摘要：苹果正与博通合作开发其首款代号为“Baltra”的AI服务器芯片，旨在满足AI推理需求，以减少对英伟达产品的依赖。该芯片采用台积电3nm工艺，预计2026年量产，2027年实际部署。此战略决策源于苹果已放弃自研大模型训练，转而与谷歌合作使用其Gemini模型，因此Baltra将专注于优化AI推理任务的延迟与吞吐量，并可能采用64颗芯片互连及高带宽内存的架构以控制成本。
线索：此事件揭示了苹果在AI领域的核心战略：通过垂直整合掌控关键硬件，以降低成本和对外部供应商的依赖。投资机会在于，若苹果成功，其长期AI服务成本将显著下降，软硬件协同优化带来的性能提升可能增强其产品竞争力，利好其生态发展。博通和台积电作为合作伙伴，也将直接受益。然而，风险同样显著：自研芯片投入巨大，若Baltra项目延期或性能未达预期，将拖累苹果AI部署进度，使其在与依赖成熟英伟达方案的竞争对手的较量中处于不利地位。此外，苹果放弃自研大模型训练，转而每年向谷歌支付巨额费用，意味着其在AI基础层面对谷歌形成新的依赖，这也是一个潜在的战略风险点。
正文：
苹果公司正在开发其首款代号为“Baltra”的人工智能服务器芯片，并与博通公司合作开发关键的网络技术。此举旨在避免从英伟达公司购买芯片。
苹果是垂直集成的倡导者，倾向于在内部保留关键技术节点。新芯片Baltra将采用台积电的3纳米工艺制造，预计于2026年进入量产阶段，其实际部署时间预计在2027年。苹果已于2024年10月开始出货其在美国本土制造的服务器。
关于Baltra芯片的应用方向，预计苹果不会自己训练大模型，而是选择与谷歌达成协议。根据协议，苹果将每年支付约10亿美元，使用谷歌定制的拥有1.2万亿参数的Gemini模型来驱动其智能功能。基于此，推测苹果将主要使用Baltra芯片来满足其庞大的AI推理需求。
AI推理芯片的架构与用于训练模型的芯片架构不同，前者更注重延迟与吞吐量的优化，并采用基于低精度运算的架构设计，例如INT8精度。这可能是苹果和博通在推进Baltra整体设计时会重点关注的方面。
有观点认为，苹果大概率不会打造大规模的算力集群，反而可能会推出一种采用64颗芯片互连，并搭配更大容量高带宽LPDDR内存的架构方案。这种方案的成本预计会比目前市面上多数芯片低，同时又能精准匹配实际需求。
苹果公司于去年3月提交了一项名为“基于光学的分布式统一内存系统”的专利，该专利可能暗示了其未来的发展方向。该专利公开了若干与硅光子学计算系统相关的技术方案。在部分案例中，该计算系统包含多个计算芯片封装单元，其内置处理器可执行程序指令，对存储于分布式内存中的数据进行运算。分布式内存通过统一内存架构实现访问。该系统还配备多个内存芯片封装单元以搭建统一内存架构。具体而言，每个内存芯片封装单元均集成一组光接口与内存控制器，前者负责接收处理器发出的内存访问请求，后者则根据请求完成对分布式内存对应分区的读写操作。
发布时间：2025-12-17 10:45:53
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