蘋果 M5 處理器深度解析：不再執著性能「跑分」，用 AI 定義下一代運算規則

【此文章來自：Mashdigi】

蘋果在 2025 年 10 月中旬宣布推出M5 處理器，同步揭曉換上此款處理器的 14 吋 MacBook Pro，另外也更新同樣搭載此處理器規格的iPad Pro 與 Vision Pro。





而如果是只看 Geekbench 的 CPU 性能跑分，或許會認為 M5 處理器又是像 M4 一樣延續「擠牙膏」的迭代，包含 CPU 核心數沒變、運作時脈僅微幅提升，並且以台積電第三代 3nm (N3P) 製程技術提升每瓦性能，或是讓每單位性能耗電量降低，而帳面數據看似平淡無奇，但實際上更大改變其實在於 GPU 與統一記憶體架構上的資料傳輸頻寬設計，甚至讓 M5 成為自 2020 年 11 月推出的 M1 以來，蘋果最被低估、卻是最具野心的 Apple Silicon 處理器。

在 AI 時代，蘋果顯然已經不再特別強調處理器在傳統算力性能指標上的競爭，或是在耗電續航上的優異表現，而是選擇一條與 Intel、AMD，甚至 NVIDIA 截然不同的道路：在 AI 時代力拼「神經反射」表現，並且深度結合自身軟硬體整合能力，藉此創造市場對手難以加入競爭防線。

 

蘋果的 AI 算盤：不只是 NPU，而是「普及計算」

過去幾年，所有廠商都在瘋狂堆疊 NPU (神經網路處理單元) 與 GPU 的算力，試圖以此證明其打造產品就是「AI PC」。但 M5 處理器呈現了蘋果對於裝置端 AI (On-device AI) 的獨特理解：NPU 雖好，但記憶體太小，而 GPU 雖然資料傳輸頻寬大，但是對於計算矩陣的效率偏低，至於 CPU 的通用性高，卻受限於資料傳輸速度太慢。

為了打破這個「不可能三角」，蘋果在 M5 處理器架構上做了相當大的調整，不僅採用全新 10 核心 GPU 設計，更直接在 GPU 核心嵌入神經網路加速器，讓基於 GPU 運作的 AI 工作負載能以更快速度執行，同時標榜其 GPU 峰值運算效能相比 M4 提高超過 4 倍，相比 M1 更提升超過 6 倍表現。

這樣的設計邏輯，其實與 NVIDIA 在 GPU 設計加入 Tensor Core 的思路相似，但蘋果的優勢在於其處理器採用統一記憶體架構 (Unified Memory Architecture)，意味當 NVIDIA 的 GPU 仍受限於顯示記憶體容量，以及 PCIe 匯流排傳輸頻寬的上限瓶頸時，M5 處理器的 GPU 與神經網路加速器，可以直接存取高達 128GB (甚至更高) 的系統記憶體，並且無須透過傳輸交換即可實現資料「零拷貝」 (Zero Copy) 的運算模式。

這意味著，M5 處理器在 Mac 裝置上執行大型語言模型 (LLM) 的推理 (Inference) 任務時，尤其是最考驗頻寬的「解碼」 (Decode) 階段，能展現出遠超傳統 x86 架構的運算效率。

尤其 M5 處理器分別應用在新款 14 吋 MacBook Pro、iPad Pro 與 Vision Pro 的情況下，意味開發者打造的 AI 應用服務可以更容易在不同裝置上運作，過程中無須經過任何轉譯運算。
 

生態系的降維打擊：讓 Mac 成為企業的「在地伺服器」

M5 處理器的另一個殺手級特性，在於軟硬體的極致整合。隨著 macOS 26.2 Tahoe 的 MLX 框架更新，開發者可以直接調用 M5 的神經網路加速器，無需經過繁瑣的轉譯。

更重要的是，蘋果導入基於 Thunderbolt 5 的 RDMA (遠端直接記憶體存取) 技術。這讓多台 Mac Studio 或 MacBook Pro 可以透過 Thunderbolt 5 高速互連，即可組成一個「低延遲運算叢集」。

這對於注重數據隱私的中小型企業、新創公司，或是醫療機構來說，將是一個極具吸引力的方案，畢竟不需要花數百萬美元建置昂貴的伺服器機房，只需幾台 Mac 就能在本地端跑起參數規模可觀的私有模型。

