AP研究

2025年Q4 高通SM8850(旗艦晶片驍龍8 Elite 2)採用TSMC N3P，其高頻達5GHz

高通2025年第4季將推出的下世代旗艦晶片驍龍8 Elite 2，與聯發科的天璣9500同樣都將採用台積電N3P製程打造，GPU性能提升十分顯著，採用該晶元的手機體驗很值得期待。 與驍龍8至尊版相比，新的SM8850可能在能效提升上沒有那麼顯著，畢竟在工藝上沒有從N4到N3E的提升那麼明顯。不過驍龍8 Elite 2的CPU核心最高頻率可能達5GHz，有可能比傳聞天璣9500的最高為4GHz要高出一截。

高通2024年10月推出的最新旗艦級5G手機晶片驍龍8 Elite，採用台積電N3E(聯發科天璣9400旗艦晶片也採用台積電N3E製程生產)製程打造，並標榜是首顆納入其第二代客製化Oryon CPU的驍龍系列手機晶片，CPU最高頻率已達4.32GHz。

市場本來就預期高通會持續強化CPU性能，接下來驍龍8 Elite 2的CPU最高頻率肯定會比既有的驍龍8 Elite再提升，不過目前傳出驍龍8 Elite 2的CPU最高頻率將達5 GHz仍讓市場驚豔。

手機電池容量

[20241128] 手機電池對台灣手機供應鏈的影響

手機電池技術的演進，不僅改變智慧型手機的使用體驗，也對台灣手機供應鏈帶來深遠影響。目前全球手機電池容量普遍落在4000~5000mAh，而台灣市場推出的大容量電池手機已達6000mAh，包括華碩ROG Phone 7 Ultimate等機型。然而，隨著Energizer在MWC 2024展示出28,000mAh的P28K智慧型手機，電池技術的突破正重新定義市場競爭格局。[1]

台灣供應鏈在手機電池技術的快速變遷中面臨挑戰與機遇。首先，隨著大容量電池需求增加，對電池材料的能量密度與穩定性的要求也同步提高，促使台灣的上游供應商如電池材料製造商必須加大研發投入，提升技術能力。此外，電池封裝技術也成為競爭關鍵，像蘋果在iPhone 16 Pro系列中採用的不鏽鋼金屬封裝，不僅提高散熱效率，也為台灣封測廠商提供新的合作與技術升級機會。此外2024年8月上市的Galaxy Z Flip 6，為應對折疊機型電池容量不足的問題，電池容量將較前一代增加300mAh，達4,000mAh。iPhone 16 Pro Max電池容量將達到4676mAh，比前代產品增加5%，相信蘋果可以再一次提升裝置的整體續航時間。

另一方面，大容量電池的普及對供應鏈管理帶來壓力。大電池尺寸導致手機內部設計的複雜度增加，電池供應商必須與手機設計團隊密切合作，以確保符合輕薄化與續航力的雙重需求。台灣中游組裝廠如鴻海、和碩等在此過程中需整合更多模組設計能力，才能在全球競爭中保持領先地位。

區域市場的需求變化亦成為影響供應鏈的重要因素。新興市場如印度與東南亞對高續航力手機的需求不斷攀升，進一步推動低成本大容量電池的生產，而台灣供應鏈若能積極擴展在這些市場的佈局，將有助於提升競爭力。

手機電池的發展已不僅是單純的技術升級，而是牽動整個產業鏈的深層變革。台灣供應鏈若能掌握材料技術創新、封裝工藝提升與區域市場拓展，將有望在全球競爭中佔據更重要的角色。

Reference：

[1][20240215]全球史上TOP 10超大容量電池手機

AI眼鏡研究

[20241120] AI眼鏡有可能取代手機，觀測各家AI眼鏡發展

隨著Meta最新推出的Orion AI眼鏡掀起新一波熱議，業界開始再度思考一個重要問題：AI眼鏡是否有可能全面取代手機，成為下一代的主流個人通訊設備？這一議題並非首次被提出，但每一次新的技術突破都帶來更多值得探討的視角。以下，將從技術、應用與市場動態出發，深入剖析AI眼鏡的發展現狀及其挑戰，進一步分析這場「AI眼鏡與手機」的未來對決。

Google Glass
早於2013年時，Google便曾推出類智慧眼鏡的Google Glass，但因隱私、缺乏應用等問題而轉為企業端產品。俗話說，來得早不如來得巧，相較於當年Google Glass或是HoloLens，如今Ray-Ban Meta則受惠於生成式AI（Generative AI）技術蓬勃發展，大大提升其功能性，從物件、環境辨識資訊查詢，到導航、即時翻譯、語音回覆訊息等，都可輕易完成。只能說，Google Glass當年過於前衛、生不逢時。

