Apple 正式公開了首款採用 2nm 製成的 M6 晶片，提供 12 核心 CPU、12 核心 GPU 和雙 16 核心神經網路引擎，在提供更強效能的同時，主要著重 AI 運算能力的大幅提升，預期將賦予代理式 AI 更強大的能力，首次被應用在 新款 Mac mini。與此同時，Apple 也公開最強晶片 M5 Ultra，它是 Apple 首款採用四晶粒架構的晶片，首次被應用在新款 Mac Studio。
首款 2nm 晶片終於亮相！Apple M6 配備更大的 12 核心 CPU 組合，包括 2 個超級核心、4 個效能核心、6 個節能核心。其單執行緒效能為全球最快，多執行緒效能最快可達 M5 的 1.2 倍、M1 的 2.4 倍。另有更大且內建神經網路加速器的 12 核心 GPU、雙 16 核心神經網路引擎，峰值運算能力最高可達前幾代的 2 倍，以及最高達 170GB/s 的統一記憶體頻寬。
Apple 表示，M6 配備 12 核心 GPU，比 M5 增加兩個核心，且每個核心均內建神經網路加速器。此設計讓 AI 的 GPU 峰值運算能力較 M5 提升近 30%，更達 M1 的 8 倍以上，因此與裝置端大型語言模型互動時，提示處理速度可大幅提升。此外，M6 更具備 Apple 最新的先進圖形技術，包含著色器核心架構的更新、「動態快取」以及硬體加速光線追蹤，因此在處理複雜圖形時的幾何處理率也提升 50%。
多工運算方面，M6 支援最高 32GB 統一記憶體，能同時處理多款高效能需求 app，並在裝置端執行大型語言模型，以安全且保障隱私的方式完成代理式任務。M6 的統一記憶體頻寬最高可達 170GB/s，較 M5 提升 10%，並可達 M1 的 2.5 倍。
Apple 還同步公開了最高效能晶片，M5 Max 與 M5 Ultra。
M5 Max 的 Mac Studio 配備 18 核心 CPU、最高達 40 核心且每個核心均內建神經網路加速器的 GPU，以及最高 128GB 統一記憶體，可加速處理複雜的專業與 AI 工作。
至於Apple 最強晶片 M5 Ultra 是一款處理專業與 AI 工作的強大運算引擎，採用新一代 UltraFusion 技術，首度在 M 系列系統單晶片 (SoC) 中打造四晶粒架構。這款晶片配備最高可達 36 核心的 CPU 和最高可達 80 核心的 GPU，統一記憶體頻寬高達 1.2TB/s，較 M3 Ultra 增加 50%。
M5 Ultra 採用 UltraFusion 技術，連接兩顆雙晶粒 M5 Max 晶片，組成 Apple 晶片首見的四晶粒架構。UltraFusion 將晶粒間頻寬提升至 4.4TB/s 以上，連接密度則提高至 6 倍以上。這些超低延遲、高頻寬的互連架構相互配合，讓四個晶粒能如同單一統一處理器般運作。M5 Ultra 也配備最高可達 36 核心的大型 CPU，由 12 個超級核心和 24 個效能核心組成，單執行緒效能最高可達 M3 Ultra 的 1.25 倍，多執行緒效能最高則可達 1.3 倍。
M5 Ultra 配備新一代 GPU，核心數最高達 80 個，且每個核心均內建神經網路加速器，AI 的 GPU 峰值運算能力最高可達 M3 Ultra 的 4.5 倍，更達 M1 Ultra 的 6 倍以上3。GPU 配備 Apple 最新的著色器核心，採用第二代「動態快取」，並支援硬體加速網格著色和第三代光線追蹤，繪圖處理效能最高可較 M3 Ultra 提升 40%3。
M5 Ultra 搭載更強的媒體引擎。它具備專用硬體支援的 H.264 與 HEVC、四個 ProRes 編碼與解碼引擎，以及硬體加速 AV1 解碼，是高解析度影片剪輯的極致解決方案。M5 Ultra 也配備 32 核心神經網路引擎，以業界領先的能源效率，在裝置端安全地驅動複雜的 AI 任務及 Apple Intelligence 功能4。
此外，M5 Ultra 配備最高可達 512GB 的龐大高頻寬統一記憶體，統一記憶體頻寬更高達驚人的 1.2TB/s，較 M3 Ultra 提升 50%。因此，使用者可以將龐大的資料集完整儲存在本機記憶體中、提高每秒處理的 token 數量，並完全在裝置端執行擁有數千億參數的超大型語言模型。
Apple 的開發者框架與工具，包括 Core AI、Core ML、Metal 和 Xcode，可直接運用兩款晶片的先進硬體。開發者可運用 M6 的雙 16 核心神經網路引擎，以及 M5 Ultra GPU 的神經網路加速器，配合龐大的 512GB 統一記憶體資源和速度更快的 1.2TB/s 統一記憶體頻寬，獲得卓越的 AI 運算能力。
透過這些框架和新晶片，開發者可以直接在自己的 Mac 上執行及微調大型 AI 模型。Apple 的開發者工具與框架會自動最佳化 CPU、GPU 和神經網路引擎的整體效能，並讓開發者能運用 Apple 基礎模型、透過 App Intents 取用 Apple Intelligence 功能，或使用自有的專屬 AI 模型，完全在裝置端建構及執行複雜的 AI 工作。