当地时间 10 月 15 日，苹果发布了 M5 芯片，这将是 MacBook Pro、iPad Pro 和 Vision Pro 的下一代芯片。

搭载 M5 芯片的 MacBook Pro 起售价 1599 美元（仅配备 16GB 内存），这对中等规模的 AI 模型来说可能仍是个瓶颈。32GB 内存、1TB 存储的版本起售价则高达 2199 美元。

据介绍，M5 基于第三代 3 纳米制程打造，采用新一代 10 核 GPU 架构，每核均配备 Neural Accelerator 神经加速器，使得基于 GPU 的 AI 工作负载处理速度大幅提升，峰值 GPU 计算性能达 M4 芯片的四倍有余。

该 GPU 同时提供更强的图形处理能力及第三代光线追踪技术，综合图形性能较 M4 提升达 45%。M5 搭载全球最强性能核心，具备最高 10 核 CPU 配置（内含 6 个能效核与多达 4 个性能核）。综合运行状态下，其多线程性能较 M4 提升达 15%。M5 还搭载有增强型 16 核神经网络引擎、强大的媒体引擎，并将统一内存带宽提升近 30% 至 153 GB/ 秒。

苹果这次几乎把全部重心都放在了 AI 性能 上，但并非外界预期的方向。它没有大肆宣传更强大的 "Neural Engine"（神经网络引擎），而是重新设计了 GPU 架构，并在每个 GPU 核心中内置所谓的 Neural Accelerator（神经加速单元），让 GPU 本身成为 AI 计算的核心。

官方介绍，M5 芯片采用新一代 GPU 架构，每个计算单元均针对 AI 进行优化。10 核 GPU 中各个核心内置有专用神经加速器，峰值 GPU 计算性能达到 M4 的 4 倍有余，AI 峰值性能更达到 M1 的 6 倍以上。

苹果并未说明如何测得这一结果。没有提到计算精度、工作负载类型或测试方法，仅模糊地引用了 " 部分业界标准基准测试 "。因此有网友质疑，这个提升可能来源于架构、软件，甚至只是测试口径的变化。

苹果只提到，搭载 M5 芯片的新款 14 英寸 MacBook Pro 及 iPad Pro，在 AI 驱动类工作流程中获得了 " 飞跃性的提速 "，已可实现在 Draw Things 等应用中运行 Diffusion 模型、通过 webAI 等平台本地运行大语言模型等，而依托苹果内置框架及 API 构建解决方案，Draw Things 等应用可获得显著的性能提升。此外，M5 芯片的神经加速器能在 LM Studio 等应用当中，提升依托 GPU 的 AI 工作负载在设备端的运行性能。

M5 芯片还搭载新一代 GPU 与增强型着色器核心，图形性能较 M4 提升达 30%，较 M1 提升达 2.5 倍，此外集成了苹果第三代光线追踪引擎，在支持光追的应用中可实现高达 45% 的图形性能提升，以此实现更流畅的游戏体验、更逼真的 3D 应用视觉效果，并缩短复杂图形项目及其他视觉密集型应用的渲染时长。

据悉，该 GPU 架构能够与苹果软件框架实现无缝集成。采用内置框架与 API（包括 Core ML、Metal 性能着色器及 Metal 4）的应用程序可直接获得性能提升。开发者还可通过 Metal 4 中的张量 API 直接对神经加速器进行编程，为应用构建定制化解决方案。

而神经引擎仅被官方描述为 " 以惊人能效提供强劲的 AI 性能 "。" 显然，苹果希望外界关注的焦点放在 GPU，而非 CPU 或 NPU。"Signal65 总裁 Ryan Shrout 表示。这也验证了部分网友对苹果专注 GPU 性能的期待。