Microsoft HoloLens

Microsoft也在2016年推出HoloLens頭戴式裝置，同樣未見成功，已於2024年10月正式停產。

Meta Orion
Meta Platforms執行長Mark Zuckerberg於2024年9月時展示閉門研發多年的擴增實境（AR）眼鏡原型Orion，聲稱這可望接替智慧型手機，是Meta定義次世代運算的重要一步。

即便Orion看似有望成為次世代運算主流，但這些裝置距離大眾消費者還有數年時間，因目前生產成本仍過高。因此，Meta Orion目前仍僅限於內部開發測試，並僅提供給少數合作夥伴，主要累積使用回饋、多元內容與應用。

<Meta Orion商用化首要任務是降低成本>

目前每副Orion造價約高達1萬美元，如何降低成本將會是Meta這款產品能否大眾化的關鍵。要知道，Orion的硬體由3部分組成，包括眼鏡本體，具備神經動作感測、用於手勢控制的手環，以及一個名為「Puck」的無線運算主機，用於處理AI、影像渲染等。

此外，Meta也嘗試透過「Puck」的無線運算主機來延長眼鏡本體的電池壽命，將部分高負載運算轉由Puck處理，有效減少眼鏡的運算並降低耗電量。這樣的設計將能夠讓AR眼鏡電池續航力，更貼近於智慧型手機的長時間使用。

儘管另有配件，但眼鏡本體仍是核心，也是造價昂貴之處。據悉，Meta為Orion客製化設計的晶片功耗低於傳統晶片，專為AI、影像和機器感測算法而優化；眼鏡架採用鎂製材料，既輕且散熱。另在鏡腳、鏡框內也滿佈微型攝影機和感測器，追蹤眼部和手勢動作，並由微型投影機將虛擬、數位影像疊加投射在現實世界中。

Orion的鏡片尤其獨特，擁有達70度的視野，與Magic Leap 2相當，但整體設計更輕薄，由具有高折射率的碳化矽（SiC）製成，可減少色差，以及AR眼鏡中常見的彩虹效應（Rainbow Effect）；另有業界人士補充指出，SiC鏡片還有助於減少光暈和眩光，且有出色的清晰度。

與傳統光學材料相比，SiC的生產過程更複雜且產量有限，增加製造難度和成本。為此，Meta正致力於改進顯示品質、圖像清晰度和其他技術優化，以期降低成本，包括探索替代材料、制定更高效SiC生產流程等。

<Meta AI眼鏡的支出>
為此，Meta已宣布將持續投資XR裝置技術研發，不僅2024年度總支出將在960億~980億美元區間，並預期2025年將進一步增加。而負責XR硬體業務的Reality Labs部門，不僅2024年第3季營業虧損進一步擴大至44.3億美元，預期第4季虧損也將會在相當水準。

若以2020年Meta開始公布該部門業績數據估算，迄今累計虧損已超過580億美元，預期隨著Meta持續加碼投資，但銷售尚未跟上前，該部門未來幾年都將持續虧損。

Apple Glasses
在Meta Orion成功吸引市場和專家目光後，也紛紛向Apple建議，儘管Vision Pro很創新、整體體驗很好，但相較於這類MR裝置，AR眼鏡將會是更貼近民眾需求、需要且會日常配戴的裝置，認為蘋果應將更多資源投向傳聞中的Apple Glasses，儘管這不會是一蹴可幾。

總結

Meta的Orion不僅是該公司在硬體領域的重要里程碑，也被視為一次市場試探，用以了解消費者對佩戴式AI設備的需求與偏好。這一產品是否能真正撼動智慧手機的地位，將取決於它在生態整合、技術成熟度以及價格競爭力上的表現。

事實上不僅Meta，多家科技大廠多年來便致力於AR和混合實境（MR）等延展實境（XR）技術的開發，儘管近年來因AI崛起而熱度消退，但2020年發售的Meta Quest 2銷售亮眼，加上蘋果創新的Vision Pro推出，以及Google Ray-Ban Meta眼鏡大受歡迎，讓市場再看到XR技術的發展前景。

目前的AI眼鏡不僅在硬體設計上日趨輕量化與美觀，功能方面也已經融合生成式AI技術、實時語音與影像處理等創新應用，為使用者提供更直觀、個性化的體驗。[A]

