自從開始自主研發(fā)芯片以來，蘋果已經(jīng)取得了巨大成功，其iPhone、iPad、Mac等幾乎所有產(chǎn)品都開始搭載自家處理器。不過，蘋果現(xiàn)在似乎正集中力量改進Mac芯片，而iPhone等產(chǎn)品所用芯片的改進速度則在放緩。

蘋果自主研發(fā)的Mac芯片無疑撼動了個人電腦處理器行業(yè)，提振了該公司臺式機和筆記本電腦的銷量，并促使競爭對手不斷尋找新的解決方案。

在過去一年半的時間里，蘋果推出了五種主要類型的Mac芯片，從M1到M1 Ultra再到M2。但蘋果資深爆料專家馬克·古爾曼(Mark Gurman)預(yù)計，在接下來的一年左右里，蘋果將推出更多產(chǎn)品，包括M2 Pro、M2 Max、M2 Ultra和M3。

為了實現(xiàn)上述目標，蘋果芯片團隊不得不將許多測試、開發(fā)和生產(chǎn)資源轉(zhuǎn)移到Mac芯片上。問題是，這是否會影響到其他產(chǎn)品。再加上供應(yīng)瓶頸，這種關(guān)注可能導(dǎo)致iPhone、Apple Watch甚至手機調(diào)制解調(diào)器的開發(fā)進展放緩。

自蘋果開始設(shè)計自己的處理器以來，該公司今年將首次不會升級其主打新款iPhone芯片。今年秋季發(fā)布的入門級iPhone 14將繼續(xù)搭載去年推出的A15芯片，只有iPhone 14 Pro版采用新的A16處理器。

預(yù)計Apple Watch的處理性能也將連續(xù)第三年保持不變，這是以前從未發(fā)生過的事情。古爾曼最近發(fā)現(xiàn)，Apple Watch Series 8內(nèi)置的S8芯片將在性能上與2021年的S7芯片類似，與2020年推出的S6芯片也大致相當。

近年來，蘋果iPhone處理器的年度性能增長也有所放緩。盡管iPhone 13上搭載的A15芯片無疑更先進，包括改進的圖形處理器、效率更高的新CPU設(shè)計和升級的視頻編碼器，但蘋果甚至沒有費心地將其速度與A14進行比較。

相反，該公司開始專注于將A15與競爭對手的處理器對比，更多時候強調(diào)其芯片性能高于對手50%。這與過去不同，蘋果以前更喜歡將其新款iPhone芯片與自家前代產(chǎn)品對比，通常性能會提高20%到50%。

蘋果開發(fā)蜂窩調(diào)制解調(diào)器的戰(zhàn)略顯然也遇到了困難，此舉旨在取代高通公司提供的組件。蘋果知名分析師郭明??最近表示，蘋果的調(diào)制解調(diào)器項目暫時“失敗”。古爾曼也稱，在過去一年左右的時間里，他聽說蘋果始終在為應(yīng)對芯片過熱問題而苦惱。

對于蘋果真正計劃何時推出自己的調(diào)制解調(diào)器，各方意見不一。有些分析師推測或許在2023年，但古爾曼始終認為2024年是蘋果調(diào)制解調(diào)器亮相的最早日期，因為該公司在2019年左右才開始研發(fā)這個項目。考慮到構(gòu)建一款全新芯片的復(fù)雜性，同時在性能上還能與高通同類產(chǎn)品相媲美，這無疑將面臨著巨大挑戰(zhàn)。

考慮到幾年前Mac銷量開始減緩，蘋果當然需要加大投入力度。但忽視非Mac芯片開發(fā)并不是明智之舉。不要忘記，蘋果60%的收入仍然來自尚未搭載M1或M2芯片的設(shè)備，盡管Mac芯片中使用的技術(shù)最終可能會應(yīng)用到其他設(shè)備上。

更廣泛的問題是，蘋果的芯片部門是否變得過于分散，從而加劇了員工的職業(yè)倦怠感。許多工程師說，該公司的運作非常精準，這使得它成為一個要求很高的工作場所。盡管蘋果的芯片業(yè)務(wù)在世界各地持續(xù)增長，但在過去的幾年里，該團隊失去了許多工程師，其水平高于正常的自然離職。

蘋果已經(jīng)采取行動整合其芯片業(yè)務(wù)，包括選擇在iPad和即將推出的混合現(xiàn)實(MR)頭盔中安裝Mac芯片。同時，蘋果還在HomePod中使用Apple Watch處理器。這意味著，蘋果不必為iPad、MR頭盔和HomePod構(gòu)建特定的芯片。

但有些事情蘋果并不能完全控制，其中最值得注意的是全球芯片的生產(chǎn)和供應(yīng)。蘋果依靠臺積電生產(chǎn)芯片，它需要臺積電采用改進后的3納米節(jié)點工藝生產(chǎn)大量半導(dǎo)體。這種依賴可能阻礙了蘋果的芯片研發(fā)努力。

第二個因素是成本問題。芯片供應(yīng)短缺大大增加了零部件的制造和運輸成本。將A16芯片用于價格更高、利潤率更高的iPhone 14 Pro系列，這樣蘋果就更容易承受價格上漲的代價，而不會把它轉(zhuǎn)移給消費者。同樣，在Apple Watch中保留相同的通用處理器也有助于降低成本。(小小)

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