此外，苹果特别提到，M5 芯片中的神经网络引擎还可提升 Apple Intelligence 性能。" 除了让 Image Playground 等设备端 AI 工具的运行速度更快，M5 芯片中的强大神经网络引擎与统一内存还全面增强了 Apple Intelligence 模型的整体性能。此外，开发者在使用苹果基础模型框架时也将获得更好的性能体验。"

"M5 芯片提供 153GB/ 秒的统一内存带宽，较 M4 提升近 30%，较 M1 提升两倍以上。" 有用户称来的很及时，并晒出了自己当前同时运行 Cursor 和 Github 遇到了内存问题。一定程度上，这次改进对于 AI 吞吐量来说意义重大，但仍低于高通 Snapdragon X2 Elite Extreme 的 228 GB/s，大致与英特尔新公布的 Panther Lake 平台持平。

Shrout 评价称：这种在每个 GPU 核心中嵌入并强化 AI 加速器的架构变化，说明苹果的思路正在与 NVIDIA 和英特尔的路线趋同：现代 GPU 正在从图形引擎转变为 AI 处理器。

" 不过，苹果模糊的性能声明也引发了质疑。‘ 4 倍峰值计算’并不意味着在混合工作负载下能获得 4 倍的实际吞吐量。若不清楚计算精度或散热上限，就难以判断这些性能有多少能体现在真实的 AI 模型推理中。尽管如此，这依然是一个重要的架构信号：苹果似乎认同英特尔 Panther Lake 的思路——把重心放在 GPU 上的 AI 推理能力，而不是过度投入在功能固定的独立 NPU 上。"Shrout 说道。

对 Windows 与 AI PC 生态的影响

Shrout 对于 M5 的评价是：这种在每个 GPU 核心中嵌入并强化 AI 加速器的架构变化，说明苹果的思路正在与 NVIDIA 和英特尔的路线趋同：现代 GPU 正在从图形引擎转变为 AI 处理器。

" 不过，苹果模糊的性能声明也引发了质疑。‘ 4 倍峰值计算’并不意味着在混合工作负载下能获得 4 倍的实际吞吐量。若不清楚计算精度或散热上限，就难以判断这些性能有多少能体现在真实的 AI 模型推理中。尽管如此，这依然是一个重要的架构信号：苹果似乎认同英特尔 Panther Lake 的思路——把重心放在 GPU 上的 AI 推理能力，而不是过度投入在功能固定的独立 NPU 上。"Shrout 补充道。

Shrout 认为，这一发布微妙地给微软的 "Copilot+ PC" 叙事带来了压力。

他解释道，微软与高通此前一直把 NPU（神经网络处理单元） 作为本地 AI 的核心，但苹果的做法表明，随着模型规模增大、开发者对灵活性的要求提升，NPU 可能不再是 AI 计算的主角——至少在苹果生态中是这样。

如果苹果的 GPU + Neural Accelerator 设计确实带来显著的性能与能效提升，它可能挑战现有 Copilot+ PC 体系中 " 以 NPU TOPS 为核心卖点 " 的思路，并揭示出 Windows OEM 厂商的潜在差距。

对微软而言：Copilot+ PC 模型假设 NPU 是主要加速单元。若 GPU 在 AI 中变得更重要，Windows 的运行时和 API（如 WindowsML、DirectML）就必须快速进化，让系统能更智能地在 CPU、GPU、NPU 之间分配 AI 负载。对 OEM 厂商（戴尔、惠普、联想、Surface 等）：原本围绕低功耗 NPU 设计的 AI 系统，或许需要转向以 GPU 为中心的方案，以追上苹果可能证明的更具可扩展性的做法。未来的 AI PC 可能更依赖于集成 GPU 性能或混合计算模式，而不是孤立的神经引擎模块。不过，苹果此前在 "AI PC" 领域算是落后者，这次是否能引领标准，还需观察。对高通、AMD、英特尔而言： 它们已经在 CPU、GPU、NPU 的三重加速上形成组合，但苹果的新设计可能迫使它们重新思考 GPU 核心在 AI 吞吐中的角色。英特尔的 Panther Lake 似乎也走在类似的路上，但最终还是看谁执行得更快。