AR眼鏡的推廣不僅僅是追求低成本，另也涉及諸多其他挑戰，包括隱私問題在內，如藉由裝置鏡頭、網路和AI的臉部辨識功能，搜索路人個資等，可能引發社會安全疑慮等。

然而，儘管Meta Orion等AI眼鏡還不會是大眾消費商品、甚至或許最終不會商用化，但隨著技術進步和應用價值提升，AR眼鏡取代智慧型手機相信終將來臨，並在成本降低、效能提升助攻下，成為行動運算主流裝置。[1]

Reference：

[1][20241120]蘋果Apple Vision很好　但Meta Orion才是劃時代技術

Google AI發展

[20241001] Google AI晶片兩大方向：TPU與AlphaChip

Google 的 TPU（Tensor Processing Unit）和 AlphaChip 是兩個在 AI 和計算領域中非常重要的技術。TPU 是 Google 專為加速機器學習任務而設計的特殊應用積體電路（ASIC）。TPU 的設計目的是提高深度學習模型的訓練和推理速度，特別是在處理大規模數據集和複雜模型時。AlphaChip是Google DeepMind開發的一種利用 AI 技術設計晶片的系統。AlphaChip 使用強化學習算法來自動化晶片佈局設計。這兩項技術的結合展示AI 在硬體設計中的巨大潛力，並且為未來的計算技術發展提供新的方向。

Google自家設計的張量處理單元（TPU）歷史
在加州山景城（Mountain View）Google總部，數百台伺服器機櫃正默默執行關鍵任務，即測試Google自家設計的TPU。這些晶片並不像Google搜尋引擎或Google Cloud的服務那樣廣為人知，但在Google的AI實驗室中扮演至關重要角色。

TPU是Google於2015年首次推出的客製化AI晶片，TPU 已經經歷了多次迭代，目前最新的是第六代 TPU，稱為 Trillium。其旨在提升運算效率、滿足公司內部及雲端客戶需求。與通用的CPU和GPU不同，TPU屬於ASIC，專門為處理AI工作負載而設計。Google TPU能在特定AI應用中，提供比其他硬體高出100倍的運算效率。

Google的努力不僅限於提升內部性能。自2018年起，Google開始將TPU提供給雲端客戶，並成功吸引Apple這類大客戶。蘋果近期透露，其利用TPU來訓練支撐Apple Intelligence的AI模型，這顯示TPU在市場上的實力和競爭力。

Gemini依靠TPU進行訓練，但推出時間卻晚於OpenAI的ChatGPT
儘管Google在AI晶片領域的先行者地位無可否認，但在生成式AI的競爭中，Google未能立即取得絕對優勢。Google新一代聊天機器人Gemini雖然依靠TPU進行訓練，但其推出晚於OpenAI的ChatGPT，這一差距引發外界對Google產品發布策略的質疑。然而，Google雲端的成長動能仍顯著，最新一季母公司Alphabet財報顯示，Google Cloud收入成長29%，帶動季營收首次超過100億美元。

Google 將在2024年底推首款CPU「Axion」
Google的成功不僅是依賴TPU，還包括其客製化視訊編碼單元以及其他專用晶片。Google還計劃於2024年底推出首款通用CPU「Axion」，旨在提升其內部服務的性能。這一新產品的推出，意謂Google正在完善其晶片策略，從而進一步提升其在雲端運算市場中的競爭力。

Google與Broadcom合作
Google在晶片開發上的努力並非易事。為實現這一目標，Google與晶片開發商Broadcom合作，由Broadcom負責所有週邊任務，負責I/O、SerDes，進行晶片封裝等。晶片的最終設計則送交台積電進行晶圓製造。這一過程涉及大量資金和技術投入，對於Google這樣的超大規模企業來說，是一個極具挑戰性的任務。

Google冷卻技術
此外，Google在AI晶片開發中也面臨地緣政治風險。台積電晶圓製造工廠主要位於台灣，導致Google在處理可能的地緣政治衝突時必須謹慎應對。儘管如此，Google稱其已為這些風險做好了準備，希望這些挑戰不會對其業務造成重大影響。

能耗方面，Google也積極採取措施，應對AI伺服器所需高電力消耗。Google從第三代TPU開始採取直接到晶片冷卻（D2C）技術，大幅減少水資源消耗，這也是NVIDIA冷卻其最新Blackwell GPU的技術。

總結而言，Google在AI晶片發展上走在前沿，憑藉TPU等客製化晶片技術，在提升內部運算效率和服務客戶方面取得顯著進展。儘管面臨來自競爭對手和全球市場挑戰，Google仍致力推動技術創新，並以其尖端晶片技術為基礎，持續在AI領域拓展其領導地位。[1]

