「擁有（自研晶片）主導權，才能夠超越通用晶片。」Apple 平台架構副總裁 Tim Millet 在與外媒的專訪之中點出，Apple Silicon 的魔法之所在。
有意思的是，這樣的發展方向，似乎也解釋了為什麼他們針對 Apple Intelligence 的最後一塊拼圖，也就是預告很久，更善解人意的 Siri 為什麼還沒到的這個尷尬問題。
為什麼要自行研發晶片？蘋果的過去與現在
自從 Tim Cook 掌權蘋果的時代開始，有不少觀點認為該公司進入了高度成本導向的時代，後續針對 iPhone 等產品的推出時更是不乏缺乏創新與遠見的評語。
因為這樣的風向，似乎會讓人認為 Apple 從 A 系列晶片問世再到併購 Intel 行動數據機部門的策略，都會直覺的認為是希望透過擺脫通用晶片的昂貴成本。
甚至還會猜測，這些動作都是希望能避免受到供應鏈影響供貨的考量。
然而當時間點，走到了 Apple M1 誕生＋Mac 產品毅然決然 Intel 晶片說掰掰的過渡計劃，這時候許多人（包括小編）才終於意識到，蘋果所謂的「效率先決」並不是單純針對成本，而是透過針對晶片設計的方方面面，盡可能加強效率所帶來的各種體驗提升。
這其中，可說是開啟新 Mac 時代的 Apple 桌上型電腦體驗裡，最最最有感的就是續航的提升。接下來很快的 Apple 透過在 iPad Pro 首發 M4 晶片，證明了晶片的魔法也能同時施展在薄到感覺只剩下「顯示器」的超薄型裝置之上。這樣的進展，也可以說是 iPhone Air 甚至是 iPhone Fold 摺疊機前置作業的一環？
時間來到現在，Apple 的一眾高管在搭載新世代 A19 晶片的 iPhone 17 發表會後，在面對各家媒體的提問時，則是更進一步提到了 Apple 自研晶片魔法的最新進展。
iPhone 自 A 系列晶片後的最重大架構變革
看到新世代的 iPhone 17 系列，大部分人似乎都會聚焦在外在的改變（宇宙橙色討論最多吧！），再來，則是看到 A 系列晶片的效能再創新高，以及搭配 VC 均熱板的效能表現，似乎又再次在行動領域取得了相當程度的領先位置。不過 Apple 高管在媒體專訪中，倒是讓人有點意外的聊了許多關於通訊晶片方面的細節。
最後，針對 A19 與 A19 Pro 晶片在「每個 GPU 核心內皆內建神經網路加速器」的改進部分。在初步的實測跑分中，似乎普遍的評語都是比較偏向於資源調度與反應更即時，所帶來的效能增進部分。
不過在後續的訪談之中，Apple 也進一步提到這樣的設計能「協助在裝置端執行先進的生成式 AI 模型」的技術細節。他們提到，透過整合神經網路加速器的新世代 GPU 設計，進一步消弭了過往需要將任務傳送到 NPU 或 CPU 的效率浪費。
此外，透過達到 MacBook Pro 等級的神經網路機器學習運算能力，A19 Pro 也能進行更高密度的矩陣運算。使得 iPhone 的 GPU 也能達到類似 Nvidia H100「Tensor Core」那樣，可以兼顧 3D 圖片運算與神經網路運算的運算彈性，讓傳統的處理器也能搖身一變成為「新型態電腦（new class of computer）」。
沒錯，就是為了 AI
Millet：「我們致力於打造業界最佳本地端 AI 能力。」
其實從各方的專訪都能總結出一個簡單結論。就是 Apple 針對 A19 晶片甚至是未來預期將採取類似架構的 M5 晶片的策略，就是希望能夠繼續拉高 Apple Intelligence 能在「本地端」的處理能耐 - 這樣的提升不僅能為用戶提供更高的隱私表現，更希望改進執行的效率提供市場上最佳的體驗。
與此同時，也會逐步將需要上傳到 Private Cloud Compute 雲端的任務，階段性打包到本地端模型中，讓更高運算能耐的裝置可以擁有更高的隱私性；後續的 AI 新應用，則是可以繼續透過這個雲端服務來提供。
以上就形成了一個兼顧創新、包含軟硬體與模型之間互相倚賴共生的 AI 世代的「新・蘋果生態系」。某種程度來講，也算是解決了幾個雲端 AI 服務，很難真正取得競爭優勢與穩定獲利來源的難題。而個人認為，這應該就是在隱私難題之外，Apple Intelligence 的最後一塊拼圖新世代 Siri 之所以會遲到的更深層原因。
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