苹果明年起将委托英特尔代工部分iPhone芯片
2月3日消息,过去十年里,苹果始终是台积电最重要的客户,每年都能率先用上最新制程工艺。然而进入AI时代后,英伟达已超越苹果,成为台积电最大的合作伙伴。
免费影视、动漫、音乐、游戏、小说资源长期稳定更新! 👉 点此立即查看 👈
苹果不仅在台积电客户名单中地位下滑,以往的优先待遇也已不再。此前有报道称,台积电在宣布涨价时也不再为苹果提供特殊优惠,毕竟当前先进产能供不应求,各家芯片企业都在争抢订单。据称英伟达甚至可能成为二十多年来首个首发台积电A16工艺的厂商。
苹果当然也留了后手,其芯片代工合作不会完全依赖台积电。近期行业传闻称,苹果正与英特尔洽谈合作,计划采用英特尔现有的18A工艺及未来更先进的14A工艺进行芯片代工。

苹果不可能立刻将所有主力芯片从台积电转向英特尔,预计会先通过低端芯片试水。此前传闻涉及低端M系列芯片,但海通国际证券分析师Jeff Pu近期透露,英特尔还将代工部分非Pro型号的iPhone芯片。
合作落地的时间点方面,最快可能在2027年,不过2028年或许是更现实的时间窗口。若能达成合作,届时英特尔也将有底气着手建设A14芯片生产线。
此外,美国前总统特朗普不久前也透露了风声,表示在政府投资英特尔后,苹果也会跟进投资。这恐怕并非随口一说,未来双方正式宣布合作时,苹果很可能像英伟达那样宣布投资英特尔,金额可能在50亿美元或换取5%股权——若按后者计算,当前市值对应的投资额已远超50亿美元,毕竟英特尔股价近期经历了一轮猛涨。
受苹果芯片代工合作利好消息的提振,英特尔股价在今日盘前交易中已上涨2%,截至发稿时涨幅超过3%,重返50美元以上。

相关攻略
Mac系统预装不常用字体会拖慢应用并占用空间。安全清理方法包括:在字体册中禁用系统字体、手动移除非核心字体、清除重复或损坏字体、通过终端重置字体服务并重建索引,以及使用智能集合批量管理。这些操作可释放空间且不影响系统稳定性。
Flutter在macOS上开发时,构建缓存积累会导致构建变慢、占用磁盘空间或引发编译错误。清理方法包括:使用flutterclean命令;手动删除build和 dart_tool目录;清理系统临时目录中的flutter_tools缓存;使用脚本递归删除build文件夹;以及清除Xcode的DerivedData目录以释放iOS构建相关空间。
在Mac上合并多个视频片段,无需依赖复杂的专业剪辑软件,通过系统自带工具或轻量级方案即可快速实现无缝拼接。无论是追求无损画质、离线操作,还是临时应急处理,以下五种方法都能高效满足你的需求,操作简单易上手。 一、使用QuickTime Player拖放拼接 最便捷的方式是利用macOS预装的Quick
Figma桌面版卸载重装后插件异常,源于插件缓存、数据库及沙盒环境残留。需依次清理Plugins缓存目录、重置PluginData db与plist配置文件、删除沙盒内插件运行环境,并执行--reset-plugins命令强制刷新注册表,以彻底解决插件加载失败与界面错乱问题。
苹果iPadPro4升级至iOS17 1后,续航能力最高可提升14%。升级需借助“iOS修复大师”工具,步骤包括下载软件、备份数据、连接设备进入DFU模式、下载固件并完成刷机。整个过程需保持连接稳定,升级后可体验系统优化。
热门专题
热门推荐
本文梳理了2026年主流数字资产交易平台的特点与选择策略。重点从安全性、资产丰富度、交易体验、创新功能及合规性等维度进行分析,旨在帮助用户根据自身需求,在众多平台中做出明智选择,而非简单罗列排名。选择平台需综合考量资金安全、操作习惯与长期发展愿景。
本文梳理了2026年现货交易所的竞争格局,从交易深度与流动性、资产安全与合规性、用户体验与产品创新三个维度进行深度分析。文章指出,头部平台在合规与技术创新上持续领跑,新兴交易所在细分市场寻求突破,行业整体呈现出专业化、合规化与用户体验并重的发展趋势,为不同需求的用户提供了多元选择。
本文梳理了2026年主要数字资产交易平台的综合表现,从安全性、资产多样性、用户体验及创新服务等维度进行分析。榜单反映了行业向合规与专业化发展的趋势,头部平台在技术架构与风控体系上持续投入,新兴平台则凭借细分领域创新获得关注。投资者需结合自身需求,理性评估平台特点与风险。
今年四月,AI网络初创公司Aria Networks携1 25亿美元融资高调登场,并向业界抛出了一个直指核心的判断:下一阶段AI基础设施的竞争,焦点已不仅仅是堆砌更多的GPU,而在于能否构建一个能充分释放这些算力潜能的“神经网络”。 这家由前Arista和Juniper高管创立、总部位于帕洛阿尔托的
仅凭一张家用RTX 4090显卡的24GB显存,就能流畅运行一个拥有320亿参数的AI大模型,一口气读完6份长文档并自动生成周报?这并非极客魔改,而是来自MIT、英伟达与浙江大学研究者的最新突破。 这项名为TriAttention的技术,精准瞄准了大模型推理中的核心瓶颈——KV缓存显存占用。其核心思