Google AlphaChip加快晶片布局規劃的設計
究竟採用AI設計晶片的實際進程如何？多家電子設計自動化（Electronic Design Automation；EDA）大廠新思科技（Synopsys）、益華電腦（Cadence）等業者均強調，EDA工具在整合AI之後，AI模型可協助IC設計時間大為縮減，AI可發揮人力無法達到的效益。

Google旗下DeepMind於9月26日在官網公開介紹，其用於晶片設計布局的強化學習方法，並將該模型命名為AlphaChip。據稱AlphaChip可望加快晶片布局規劃的設計，並進一步在性能、功耗和面積更加優化。

目前AlphaChip已發布在Github上與公眾共用。據官網介紹，AlphaChip在設計Google的TPU方面發揮重要作用，已被聯發科在內的其他公司採用。對此，聯發科表示，AlphaChip的突破性AI方法，徹底改變晶片設計的關鍵階段。

晶片設計布局（layouts）原理
通常晶片設計布局（layouts）或平面圖，可說是晶片開發中花費時間最長、勞動強度最高的階段。近年新思科技也開發AI輔助晶片設計工具，能加速開發並優化晶片的布局規劃。但是，這些工具相對昂貴，而Google希望在一定程度上，讓這種AI輔助晶片設計方法大眾化。

一般來說，如果由人類工程師替GPU等複雜晶片設計平面圖，大約需要24個月；一般不太複雜的晶片平面規劃，也至少需要幾個月的時間。相對地，Google表示AlphaChip加快這一時間表，能在短短幾個小時內，完成創建晶片布局（layout）。


AlphaChip代表AI設計AI晶片時代來臨

layout過程類似於 AlphaGo下棋。AlphaChip 可以在幾小時內完成傳統方法需要數週甚至數月的設計工作。AlphaChip 的設計理念是將晶片佈局視為一種「對弈」，AI 會從一個空白的晶片網格開始，逐步放置電路元件，並根據佈局的優劣獲得獎勵。通過不斷的訓練和學習，AlphaChip 能夠設計出在功耗、性能和面積（PPA）等關鍵指標上達到甚至超過人類專家水準的晶片。

AlphaChip的問世，不僅預示著AI在晶片設計領域的應用將變得更加廣泛，也標誌著IC設計產業正邁向一個由「AI設計AI晶片」的全新時代。做為Google旗下DeepMind的巔峰之作，AlphaChip正以其在晶片設計領域的革命性進展，囊括全球科技界的矚目。

基本上，晶片設計是一項位於現代科技之巔的領域，其複雜性在於將無數精密元件，透過極其細微的導線巧妙連接。

AlphaChip與傳統之差異
DeepMind聯合創辦人兼執行長Demis Hassabis所言，與傳統方法不同的是，AlphaChip透過解決更多的晶片布局任務，持續不斷優化自身，如人類專家不斷透過實踐過程，進而提升技能。

對此，Google已圍繞AlphaChip模型，建立一個強大的回饋循環。首先，訓練先進的晶片設計模型 AlphaChip，其次使用AlphaChip設計更優秀的AI晶片，然後再利用這些AI晶片訓練更出色的模型，最後再去設計更出色的晶片。

AlphaChip採用的處理器
Google日前披露自家TPU設計的秘密武器AlphaChip，並深度解析AI設計晶片的發展歷程，並強調截至目前為止，AlphaChip已被用於開發各種處理器，包括Google自家的TPU，包括 TPU v5e、TPU v5p 和 Trillium和聯發科旗艦型天璣5G SoC晶片設計，均已採用。這些晶片在功耗、性能和面積上都有顯著提升，並且設計周期大大縮短。

雖有AlphaChip幫忙，但目前人類設計比重仍然過高
儘管Google和聯發科目前仍只依賴AlphaChip設計晶片當中「相對有限」的一些區塊，人類工程師仍承擔了大部分的設計工作，但總體來看，AI設計完整晶片的能力依然有限。隨著技術不斷進步，AI在晶片設計領域的潛力，倘能得到進一步挖掘和利用，可望最終改變整個晶片的設計過程。[2]

Reference：

[2][20241001]聯發科天璣晶片採用　Google曝TPU設計AI秘密武器

[1][20240827] Google自研TPU多年　如何自建AI運算競爭力？

小米手機研究

[20240930] 小米15搭載高通、14T搭載聯發科，Google AI正式進入小米手機

雷軍指出，雖然他關注重心轉往汽車業務，但手機仍是小米的最核心業務，除了他用3分之1精力參與手機方面的工作，還有很多高階主管盯著。

2024年上半小米集團海外營收人民幣381億元，佔總營收比重約42.8%。從區域市場來看，小米在印度、拉丁美洲、東南亞、中東及非洲等地成長率都達兩位數以上，其中，中東達到70%。

