title: Apple 正式發表 M5 晶片！升級了什麼？ 一次整理給你！

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Apple 突然發表了最新 **M5 晶片**。這不是單純的效能升級。這顆全新的晶片不只是性能升級，它可以說是為了生成式 AI 時代量身打造的全新架構。不管你是不是果粉，這顆 M5 都值得你花時間了解一下，因為它很可能會影響未來三到五年你買電腦的選擇。接下來我會拆解給你聽：它怎麼強？在哪裡比前代進步？為什麼你以後可能會因為它買機器？

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## 3奈米製程，CPU 多核效能提升

 

M5 採用的是台積電 第三代 3 奈米製程。換句話說，晶片的構造更精密，能把更多電晶體塞進去，卻還能控制功耗。這就是為什麼即使效能大幅提升，它依然能保持能源效率。這種製程進步，是整體性能提升與功耗控制並行的基石。

          

M5 的 CPU 架構，是由效能核心與效率核心組成。Apple 在[報導](https://www.apple.com/tw/newsroom/2025/10/apple-unleashes-m5-the-next-big-leap-in-ai-performance-for-apple-silicon/)中提到，整體在多執行緒的效能部分，M5 相比 M4 可以多出最多 **15%** 多執行緒效能。

 

對於那些要同時開很多程式、做多執行緒運算或大型工作負載的用戶來說，這樣的提升是非常有感的。

 

目前 M5 晶片共有 2 個版本，提供 Macbook 14 吋使用的版本為 10 核心 CPU，分別搭載 4 個效率核心及 6 個節能核心；而給 iPad Pro 使用的版本則少了 1 個效率核心，共 3 個效率核心，節能核心同樣為 6 個。

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## 記憶體頻寬達153 GB/s，比前代多 30%

 

M5 的統一記憶體頻寬也進一步提升到 **153 GB/s**，比前代 M4 高近 30%，達到和 M3 Pro 晶片相同的頻寬水準，這個頻寬表現更是直接把 DDR5 壓在地板摩擦！這點很關鍵，因為 AI 模型與圖形運算常常需要頻繁存取大量資料。頻寬夠，就不容易成為瓶頸。這也意味著 CPU、GPU 與神經網路引擎都能更自由、快速地存取相同的資料。

 

此外，M5 支援最高 32GB 統一記憶體的配置，對於要跑大模型或同時做多件事的用戶來說，更具實用性。

 

## GPU + AI 加速：每個核心都有神經加速器

 

這次 M5 的 GPU 很特別：它有 10 個 GPU 核心，而且每個核心內部都搭載**神經網路加速器（Neural Accelerator）**。這意味著在 GPU 層面就已經能做 AI 運算，不必全部仰賴獨立的引擎。

 

Apple 表示，這樣的設計，使得 M5 在 GPU AI 運算能力上，比 M4 高出 4 倍的峰值效能。在圖形處理上，若你在遊戲或 3D 繪圖中使用光線追蹤，M5 的效能比 M4 在這些場景可以提升 45%。簡單講：負責畫面的部分，也同時在做 AI，這是架構上的大躍進。

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### 神經網路引擎：內建 16 核心，更快、更節能

 

除了 GPU 裡的神經加速器，M5 還有一顆 **16 核心的神經網路引擎**（Neural Engine）。這個引擎是專責 AI 運算的單元，它能與 GPU 與 CPU 配合，讓 AI 任務能在裝置端以最有效率的方式運行。

 

舉例來講，在 Apple Vision Pro 中，把 2D 相片轉換為空間場景或是產生「自像」這類 AI 特效，就會受惠於這個神經網路引擎加速。

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## M3、M4 與 M5 比較

 

最後手哥也將 M3、M4 與這次推出的 M5 擺在一起做比較，在 CPU 與 GPU 核心配置上與 M4 維持相同的策略，給電腦使用的採 4+6 核配置 (目前公開的資訊，未來可能還會有類似 4+4 的配置)，給 iPad Pro 用的則採 3+6 核配置。

 

統一記憶體同樣維持最大 32GB 的支援，不過頻寬提升 30% 來到了 153Gb/s，已經和 M3 Pro 達到相同的水準，對於整體系統運作會有滿大的幫助。

 

比較特別的改動是今年蘋果在 GPU 每個核心中新增了神經網路加速器，M5 在處理 AI 相關的 GPU 工作負載時，能實現比 M4 高出 4 倍以上的峰值運算效能。不過目前為止蘋果還沒有提供加速器的技術細節，相關機制我們還不得而知。

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## M5：進入 AI 時代的跳躍

 

我們可以把 M5 看成是 Apple 為了邁入生成式 AI 與本地 AI 運算所做的關鍵一步

 

- 它讓更多的 AI 負載能在裝置端運行，減少對雲端的依賴，意味著能有更多的運用場景、隱私保護也更好。
- 在遊戲、3D 渲染與 AI 特效上，它的 GPU 架構就已經有 AI 加速能力，不只是單純的圖形卡。
- é
  �合記憶體頻寬與整體硬體設計，Apple 的軟體生æ
  ‹（Core ML、Metal、Tensor API 等）能更直接呼叫這些能力。

 

[Apple M5 官方新聞稿](https://www.apple.com/tw/newsroom/2025/10/apple-unleashes-m5-the-next-big-leap-in-ai-performance-for-apple-silicon/)

 

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