Apple 據報正研究為 AI 開發商、企業及政府客戶推出專用推論伺服器，計劃採用 2 枚或 4 枚尚未推出 M8 Ultra 晶片，並考慮以 NVIDIA NVLink Fusion 連接多枚晶片。The Information 引述消息指，項目最快 2029 年面世，但方案仍未拍板，Apple 亦有可能在不使用 NVIDIA 技術情況下另行推出產品。
▲Apple 過往推出過的 Xserve 伺服器
Baltra 專案早有伏筆
這次報道並非 Apple 首次傳出研發 AI 伺服器晶片。回顧 2024 年 5 月，市場已流傳 Apple 正開發專用於 AI 資料中心晶片，代號為「Baltra」，命名取自加拉帕戈斯群島其中一個島名。同年 12 月有報道指出，Apple 與 Broadcom 合作開發 Baltra，由 Broadcom 負責個別晶片組（chiplet）設計及提供網絡與互連技術，Apple 則統籌把這些晶片組整合成單一封裝。這種分拆式做法讓 Apple 即使對合作夥伴 Broadcom，也能保密晶片整體設計。
Baltra 原意用於支援 Apple Intelligence 雲端運算需求，屬推論用途而非模型訓練，製造工序則採用 TSMC 改良型 3 納米製程「N3P」，與 A19 及 A19 Pro 晶片生產技術相近。今年 7 月 Apple 向 Broadcom 延長晶片供應協議至 2031 年，涵蓋特製 ASIC 晶片，反映雙方合作持續加深。至於伺服器實際製造將由長期負責 Apple 產品組裝 Foxconn 承擔，設計方面則獲 Lenovo 及其子公司支援。
NVLink Fusion 如何連接 M8 Ultra
NVIDIA 的 NVLink Fusion 是開放平台，讓第三方 CPU 或特製 AI 加速器直接接入 NVIDIA NVLink 高速互連技術，方案涵蓋交換器、晶片組及配套軟件。Apple 期望透過 M8 Ultra 支援 NVLink Fusion，藉此把 Apple Silicon 接入 NVIDIA 機架規模 AI 系統，解決多枚晶片之間高速互連技術難題。
據報 Apple 目前設計兩款伺服器規格：入門版配備 2 枚 M8 Ultra 晶片，高階版則採用 4 枚 M8 Ultra 晶片組成運算叢集。計劃若落實將可把伺服器銷售給企業客戶，這將是繼 2011 年停售 Xserve 後再次踏入伺服器市場。
在軟件架構上，Apple 新一代 AI 系統採用「協調器」（orchestrator）機制，負責收集所需數據，並決定 Siri AI 查詢應交由裝置上模型處理還是傳送至雲端。雲端運算方面，用戶私隱由加密 NVIDIA GPU 配合 Apple 自家 Private Cloud Compute 協議嚴格保護。Apple 早前亦已公開 Private Cloud Compute 相關安全研究文件，並設立最高 1 億 5,000 萬日元（約港幣 750 萬元）獎金計劃，鼓勵研究人員找出漏洞。
Xserve 前員工不看好
對於 Apple 有意重返伺服器市場，曾在 Apple 任職超過 22 年、負責 AI 市場推廣及高層與客戶示範工作的 Todd Dailey 在其 X 帳戶上表示不看好。Todd Dailey 指自己 22 年前加入 Apple，正是為支援 Xserve 及 Xserve RAID 兩款機架式伺服器及儲存產品，而 Apple 當年令伺服器業務失敗原因至今依然存在。
Xserve 於 2002 年推出，早期採用 PowerPC G4 處理器，後改用 PowerPC G5，2006 年起轉用 Intel Xeon 處理器。Apple 最終於 2011 年 1 月 31 日停售相關產品線。Todd Dailey 列出多項當年業務失敗原因：Apple 拒絕在伺服器上支援舊版作業系統，企業購買 Xserve 後基本只能沿用預裝系統版本，但企業普遍要求所有裝置能維持同一版本以保持穩定。Apple 企業支援體制不足，即使回報系統漏洞，最快也要等到下一個小版本才獲修正。公司內部亦沒有專責撰寫企業級程式碼工程師，更無法為個別客戶提供特製修補。現場維護基建欠缺，Apple 透過合作夥伴提供極為有限的翌日現場支援服務，但品質及回應速度參差。Apple 作為企業整體亦不重視企業市場，為企業客戶另闢全新產品線缺乏商業理據。Apple 主要向企業採購部門銷售手提電腦及智能電話，而非足以左右公司策略的 AI 伺服器，相對而言 NVIDIA、Dell 及 Lenovo 等競爭對手在此領域早已建立成熟團隊。加上 Apple AI 伺服器潛在銷售額最多只有數十億美元（以 10 億美元計算，約港幣 78 億元），規模不足以令 Apple 投放資源開發全新產品線。
Todd Dailey 建議若 Apple 有意進入 AI 伺服器市場，倒不如優先為 Mac mini 及 Mac Studio 加入企業級功能，例如支援遠端電源操作及監控的 Lights-Out Management（LOM）。同時增加專責人手，並加大投資支援 Apple 平台上的 AI 工具，包括開發者常用的機器學習框架 MLX。
業界觀點：AI 需求驅動硬件轉型
有分析認為，Apple 今次動向反映其 AI 基礎設施策略出現轉變，由過去單純向 NVIDIA 及 Google 等雲端服務商租用運算資源，轉為嘗試建立自家算力硬件，支撐 Apple Intelligence 雲端查詢需求。市場人士亦指出，Apple 若最終落實對外銷售伺服器，將需要重新建立企業級技術支援、保養服務及銷售團隊。這正是 Todd Dailey 提出當年 Xserve 失敗癥結所在，亦是 Apple 能否成功打入企業 AI 硬件市場的關鍵考驗。
