分析師相信，在蘋果引領下，設備端大模型會慢慢普及，對硬體換代的需求可以催生消費性電子產業的新週期。在6月的WWDC大會上，蘋果發表了最新的Apple Intelligence（蘋果智慧）系統，旁觀許久的巨頭終於打響了入局AI的第一槍。雖然蘋果智能尚未登陸測試版系統，實用性還要打上個問號，但至少蘋果產品全面接入AI的象徵性意義已經換來了股價連升。

摩根士丹利分析師Erik Woodring等人在最新發布的報告中指出，WWDC大會的成果超出該行預期，可望加速新一輪的蘋果設備換機潮，利好台積電、鴻海等果鏈企業。

WWDC成果高於預期利好果鏈企業

分析師表示，整體來看，WWDC的成果略高於大摩預期，為蘋果從25財年開始推動設備換新奠定了重要基礎。由於最新的AI功能蘋果智慧系統僅能在搭載A17 Pro和M系列晶片的設備上使用，約佔現役蘋果設備總數的8%。

所以，要體驗蘋果的AI，就必須要更換新設備，大摩預計WWDC蘋果智慧的推出有望拉動一輪蘋果設備換機潮。

和其他科技巨頭高度依賴英偉達晶片進行AI訓練和推理不同，蘋果智慧系統的伺服器晶片非常特別，使用的是自家的M系列晶片，大摩推測是M2 Ultra晶片，這部分需求可望為台積電貢獻大量收入：

我們最近對供應鏈的檢查結果表明，蘋果在24 年上半年可能為人工智慧伺服器生產了約200 萬塊M2 Ultra（4 奈米節點的蘋果晶片）。

M2 Ultra 晶片採用台積電的InFO LSI 封裝，以將兩個M2 Max 晶片拼接在一起（使用台積電的4nm 晶圓製程），我們估計一個M2 Ultra 晶片可為台積電帶來350-400 美元的收入。這意味著蘋果AI 伺服器晶片可能在2024 年為台積電帶來高達20億美元的收入，約佔台積電總收入的2%。

鑑於私有雲運算的用戶群不斷擴大，我們預計蘋果將在2025 年使用3 奈米M3 或M4 用於AI 伺服器晶片。而在2026 年，我們認為蘋果可能會採用台積電的2 奈米和SoIC 技術，在AI 伺服器中使用更強大的蘋果晶片。

蘋果的A系列晶片將承載iPhone上的邊緣運算任務。根據WWDC大會公開的訊息，蘋果推出了一個約30 億參數的設備端大語言模型，只能在A17 Pro 晶片上使用，目前只有蘋果旗艦型號iPhone15 Pro 搭載了A17 Pro晶片。

摩根士丹利指出，即將推出的蘋果iPhone 16 基本款將採用A18 處理器，高階型號iPhone 16 Pro 機型可能會搭載新設計的A18 Pro，其尺寸可能比A18 大15-20%，以擠入更多圖形和人工智慧計算單元。

考慮到AI服務對效能的需求，記憶體晶片產業也會迎來利好。該行認為，如果基礎模型保持在約30億的參數量級，新款iPhone 16基本款的DRAM容量預計將從iPhone 15的6GB升級到8GB（驅動蘋果端側大模型的最低配置要求），而iPhone 16 Pro的DRAM容量將維持在8GB。考慮到M2晶片的記憶體密度有限（192GB），不斷增長的蘋果AI伺服器將消耗大量LPDDR5。

展望未來，大摩指出，蘋果智慧系統有蘋果強大的研發能力加持，也打通了和OpenAI的合作。該行稱，下一步還需要觀察中國Android廠商的AI體驗能否趕上iOS18的使用者體驗，以檢驗蘋果的技術實力。但整體而言，分析師相信，在蘋果引領下，設備端大模型會慢慢普及，對硬體換代的需求可以催生消費性電子產業的新週期。

2030年全球AI相關的雲端運算支出將達到3,000億美元

摩根士丹利也在報告中列出了今年的AI伺服器採購數據。如下圖所示，整體而言，超大規模企業在人工智慧伺服器採購方面更加積極。在所有企業中，AI支出提升最多的是特斯拉，只有微軟降低了人工智慧在其資本支出中的分配。

經過分析師計算，2030年全球AI相關的雲端運算支出將達到3,000億美元，人工智慧晶片資本支出將達到2,300 億美元，人工智慧硬體將達到700 億美元。 2030年客製化專用積體電路(ASIC) 市場規模將達800 億美元，設計服務市場將達到400 億美元。