而這正是 Windows 陣營目前難以複製的優勢，雖然 x86 架構的相容性高，但軟體生態的碎片化，讓 Intel 或 AMD 很難像蘋果這樣，能從底層處理器到作業系統，再到上層開發框架，實現完整、無縫連結的 AI 佈署體驗。

 

M5 Pro、M5 Max 與 Ultra 的展望

依照蘋果的節奏，預計在 2026 年上半年登場的 M5 Pro 與 M5 Max，將會進一步放大上述的架構優勢：
• M5 Pro：預期將進一步增加 GPU 核心數量，連帶提升「神經網路加速器」的總算力，主要針對需要同時處理高強度影音渲染與中型 AI 模型推理的創作者市場打造。
• M5 Max：記憶體頻寬將是重點，推測將支援更高的統一記憶體容量 (可能突破 192GB)，這對於要在本地端跑 70B，甚至更大參數模型的開發者來說更為有利。
• M5 Ultra：蘋果先前在 M4 系列並未納入 Ultra 規格，但預期會在 M5 系列重新加入，推測 Ultra 的設計仍會藉由 UltraFusion 封裝技術連接兩顆 M5 Max 晶片。雖然在 RDMA 叢集技術出現後，Ultra 規格的定位或許會受到挑戰，但對於單機算力有極致需求的場景 (如好萊塢級別的即時特效預覽)，Ultra 規格設計顯然仍有其不可替代性。

 

M3 到 M5：設計思維的演變

回顧過去幾代，我們可以清晰地看到蘋果設計思路的轉變：
• M3 系列：
重點：硬體光線追蹤 (Ray Tracing)、動態快取 (Dynamic Caching)。
意義：補足 GPU 在傳統圖形渲染上的不足，試圖拉攏 3A 遊戲與專業 3D 應用。

• M4 系列：
重點：大幅提升 NPU 算力 (至 38TOPS 以上)，採用台積電第二代 3nm 工藝 N3E。
意義：為「Apple Intelligence」鋪路，但架構上仍偏向傳統升級，因此被部分評論認為是過渡產品。

• M5 系列：
重點：GPU 內嵌神經網路加速器、支援 RDMA 叢集技術、P-Core (效能核) 面積縮小換取 GPU/E-Core (能效核) 面積增大。
意義：完全擁抱 AI 推理。承認單核性能邊際效應遞減，轉而追求 AI 運算的「吞吐量」與「能效比」，並且將 Mac 定義為邊緣運算節點。

 

競品分析：M5 與其他處理器比較

在 2026 年的戰場上，M5 面對的是一群「滿身肌肉」的對手，但蘋果選擇了「以柔克剛」：

・與 Intel Panther Lake (Core Ultra Series 3) 比較
特性：採用 18A 製程，Xe3 架構 GPU，強調「4P + 8E + 4LPe」的多核調度與遊戲性能。
對比：Intel 依然在傳統 PC 使用場景 (如遊戲、多工切換) 上佔有優勢，並且相容性無敵。但 M5 的「寬解碼」CPU 架構與統一記憶體，在處理大模型推理時的延遲 (Latency) 表現上優於 Intel，並且功耗控制依然是蘋果的強項。

・ 與 Qualcomm Snapdragon X2 Elite 比較

特性：第三代 Oryon 架構，堆疊至 18 核心，擁有高達 80 TOPS 的 NPU。
對比：Qualcomm 在多核跑分上超越 M5，展現 Arm 架構的暴力美學。不過，Windows on Arm 的軟體轉譯效率與生態整合度，依然不如 macOS 的 Rosetta 2 與 Core ML / MLX 開源框架完善，因此 M5 處理器勝在「軟硬體高度整合」的 AI 開發體驗，而非單純的硬體指標。

・ 與 AMD Strix Halo (Ryzen AI MAX+) 比較

特性：超大封裝 APU，整合類似 PlayStation 5 等級的 GPU 效能，TDP 功耗較高。
對比：AMD 走的是「圖形性能怪獸」路線，適合重度遊戲玩家。M5 處理器則更像是一個優雅的「AI 工作站」，在能效比依然遙遙領先，甚至不會讓筆電風扇隨時起飛。

 

結語

總結來說，M5 是蘋果不再陪跑「數字遊戲」的證明。它不再試圖證明自己是跑分最快的晶片，而是試圖證明自己是「最適合 AI 時代工作流」的處理器。對於那些想要在本地端掌控 AI 算力的企業與開發者來說，這或許比任何漂亮的 Benchmark 數字都來得重要。