據Canalys數據統計，小米手機智慧型手機已在全球約70個國家及地區出貨量排名前五，並首次在拉美地區出貨量排名前二；而印度方面，暌違6季，小米憑藉670萬台出貨量約18%市佔率重回榜首。

[10月發表]年度旗艦機小米15，搭載高通SD8 Gen4
10月將端出年度旗艦機小米15，首發搭載高通Snapdragon 8 Gen 4晶片，這也是小米2024年度的最高階機皇。此機型安排在iPhone 16與華為Mate XT折疊式手機後推出，因此市場高度關注這場硬仗中，小米將如何秀肌肉與兩大勁敵比拚。2024年第3季手機市場異常熱絡，在Apple iPhone 16發表後，預計10月會有眾多中系手機品牌蓄勢待發準備發表新機。

小米集團合夥人、手機部總裁盧偉冰表示，小米即將首發高通Snapdragon 8 Gen 4行動平台，平台預計帶來「三超」特點：超高頻、超強效能、超低功耗。他也指出，2024年是手機行動晶片產業的轉折點，小米與高通合作將帶來全面效能提升的智慧型手機。據傳，小米15系列發表會預定最快會在10月底舉辦，將首批發表小米15和小米15 Pro兩款手機。

盧偉冰表示，2024年小米在中國市場必須突破人民幣6,000~1萬元價格區間，並持續進攻高階手機市場，比如抓住在歐洲市場、新興市場的成長機會[1]。

小米營收在2023年第4季及2024年第1季分別成長11%與27%，告別前幾季的頹勢。加上AI功能的15系列更值得期待。

Xiaomi 14T在台9月底發表

近年小米不斷強調高階化的手機策略，小米14系列主打與德國相機徠卡（Leica）合作的合作功能，收穫相當不錯的成績。小米9月27日在台發表Xiaomi 14T系列手機與米家生態多款新品，此次小米新機訴求與Leica合作，以及AI替手機攝錄影等多項應用賦能等特色(註：小米 T 系列手機：T代表 Turbo，近年成為小米系列手機中高性價比的代表，這個系列的手機通常在性能和功能上進行優化和提升)

小米也宣布將攜手悠遊卡與iPass一卡通公司，在手機以及穿戴裝置上支援行動支付服務，且會將此功能整合到Google錢包當中。

而小米近期全球手機銷售火熱，據統計，2024年8月小米已擊退三星、蘋果等業者，成為全球最大手機品牌廠家？。挾持此氣勢，加上小米近期持續擴張在台通路布局以及AIoT生態系的深度，其在台營運表現亦可望因此再上層樓。[2]

Google AI功能擴展至小米14T、Mix Flip

小米稍早發表的全新14T系列手機，以及先前推出的翻蓋式折疊式手機Mix Flip，是小米首批採用Google Circle to Search和Gemini Nano的手機產品。

根據Android Authority和9to5Google報導，Google一直積極推動Circle to Search作為Android上的重要AI體驗，但迄今為止，此功能僅適用於三星電子（Samsung Electronics）和Google自家的Pixel手機。而在9月26日，Circle to Search首次擴展，將在全球版的小米14T、14T Pro和小米Mix Flip上推出。

此外，小米14T系列和Mix Flip也是首批採用Gemini Nano的非Google Pixel和三星Galaxy Android手機。Gemini Nano是Google用於AI任務的裝置端LLM。Nano將於10月開始在14T系列上線。

小米14T系列是年中升級版，帶來一些相機升級等功能。這兩款手機均配備6.7吋144Hz顯示螢幕，比13T系列的螢幕亮度更高，配備5,000mAh電池，並搭載聯發科晶片。

搭載天璣9300+的小米14T Pro擁有12GB/16GB記憶體，支援120W快充，但相機才是重點。14T Pro配備5,000萬畫素主鏡頭、5,000萬畫素2.6倍光學變焦長焦鏡頭和1,200萬畫素超廣角鏡頭。

同時，小米14T降級為天璣8300-Ultra晶片，支援67W有線充電，主鏡頭也降級為5,000萬畫素，5,000萬畫素長焦鏡頭略高於2倍變焦，並擁有相同的1,200萬畫素超廣角鏡頭。

