高通骁龙芯片什么时候能够追赶得上苹果A系列芯片。其实要说苹果A系列芯片和高通骁龙芯片之间的差距，只有当同时使用过最新的A15芯片和全新一代骁龙8芯片的用户应该能够感受到。

　　就正常的情况来说，苹果如果停止更新两代的A系列芯片，高通或许有机会能够追赶得上，而且高通即便是有力气也不会一次性的将力气使用完，也会慢慢的发力，再者苹果芯片需要考虑的是整个iPhone手机的成本。而高通需要考虑SOC的成本，这其中的差距还是非常大的，简单的来说，如果苹果在SOC上面下大功夫的话，那么完全可以在其他方面来进行弥补，比如说苹果可以借着环保的名义将充电器给砍掉，甚至可以提升缩小电池的容量，以及提高iPhone手机的价格等等。

　　但是骁龙8芯片，即便是性能翻一倍，也是没有办法卖出远高于骁龙888芯片的价格，这就决定了高通不可能将芯片的性能搞得比同代的A系列芯片性能还高的主要原因所在，如果搞不好的话，可能众多的手机厂商直接去强发联发科的天玑9000芯片了。

　　苹果芯片A15的性能现在已经是非常的强悍，性能的提升其实不在于提升芯片的CPU或者是GPU，不然的话，你能够理解苹果芯片目前158亿个集体管都是用来干什么的，这个芯片的集体管要比苹果A14芯片整整多出来40亿颗，即便是用A15芯片和M1芯片比较在单核心的性能已经非常的接近。重点来说，为何苹果A系列芯片性能如此强大，主要的原因在于重点提升ISP以及NPU、视频编码和全新的显示引擎，这些因素都是导致苹果A系列芯片能够全面领先高通骁龙芯片。再给大家举个例子，苹果A15芯片的系统缓存达到上一代A14芯片的两倍之多，并且高达32MB，这些参数是高通骁龙8的8倍之多。

　　谷歌的Android系统，是以linux为核心，在此基础上增加了Java虚拟机，所有的应用实际上是在这个虚拟机上运行的。这保证了应用程序的跨平台性。同时使用JAVA语言作为开发语言的程序员是全球数量最多的。谷歌也充分利用了这部分资源，使Android平台迅速聚集了最多开发者为其开发应用。

　　问题也就出在这个Java虚拟机，了解java虚拟机的朋友们都知道。虚拟机的好处是，程序员在开发程序的过程中，程序员不必关心内存资源回收的问题，虚拟机的内存回收机制会帮你处理这些问题，这样极大的减轻了程序员的开发负担。但缺点也同时存在，那就是虚拟机再运行过程中，占用系统资源很大。

　　这也就是为什么安卓旗舰手机内存比苹果手机内存大，但运行效果远不如苹果手机的主要原因。

　　苹果IOS系统是在其私有的UNIX基础上演变过来的，它不存在虚拟机机制，同时ios是一个闭源系统，苹果对其硬件和ios系统做了大量的优化和适配。保证了IOS应用高效的运行。而Android系统是一个开源系统，系统版本碎片化，导致硬件和软件都有很多兼容性问题，最终使得运行效率降低。

　　所以，典型的以三星为代表，就用堆硬件来解决android的运行效率问题。

　　长此以往，使人们认为，安卓手机性能不如苹果手机，进而认为高通不如苹果A处理器。

　　5G时代的来临，不管是5G手机，还是5G芯片，都开始大爆发。

　　在芯片领域，不管是三星、华为、还是高通、联发科，早已成功研制出了5G芯片。尤其进入5nm芯片时代，华为麒麟芯片综合实力已经达到了业内领先水平。而作为芯片巨头的苹果，即便能研制出M1这样颠覆行业的PC芯片，却无法研制出5G基带芯片。

　　1月17日消息，据中国台湾工商时报报道，苹果自行研发的A16芯片已完成设计定案，其CPU和GPU内核数量与A15类似，将采用台积电N4P工艺制造，预计今年下半年进入量产。

　　据悉，苹果A16芯片将搭载在最新的iPhone 14 Pro系列及iPad等产品上。同时，由于台积电晶圆代工产能较为紧张，苹果将涨价包下台积电12-15万片的4nm产能。

　　一、工艺性能提升11%，架构或与A15类似

　　早在去年11月，中国台湾科技媒体DigiTimes就报道称，下一代A16芯片将采用台积电的N4P工艺。

　　N4P工艺于2021年10月推出，虽然被叫4nm，但其实仍属于5nm工艺版本。它是台积电继N5、N5P、N4后的第四个5nm工艺，即N5工艺的升级版。

　　采用N4P工艺的芯片，性能比采用N5工艺提升了11%，比采用N4提升了6%。此外，与N5相比，N4P还为芯片提升了22%的功率效率以及6%的晶体管密度。

　　此前曾有外媒猜测，由于台积电和苹果在3nm节点的生产和设计上存在技术挑战，所以A16芯片将不会采用计划于2022年下半年推出的N3工艺。如果这一猜测成真，这将是苹果连续第三代A系列芯片采用基于5nm制程的工艺，此前的A14和A15分别采用了台积电N5和N5P工艺。

　　根据供应链消息，苹果A16在架构上和A15类似，将搭载6颗CPU内核，分别为两颗性能内核以及四颗效率内核，并可能具备超过16核心的类神经网络引擎。在GPU方面，A16和A15一样，分成4 GPU内核和5 GPU内核两个版本。