Shrout 认为，未来的 AI PC，不会由某个专用单元定义，而是由整个平台在算力、功耗和内存之间的动态平衡能力决定。

他指出，Windows 阵营的机会在于软件调度能力。如果微软能让操作系统根据能效、延迟和精度等，在 CPU、GPU、NPU 之间灵活分配 AI 任务，它就能重新掌握 AI PC 的话语权。" 但至少目前，苹果改变了叙事焦点：问题不再是‘的 NPU 有多少 TOPS ’，而是‘你的系统里真正有效的 AI 算力在哪里’。"

网友：别提 Apple Intelligence

即便如此，很多开发者对此次 M5 芯片的发布略显失望。

" 如果他们把它和 M1 比较，我安心睡觉了，继续用我的 M3 就好，改进可能不大。" 有网友说道。

还有网友表示，" 我以为 M5 芯片会成为苹果为 MacBook Pro 打造的最佳芯片。实际上，它是苹果新的基础芯片。它只是取代了旧款 M4 芯片，但性能仍然落后于目前的 M4 Pro 和 M4 Max 芯片。"

也有开发者指出，新款 Apple M5 MacBook Pro 仍然不支持硬件 AV1 编码，英特尔、AMD 和英伟达多年来一直在这样做。" 我会再等一年，就像过去 20 年那样。" 有网友说道。

另外让网友感觉奇怪的是，MacBook Pro 并没有推出 M5 Pro 或 M5 Max 芯片，这一档仍然使用去年的芯片。" 感觉有点倒退。苹果本该先用 M5 更新 MacBook Air，让 Pro 等到 M5 Pro 和 M5 Max 准备好再发布。现在这样的话，买去年的型号打折版本反而更划算，没有理由多花钱买新款。"

不过，也有开发者认为，这对于 M5 系列其他版本芯片（高内存带宽 + 张量核心）来说是一件大事，并且希望有更高的内存配置。" 如果这种趋势持续下去，即使是标配的 M5 Pro 也能以 2000 美元的价格拥有 32-36GB 的存储空间，而 M4 Pro 只有 24GB。这真的不算太糟。"

" 对于 MacBook Pro 来说，价格才是关键（入门级机型的价格实际上正在下降）。如果 32GB 型号售价 2000 美元，那么它在 15/20GB 左右的大模型市场上应该会很有竞争力。"

此外，还有网友则将不满的矛头转向了 Apple Intelligence。" 在人工智能方面速度很快，但问题是与竞争对手相比，Apple Intelligence 仍然是个白痴。""Apple Intelligence 是什么？你们有 Apple Intelligence 可以跟竞争对手比较吗？我都不知道去哪儿找。我找到的只是 Google Lens 和 作为 ChatGPT 接口的翻版 Siri。我还没看到 Apple 开发任何独立的 AI。"

" 他们曾经用 iPhone 16 骗过我一次。我再也不会相信他们的 AI 说法了。" 显然，苹果在 AI 上的进展确实打击了很多人对其的信心。以至于，当库克表示搭载 M5 后，Mac 实现 "AI 性能的下一次重大飞跃 " 后，有网友嘲讽道，" 这是说，Siri 可能终于能听懂我了。"

另外值得一提的是，根据最新报道，数周前刚被任命为苹果 "Answers、Knowledge and Information（AKI）" 团队负责人的 Ke Yang 已离开苹果，加入 Meta，其在苹果主要负责推动类似 ChatGPT 的 AI 搜索项目这已是自今年 1 月以来，大约第 12 位离开苹果基础模型团队的核心成员，该团队正是支撑 Apple Intelligence 的关键部门。

在本地运行模型是很多人想要的结果：效率更高、隐私性更强、无需订阅模式，而且公司无需支付数据中心费用，但要实现这一目标显然还需要时间。