，但在经历了一系列商业冲突后，苹果决定逐步淘汰英伟达芯片，转而全力发展自家的芯片技术。

上周，苹果透露正在测试亚马逊设计的芯片，这些芯片将用于训练大语言模型。而苹果正在开发的新人工智能芯片则可能专注于处理推理任务，能够接收新的数据（例如用户提供的图像描述），并将其应用于人工智能模型，以生成相应的输出（如根据描述生成图像）。

网络技术

包括谷歌、Meta、微软和亚马逊在内的其他大型科技公司，也研发了专供内部使用的人工智能芯片。这些公司希望研发芯片以降低数据中心的建设和运营成本，并减少对英伟达芯片的依赖。英伟达芯片因成本高、功耗大且供应紧张，已成为人工智能开发的瓶颈。

然而，从零开始设计人工智能芯片并非万全之策。除了谷歌，许多公司在训练模型时仍依赖英伟达的芯片，因为训练过程对计算能力的要求极高。

这些公司在初期通常选择与现有的芯片公司合作，利用它们的知识产权和设计服务。从零开始研发一款芯片不仅成本高昂，而且耗时极长。例如，谷歌也与博通建立了合作关系，而这些公司设计的芯片最终都由台积电负责制造。

与谷歌相似，苹果也借助博通的技术实现芯片互联，以便它们协同工作，从而更高效地处理数据。这项技术是人工智能发展的关键驱动力之一，使处理海量数据成为可能，而这些数据对于训练和运行大语言模型至关重要。博通在网络技术方面一直具有显著优势。

博通通常不授权其知识产权，而是直接向客户销售芯片。例如，博通会将谷歌人工智能芯片的设计蓝图转化为可制造的产品，并通过台积电进行生产，最终以溢价方式将成品芯片出售给谷歌。

然而，在与苹果的合作中，博通似乎采用了不同的策略。据悉，博通为苹果提供的设计服务范围有限，但仍包括其网络技术。而芯片的生产由苹果自行管理，并由台积电负责制造。

有关双方合作的更多细节尚不清楚。苹果发言人拒绝置评，博通也未对此置评。

芯片细节

据两位知情人士透露，苹果在以色列的设计团队正主导这款人工智能芯片的研发。该团队在2020年设计的处理器发挥了关键作用，这些处理器取代了英特尔芯片，成为Mac电脑的核心处理器。

据一位知情人士称，今年夏季，苹果决定取消原计划为Mac开发的一款高性能芯片项目。这款芯片由四个小型芯片组合而成。此举旨在调配以色列工程师专注于人工智能芯片研发，反映了苹果研发优先级的战略调整。

苹果计划采用台积电最先进的N3P制造工艺来生产这款人工智能芯片。相比苹果最新电脑处理器M4所使用的工艺，N3P技术将显著提升性能。

此外，据知情人士透露，苹果计划明年推出至少一款采用N3P工艺制造的iPhone芯片。同时，OpenAI和英伟达等公司也计划利用这一先进工艺来优化其人工智能芯片性能。

在设计这款人工智能芯片时，苹果将采用由AMD首创的“芯粒”（Chiplet）设计策略。据两位知情人士透露，这种设计将大型芯片拆分为更小的芯片单元，再组合成完整芯片。这种方式能够降低制造复杂性，并减少潜在缺陷风险。

半导体研究公司SemiAnalysis的首席分析师迪兰·帕特尔（Dylan Patel）表示：“博通可能仅负责设计与网络相关的某些芯粒。通过芯粒设计，苹果能够将博通的参与限制在芯片设计的一小部分，以确保整体设计的保密性。”

苹果芯片的核心部分由大量苹果神经引擎（ANE）组成，用于加速人工智能任务。据一位知情人士称，ANE最初是为苹果已搁置的自动驾驶汽车项目设计，用于推理处理。后来，随着机器学习技术在摄影、语音识别等领域的普及，ANE设计被应用到iPhone中。

苹果计划在未来12个月内完成Baltra芯片的初步设计。据三位知情人士透露，这一时间表相当紧迫，因为Baltra芯片规模庞大且结构复杂。完成初步设计后，苹果预计还需一年时间进行改进和测试，之后才能进入大规模生产阶段。（小小）