美银美林在周三的报告中介绍称，苹果M4芯片使用Arm架构，是一款片上系统 (SoC)，拥有超过280亿个晶体管，基于台积电的第二代3nm工艺，配备10核CPU和10核GPU。
美银美林指出，值得一提的是，M4包含一个16核神经处理单元（NPU），SoC中专门用于加速AI任务的部分，其性能以每秒万亿次运算（TOPS）来衡量，M4的NPU性能为38 TOPS（假设为INT8精度），比M2芯片快了整整一倍，比A11仿生芯片强了近60倍。
美银美林表示：尽管AI PC市场还处于初期阶段，但我们预计TOPS指标将是一个不完美但简单的方式（类似于3nm/2nm），用于对比苹果及其PC竞争对手的“AI性能”。
美银美林还预计，消费者对AI功能的PC/平板的需求将增长：到2027年，AI PC可能从目前的5000万台增长到1.67亿台，苹果PC及其竞争对手将在AI PC方面发力，关注微软的Windows/Surface AI活动（5月20日）和台北Computex（6月2日及以后）活动。
TOPS引领AI PC之战
美银美林指出：苹果M4的TOPS性能为38，媒体报道称，微软将把AI PC的“最低规格”设为40 TOPS，目前还没有PC能够达到这一标准，尽管有多个即将推出的选项可能提供45 TOPS。英特尔的Meteor Lake（首款“AI PC”品牌“Core Ultra”）中的NPU支持11 TOPS，但它承诺今年用Lunar Lake达到45 TOPS。
高通也计划在不久的将来推出一款45-TOPS的Snapdragon Elite X CPU。
但根据英伟达的说法，大约45 TOPS的PC只能执行非常基本的AI任务，而更高性能的AI任务则需要PC中有一个专用的GPU，有超过1亿个RTX GPU（100-1300+ TOPS）的部署基础，尽管需要2到5倍的电力。
内存和NPU市场将受益
同时，美银美林指出，内存是被低估的受益者：更大的AI模型意味着需要更多的处理能力，更大尺寸、更快带宽和更高能效，更高平均售价ASP的内存规格，内存将成为端侧AI升级的独特受益者。
根据Anandtech的说法，苹果的新M4拥有更快的LPDDR5X内存，可能比传统LPDDR快1.2倍（120 GB/s）并且能效更好。
此外，NPUs对于端侧AI也是必要的，美银美林表示：随着AI（如微软的Copilot）向端侧/设备上（PC、手机、平板电脑）转移，它需要除了CPU、GPU之外的额外专用芯片NPU。
NPU的AI推理性能潜力以TOPS来衡量，可以将NPU视为数据中心中使用的GPU/ASIC加速器的较小规模版本。NPU虽然规模较小，但具有类似的处理能力，能够在一定的频率和精度下处理MAC操作，这种处理涉及在速度和准确性之间做出权衡。
根据高通的说法，高精度的AI模型使用32位或16位浮点数来确保准确性，而低精度、高速度的模型使用8位或4位整数精度。目前，行业标准通常采用8位或INT8精度，这在保持可接受精度的同时，提高了处理速度。
