M4 晶片效能大解放！隱藏版 15.8 TFLOPS 算力被開發者挖出，蘋果不給的竟然被高手破解了

蘋果在設計 M4 等 Apple Silicon 晶片時，其內建的神經網路引擎（Neural Engine，簡稱 ANE）原本僅開放給「推理」（Inference）工作使用。

這意味著什麼？開發者只能拿它來跑預先訓練好的 AI 模型。

若想直接利用這股龐大算力來「訓練」全新模型？抱歉，蘋果不允許。這對於許多亟需本地端訓練資源的開發者而言，無疑是一大硬傷。

神經網路引擎遭逆向工程，M4 潛力全面大解放

然而，限制就是用來打破的。

一名技術專家 @0x0SojalSec 近日高調宣布，他已經成功繞過了蘋果針對 M4 晶片所設下的軟體限制。透過對 M4 SoC 進行深度逆向工程，這項壯舉讓原本被封印的算力徹底釋放。

Apple hid 15.8 TFLOPS of raw AI power in every M4 Mac & iPhone.

They only let you use the Neural Engine for inference.
Reverse-engineered their private APIs and ran full backpropagation & transformer training directly on the
ANE, No CoreML, No Metal, No GPU,

- Training… pic.twitter.com/j5WSWX5dfH

— Md Ismail Šojal 🕷️ (@0x0SojalSec) June 15, 2026

根據他在 X 平台上分享的展示與 GitHub 程式碼庫，這項技術突破讓 M4 晶片不僅打破了原有的框架，更能直接投入如反向傳播（backpropagation）與 Transformer 模型訓練等複雜的機器學習任務中。

這在 AI 開發社群中，無疑投下了一顆震撼彈。

避開閃存瓶頸，高達 15.8 TFLOPS 狂暴算力

為了繞過蘋果嚴格的生態系封鎖，@0x0SojalSec 走了一條不尋常的硬核路線。

他完全捨棄了官方提供的 Core ML 或 Metal 等標準開發工具，甚至也沒有調用 GPU。取而代之的，是他從零開始自研了一套專屬的「模型中間語言」（Model Intermediate Language, MIL）。

這套自定義的 MIL 成為了與 M4 晶片底層直接通訊的橋樑。

更巧妙的是，當訓練進程遭遇硬體卡頓或需要重置時，這套系統會靈活呼叫 exec() 指令。這能讓系統在不崩潰的情況下刷新狀態，完美接續先前的訓練進度。

在資料處理的動線規劃上，@0x0SojalSec 也展現了極高的巧思。他刻意將所有運算資料強制保留在系統的 RAM 記憶體中運行。完全不寫入 NAND 閃存！

為什麼要這麼做？因為 NAND 閃存的寫入速度相對緩慢，而 RAM 的超高頻寬則能確保整體訓練運作維持在極速狀態。

在突破了這層層的軟硬體枷鎖後，搭載於 Mac 或 iPad 中的 M4 晶片，其 AI 處理效能瞬間飆升至高達 15.8 TFLOPS。這樣的數字，已經完全足以勝任繁重且要求嚴苛的本地端 AI 模型訓練工作。

逆向工程的隱憂與未來

這次 M4 晶片算力遭「解封」的事件，充分凸顯了蘋果硬體在 AI 領域深不可測的潛力。

對於急需在端側進行資料訓練的開發者來說，這項突破證明了：即使在輕薄的行動裝置上，依然能夠流暢實現以往高度依賴雲端伺服器的運算任務。

但這種非官方的逆向工程手段，未來能否完美相容於新版本的 Apple Silicon 晶片？這套底層指令調用機制，會不會在下一次的 macOS 或 iPadOS 系統更新中，被蘋果以「修復漏洞」為由無預警封殺？

這些都是未知數。但不可否認的是，這項創舉已經向世人展示了 M4 晶片的真正實力。

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