這兩款手機均搭載多種AI功能，包括Circle to Search、AI Film智慧影片編輯、AI Interpreter、AI Notes、AI Recorder和AI Subtitles。特別是AI Notes和Recorder提供即時翻譯、說話者識別和摘要功能。小米確認Circle to Search將於10月6日推出。這兩款新手機已開始銷售，起價分別為650歐元和800歐元(台幣1萬9999元(美金632.81 美元))。[3]

Reference:

[3][20240930]Google AI功能擴展至小米　14T、Mix Flip率先搭載

[2][20240930]三星、小米接連反撲　讓蘋果iPhone 16黯然失色？

[1][20240913]小米新機皇下月誕生　暗示15>16瞄準蘋果iPhone？

iPhone17研究

[20240920] iPhone 17台積電2奈米包產，與iPhone 17變革分析

蘋果iPhone 16系列台積電3奈米家族製程熱銷中，蘋果已確定後續包下台積電2奈米以及後續A16首批產能，其中2奈米產能預計最快有望於2025年iPhone 17 Pro全面導入搶頭香。

蘋果在今年iPhone 16晶片全面升級擴大採用台積電3奈米家族製程後，因應後續AI功能增強已陸續規畫採用更先進製程，加上其餘非蘋客戶正面回饋，如英特爾Nova Lake平台也將採用台積電2奈米並排隊至2026年，也使得台積電2奈米尚未量產就已經獲得超乎預期的市場需求。

台積電2奈米客戶群需求超乎預期強勁，相關擴充產能規畫也傳將導入南科，以製程升級挪出空間。除了蘋果先前率先包下台積電2奈米首批產能，非蘋應用客戶也因AI蓬勃發展而積極規劃採用，預估南科3奈米部分產線也可望轉做生產2奈米。

台積電2奈米產能建置包含竹科寶山可蓋四期、高雄二期，上述南科相關規畫若成真，估將有助2奈米家族衝刺達至少八期八個廠的產能。

台積電持續推進2奈米2025年量產的目標，先前2奈米的寶山第一廠已在2024年4月設備進機，2024年6月使用輝達cuLitho平台結合AI加速風險試產流程，後續寶山第二廠也維持進度，高雄廠規劃2奈米擴充，預定相關設備最快2025年第3季進機，若南科也加入生產，外界估可望從2025年底至2026年接續量產擴充[1]。

iPhone 17機型變動

蘋果正專注為2025年iPhone 17系列超輕薄的機型做準備，預計要成為同類產品中最薄、最輕的作品，且iPhone 17可能是蘋果多年來的最大更新，建議果粉多等一年直接升級。根據Mashable報導，iPhone 17可能是蘋果多年來的最大更新，以下直接換iPhone 17的理由：

 
1.更輕薄時尚的外觀，將用新的「Slim or Air」取代「Plus」型號，或新增Ultra機型

蘋果從 2020 年開始就嘗試想推出第四款 iPhone 機型「iPhone 12 mini」，非常遺憾這款小機型在市場銷售表現不佳，最終在 2022 年直接取消 mini 型號，並以大螢幕款式 iPhone 14 Plus 取而代之，同樣這款 Plus 型號至今依舊相當失敗，關鍵在於價格與 Pro 僅差 100 美元，導致蘋果持續嘗試透過其他更具獨特的產品來取代[2]。

根據《The Information》指出與多份報告稱，蘋果正在研發一款「超薄」的iPhone 17機型，可能會在2025年推出「iPhone 17 Slim」，將用新的「Slim」取代「Plus」型號。預計將有iPhone 17、iPhone 17 Slim、iPhone 17 Pro、iPhone 17 Pro Max等4個型號。

香港天風國際證券分析師郭明錤表示，蘋果在iPhone 14系列推出時，以iPhone Plus作為更大尺寸的基本機型，可能會在2025年逐步淘汰。而iPhone 17 Slim的定位並非取代Plus，而是蘋果嘗試在既有的產品線中，實驗新的設計可能。蘋果也有可能在iPhone 17系列中引入一款名為「Ultra」的新機型，這將是蘋果一如既往發布四款機型中的全新選擇[3]。

其設計理念主要是創造一款「Air」超薄風格，將定位在 iPhone 17 和 iPhone 17 Pro 之間，就類似十幾年前首次推出的 MacBook Air，產品介於 MacBook 和 MacBook Pro 之間。

蘋果替 iPhone 17 Air 構想銷售宣傳亮點，如果想要有一款比基本款 iPhone 更炫的設備，而且又不想要 iPhone Pro 型號性能、螢幕或多鏡頭，只需要標準 iPhone 的規格，絕對可以選這款外觀超獨特的手機。

