苹果手机芯片发展遇瓶颈？未来计算生态改进或将优于架构改善_风闻

在芯片设计投入庞大资源的苹果，也不断依靠其芯片性能与功能优势，持续帮助其手机、平板电脑市场巩固江山。

不过在面对敌手华为麒麟与高通骁龙等敌手的环伺之下，苹果还能在A13上搞出什么黑科技吗？而近几年苹果销售停止成长，甚至走入微幅衰退的局面，苹果在下一代芯片A13可能会摆进什么黑科技？又有何策略能够挽回大势呢？

A10到A12核心架构并无大变革，依靠优秀基础辅以制程演进仍远超对手

虽然苹果芯片每一代的核心代号都有改变，但实际上，从A10之后，核心架构就没有太多改变，主要带动性能增长的，还是制程工艺的演进，以及核心数量的增加。从A10开始，苹果在其处理器架构上引入更多核心的配置，摆脱过去万年双核的设计，而基于Arm架构的高度定制设计，单一时钟周期可处理的指令数远比标准Arm架构更多，且加上在带宽利用的优化，让其性能表现一直远优于同时期的竞争产品。

而到了A11，苹果把重点摆到GPU身上，推出了全定制化的GPU架构，虽然此时还是基于PowerVR架构的基础，但实际上已经和原始设计落差甚大，而性能表现也因此有了飞速成长。在GPU面积占芯片比重没有明显增加的情况下，A11的GPU性能较A10快了30%，而在能校比方面则是提升了一倍以上，可以说通过高度对GPU定制化，实现了既要马儿跑得快，马儿又不用吃太多草的艰难目标。

当然，A11也引入了NPU神经网络处理器的设计，意欲强化AI应用在苹果终端上的表现，但此时苹果在包括语音助手与照相功能方面的软件表现并不是特别出色，因此相较于华为推动智能应用极大化NPU计算优势，苹果的NPU反而感觉不出有太大的差别。

A12则是在A11的基础之上以新制程制造的方案，CPU部分核心数量与A11维持一致，但架构上有进行微调，A12的重点则是在两方面呈现，首先是GPU的再强化，A12的GPU使用的是完全自制的GPU核心，但据信基础架构与技术专利来源还是来自于Imagination，另一方面，核心数量也从3个增加为4个，得益于高度定制化的设计，虽仅增加1个核心，但性能增加了50%。另一方面，NPU的规模增加4倍，AI性能也有大幅增长。

但除了NPU以外，主要性能的成长还是来自于制程演进所带来的红利，光从10nm改到7nm，芯片性能方面就可成长15%，能耗则是降低50%，因此，换算之下，A12的CPU本身架构性能成长并不明显，GPU和NPU的单和原始性能也和前代A11差不多，但是通过核心的增加，以及7nm制程的帮助，使得A12的整体表现远优于前代产品。当然，这也是原本苹果在架构设计上就已经极为先进，超越竞争者好几个世代之故，所以核心架构微调，辅以制程的帮助就能带来极大的效能成长。

台积电7nm+主要在改善生产效率，A13可能会以核心数量的增加来取得效能增长

也因为基础核心架构已经好几年没有太大的改变，而台积电基于EUV（极紫外光）的7nm+制程其实主要是在生产流程上的优化，大幅减少光罩数量与工序复杂度，从而带来成本的降低，而根据AMD方面的说法，7nm+所带来的性能成长极为有限，也因此，苹果在A13上可能会通过明显增加核心数，借以弥补制程红利的丧失。

而从前几代架构的演进来看，指令吞吐效率以及相对应的带宽优化设计带来一定的效能增长，但核心数的增加还是最大性能成长来源。由于芯片设计要考虑非常多的因素，尤其是每种计算以及相对应的晶体管都有其预算限制，如何在有限的预算之下达到最好的效果，就是苹果胜出的关键。

当然，苹果其实在芯片设计和制造的预算都要高于包含高通和华为等对手，也因此，其芯片尺寸一般也要大于同等级竞品，这也代表苹果有空间可以在芯片中进行较大的变革。

为了满足每时钟更多指令数的处理，每一代苹果芯片的带宽与缓存设计也有的明显的增加，指令和数据的输出入宽度也要高于标准Arm架构，在A12上，苹果设计了手机芯片上有史以来最大的三级缓存，总缓存达到8MB，甚至要比X86处理器更大。

而到了A13，既然7nm+无法为芯片带来直观的性能增长，那么苹果就有两条路可以走，一来就是增加核心数量，从原本的6核增加为8核，甚至10核，如此便可维持每一代的效能增长曲线。而核心架构也可能有更大幅度的调整，借以压制因核心数量增加而可能上升的功耗。

另一方面，作为每一代苹果芯片最重要的GPU部分，是作为绘图与计算核心，重要性甚至比CPU更高，因此核心数量也有可能增加。但由于每一代GPU性能成长的幅度都相当大，因此可能引进绘图与计算管线更加优化的第二代自制GPU架构，借以维持性能的增长与架构的均衡性。

而A12强化过的NPU架构，其实在过去这半年内并没有得到太好的利用，相较竞争对手纷纷针对照相或智能语音助手强化其质量表现与反应效率，苹果并没有太多特殊的表现。

也因此，笔者认为，A13的NPU虽会更进一步强化，但重点应该会摆在AI计算的进一步本地化。近两年神经网络模型的压缩技术有着相当大幅度的进化，相信苹果也会趁此机会，好好改善原本本地化神经网络模型的不足，强化整体AI使用情境与使用体验。

芯片架构虽占优势，但软件优化逐渐落后潮流

对苹果而言，优势的架构与自家软件的配合向来是造就其手机或相关产品极佳使用体验的最佳配方，然而过去几年，我们可以看到苹果手机芯片虽然在纸面性能与功能上不断强化，但实际上的使用体验却没有明显跟着改善。反观，华为麒麟芯片性能也有相当程度的改善，但其使用体验的进化却远超过苹果近几年的表现。尤其是在照相功能与智能AI相关的处理能力方面，可以说狠甩了苹果一条街。

虽然以产品性能、硬件设计和零组件的质量而言，苹果仍然是业界数一数二的。那么为何使用体验上会产生落差？答案就在于苹果的软件优化遭遇到了瓶颈。

尤其在AI优化方面，苹果相对过于保守，照相功能缺乏令人亮眼的特色，主打的智能语音助手Siri也因为个人信息保护的重视，在功能与反应能力上上迟迟推展不开，落后同期，甚至后期发展的类似产品。

而在照相功能方面，当华为引更积极的AI成像逻辑，甚至把DeepFake技术落实到相片处理的一环，在照片处理能力上高了苹果不只一个量级。前阵子月球P图事件其实就是DeepFake技术的应用之一，当AI侦测出符合特定条件物体的外框后，就在内框中填满相对应的”替代”内容物，来求得更好的照片效果。

反观苹果，之前曾被消费者抗议在拍照时美化过多，后来苹果做出”修正”，此后在拍照风格方面也不是那么讨喜。

在消费者最关注的两大AI功能方面，苹果都明显落后竞争者，这使得苹果强大的AI性能与计算能力都没有办法以最直观的方式打动消费者，也因此，在面对竞争时，逐渐落于下风。

也因此，在推测苹果下一代芯片的动向时，或许更应该关注苹果在整个系统的优化与整合能否有长足的进步，否则芯片性能的增长无法反应到使用体验上，就会形成浪费，而结果就是消费者不买单，直接导致销售成绩的衰退。