苹果公司开始使用生成式人工智能（Generative AI）来辅助设计其设备所需的芯片。该公司硬件主管约翰尼·斯鲁吉（Johny Srouji）上个月在比利时的一次演讲中明确表示了这一点。他表示，苹果公司正在探索利用人工智能来节省芯片设计时间并降低其复杂性，尤其是在芯片技术日益先进的当下。
斯鲁吉表示：“生成式人工智能技术在缩短设计时间方面潜力巨大，能够大幅提升生产力。” 他在接受Imec颁发的奖项时发表了讲话。Imec是一家与全球主要芯片制造商合作的半导体研究机构。
他还提到了苹果对电子设计自动化 (EDA) 公司的第三方软件的依赖程度。这些工具是该公司芯片开发的关键。Synopsys 和 Cadence 这两家最大的 EDA 公司都在努力在其设计工具中添加更多 AI 技术。
从 A4 到 Vision Pro：设计时间表
斯鲁吉的言论让人们得以难得一窥苹果的内部流程。他回顾了苹果的发展历程，从2010年推出的iPhone 4中的A4芯片开始。从那时起，苹果打造了一系列定制芯片，包括iPad、Apple Watch和Mac中使用的芯片。该公司还开发了运行Vision Pro头显的芯片。
他表示，虽然硬件很重要，但真正的挑战在于设计。随着时间的推移，芯片设计变得越来越复杂，现在需要硬件和软件之间的紧密协调。Srouji 表示，人工智能有潜力使这种协调更快、更可靠。
苹果为何与博通合作开发服务器芯片
2024年末，苹果与芯片供应商博通（Broadcom）低调启动了一个项目，旨在开发其首款AI服务器芯片。这款内部代号为“Baltra”的处理器，据称是苹果更大计划的一部分，旨在在后端支持更多AI服务。该计划包括与Apple Intelligence相关的功能，Apple Intelligence是苹果为iPhone、iPad和Mac推出的全新AI工具套件。
Baltra 预计将为苹果的私有云基础设施提供支持。与在本地运行 AI 的设备不同，这款芯片将位于服务器中，很可能位于苹果自己的数据中心内。它将有助于处理更繁重的 AI 工作负载，而这些工作负载对于设备上的芯片来说过于繁重。
设备上 vs. 云端：苹果的 AI 基础设施分裂
苹果正试图在用户隐私和更强大的AI功能需求之间取得平衡。部分AI工具将直接在设备上运行。其他一些工具将使用像Baltra这样的基于服务器的芯片。这种设置是苹果所谓的“私有云计算”的一部分。
该公司表示，用户无需登录，数据也将保持匿名。但这种方法依赖于坚实的硬件基础——包括设备和云端。这正是 Baltra 等芯片的用武之地。打造自己的服务器芯片将使苹果在性能、安全性和集成方面拥有更大的控制权。
没有后备计划：苹果硬件战略的模式
斯鲁吉表示，苹果习惯于承担巨大的硬件风险。当该公司在2020年将其Mac产品线从英特尔转移到Apple Silicon时，并没有准备备用计划。
“将 Mac 迁移到 Apple Silicon 对我们来说是一次巨大的赌注。我们没有备用计划，也没有拆分产品线的计划，所以我们全力以赴，包括投入了巨大的软件开发精力。”他说。
同样的思维模式如今似乎也适用于苹果的AI芯片。斯鲁吉表示，公司愿意再次全力以赴，相信AI工具能够让芯片设计过程更快、更精准。
Synopsys 和 Cadence 等 EDA 公司制定路线图
虽然苹果公司自主设计芯片，但它严重依赖其他公司开发的工具。Srouji 提到了 EDA 供应商对苹果芯片业务的重要性。Cadence 和 Synopsys 都在更新其软件，以包含更多 AI 功能。
Synopsys 最近推出了一款名为 AgentEngineer 的产品。它利用人工智能代理帮助芯片设计人员自动执行重复性任务并管理复杂的工作流程。其理念是让人类工程师专注于更高层次的决策。这些改进可能使苹果等公司更容易加快芯片开发速度。
Cadence 也在扩展其 AI 产品线。两家公司都在竞相满足科技公司对更快、更便宜的芯片设计方式的需求。
接下来：人才、测试和生产
随着苹果在其芯片设计中融入更多人工智能元素，它需要引进新的人才。这包括能够使用人工智能工具的工程师，以及同时了解硬件和机器学习的人才。
与此同时，像 Baltra 这样的芯片仍然需要测试和生产。苹果可能会继续依赖台积电等合作伙伴进行芯片生产。但设计工作正在更多地转移到公司内部，而人工智能在这一转变中发挥着越来越大的作用。
苹果如何将这些AI芯片融入产品和服务仍有待观察。显而易见的是，该公司正试图加强对整个体系的控制——硬件、软件，以及现在驱动AI的基础设施。