此外，彭博社 Mark Gurman Gurman 也表示，對於 iPhone 17 超薄款推出後，蘋果也將計畫讓 Pro 系列能夠塞入到全新更薄的機身內，不過這要等到 2027 年 iPhone 19 才可能實現[2]。

2.更新、更好的自拍鏡頭：2400萬像素的前置鏡頭

自iPhone 11以來，儘管有進行光圈和圖像處理的更新升級，但iPhone的前鏡頭像素一直停留在1200萬像素。iPhone 17將配備2400萬像素的前置鏡頭；目前還不清楚這個新的2400萬像素的前置鏡頭是否會在整個系列中出現，還是僅限於某些型號。

 
3.相機位置更新

外媒The Information消息指出，iPhone 17 Slim將把相機鏡頭重新「移到中間」，而iPhone 17 Slim可能僅會載單一廣角鏡頭。還有傳言指出，由於新的螢幕下Face ID技術，蘋果將在iPhone 17 略微縮減動態島（Dynamic Island）的尺寸[4]。

iPhone上的三鏡頭相機設置：主相機、超廣角和望遠鏡頭已然是iPhone機型的標配。郭明錤指出，iPhone 17 Slim可能出現大膽革新，後置鏡頭有可能從左上方移至手機頂部中心，而且僅配備單顆廣角相機，意味著iPhone 17 Slim將缺乏超廣角和望遠鏡頭，這項變動可能反映在價格上，因此iPhone 17 Slim的售價不會太高。


4. iPhone 17鏡頭尺寸不變，但所有機型引入LTPO技術

在外型方面，iPhone 17的螢幕尺寸預計將與iPhone 16相同，iPhone 16的螢幕尺寸預計為6.3英寸，而iPhone 16 Pro則為6.9英寸。蘋果分析師傑夫·普（Jeff Pu）指出，iPhone 17 Slim可能配備6.6英寸螢幕，並將使用更複雜的鋁材料製成[2]。

而在顯示技術方面，最大的傳聞是蘋果將在iPhone 17的所有機型中引入低溫多晶氧化物（LTPO）背板技術。LTPO以往僅配備在蘋果高階智慧手錶和iPhone中的OLED顯示器，預計可以擴展到所有iPhone 17機型。

此外，iPhone 17將配備2400萬像素的前置相機，這項升級也可能實現蘋果長久研發的「螢幕下Face ID」技術。DSCC分析師羅斯．楊（Ross Young）預測，螢幕下Face ID可能會引入iPhone 17系列，將有助於未來動態島的設計變化[3]。

5. iPhone 17製程使用台積2奈米技術

再者，傳出蘋果將率先於iPhone 17使用2奈米晶片。iPhone 16配備奈米製程的全新3A18處理器晶片。但據信，iPhone 17將配備更強大、更密集的A19處理器，估計將提高10-15%的整體性能，並減少25-30%的功耗，同時iPhone 17可能配備8GB記憶體，Pro機型將躍升至12GB記憶體，要比MacBook Air的基本配置要來得多。

外電再度報導蘋果將採用台積電2奈米操刀iPhone 17 Pro 和 17 Pro Max晶片，至於外傳將推出的iPhone 17 Air 的超薄機種則可能延續採用3奈米家族製程[1]。

Reference 

[1][20240917]蘋果包台積電2奈米首批產能 傳iPhone 17 Pro將導入

[2][20240812] 蘋果將推iPhone 17 Air 超薄設計關鍵曝光，未來展望大揭祕 - 瘋先生

[3][20240805] iPhone 16先別急著買？iPhone 17將有超薄型號、前鏡頭畫素升級，但鏡頭僅剩1顆

[4][20240805] iPhone 17將迎歷年最大更新　外媒建議果粉「跳過iPhone 16」

Apple AI研究

[20240919] Apple AI受限於記憶體的容量，導致只適用於iPhone 15 Pro 等級之上

Apple WWDC 2024開發者大會亮相萬眾期待的Apple Intelligence。然而，蘋果宣布目前只支援iPhone 15 Pro及iPhone 15 Pro Max兩款機型，讓不少用戶抱怨規格限制太過嚴苛。

Apple Intelligence硬體限制：iPhone要求A17 Pro晶片以上，iPad及Mac規格要求M1晶片以上
想要用蘋果AI不僅需要升級iOS 18、iPadOS 18和macOS Sequoia，iPad及Mac電腦規格要求M1晶片以上，而iPhone手機更要求A17 Pro晶片以上。此限制直接讓2023年推出的iPhone 15及iPhone 15 Plus無法支援。

1. iPhone 15所使用的A16晶片算力17 TOPS高於M1晶片的11 TOPS，但A16的記憶體為6GB低於M1的8GB。因此合理推論能否在裝置端運行蘋果AI的關鍵是記憶體大小，而非晶片的AI算力。

2. AI 應用與DRAM 需求：若要在裝置端強化 AI 應用，至少需要部署 3B LLM，並根據壓縮方式確定DRAM規格。

3. AI 算力需求：微軟認為AI PC 的關鍵規格是 40 TOPS 的算力，但對於Apple而言，配合雲端 AI（Private Cloud Compute），11 TOPS 的算力已足夠支持裝置端AI應用。

4. 由於蘋果AI不只是裝置端運算，部分較複雜的應用則透過自家雲端伺服器進行運算，是否能讓沒有達到8GB記憶體要求的iPhone也使用雲端AI應用呢？蘋果給出否定答案，表示舊設備無法透過演算法判斷該用裝置還是雲端運算。(YouTube科技頻道「極客灣」訪問蘋果AI)

權衡運算力、記憶體頻寬和記憶體容量，決定iPhone16 配置8GB RAM
蘋果硬體部門資深副總Johny Srouji接受媒體專訪時表示，更大的RAM帶給手機更強大流暢的效能，iPhone 16全系列為支援Apple Intelligence，將RAM都升級至8GB。

蘋果的目標是透過晶片、硬體和軟體的三方結合，創造最佳的用戶體驗。為提供用戶Apple Intelligence功能，在權衡運算力、記憶體頻寬和記憶體容量後，決定為iPhone 16手機配置8GB的RAM。

更大的RAM不只能夠支援AI功能所需，連帶在包括電玩、高階電玩、3A手遊大作等應用程式的運行上，也能帶來更流暢優異的使用體驗。

註：3A遊戲（Triple-A games）的開發成本在1億美元上下，2A在2000萬美元上下。3A遊戲為電子遊戲產業中的一個分野，沒有準確定義，認為是指投入高製作費用與高行銷成本的遊戲。 其中行銷成本也是巨大的開銷，宣傳費用甚至可能超過製作遊戲本身的花費。

Srouji認為手機體驗是晶片與軟硬體共同整合之後的成果，而軟體部門致力於各類應用的運算和記憶體足跡最佳化。而被問及蘋果自研晶片在未來是否會順應目前市場趨勢，新增更多運算核心，Srouji只表示，蘋果自研晶片核心的單執行緒處理效能事實上領先業界，效率核心效能也相當優異。

蘋果在設計晶片時，使用大量的模擬和效能模型工具進行測試，在電池尺寸、電力供應系統配置、散熱效果等綜合考量下，最後才決定如今2顆效能核心、4顆效率核心的2P4E規格配置，最適合iPhone所需。無論是用於iPhone、iPad或Mac的晶片，具體配置都是經過實際模擬並比較過測試數據之後才做成的決定[3]。

 
iPhone 15 Pro 配有8GB DRAM
Apple Intelligence 採用裝置端3B LLM（應為FP16格式），經過壓縮後（採用 2-bit 與 4-bit 的混合配置），運行時需要預留約 0.7-1.5GB的DRAM。因此裝置要支持 Apple Intelligence，至少需要配備 8GB的DRAM，這也是為何 iPhone 15 Pro能夠運行該功能的原因之一[2]。

蘋果未來升級考量
未來Apple Intelligence 的裝置端AI可能會升級到7B LLM，屆時將需要更大的DRAM 來運行。這或將成為Apple高低階機種產品區隔的一部分策略。

是否有言過其實的危險
使用者體驗是否如 Apple 宣稱的那麼美好仍有待觀察，Gemini 在宣傳上就曾犯過言過其實的錯誤。

 
蘋果成功定義AI裝置
Samsung S24的AI功能有限，微軟的AI PC目前仍讓消費者感到困惑，但Apple成功定義了裝置端AI（至少消費者已清楚知道Apple的AI裝置功能豐富且有哪些賣點），而這會加速競爭對手的模仿與追趕，進而帶動裝置端 AI 相關產業的快速成長。

 
蘋果提供消費者何者為AI機型的優勢： 消費者在選購微軟的 AI PC 時可能會因為算力計算感到困惑，而 Apple 則直接告知哪些機型支援 Apple Intelligence，使其在銷售上具有明顯優勢。

Reference：

[1][20240616]蘋果AI為何不支援舊iPhone？除記憶體還有1關鍵

[2][20240613]為何Apple Intelligence獨供iPhone 15 Pro/Max？

[3][20240919]iPhone 16高階應用更順暢　全面升級8GB RAM