IT之家 11 月 13 日消息，在最新一期 Power On 访谈节目中，彭博社的马克·古尔曼（Mark Gurman）邀请苹果前 CPU 首席架构师杰拉德·威廉姆斯三世（Gerard Williams III）作客，探讨当前的 AI 浪潮。

IT之家查询公开资料，Williams 是一位深耕 CPU 架构数十年的芯片工程师，也是苹果自研芯片从手机走向 Mac 的关键人物之一。他曾在苹果主导 A 系列和 M 系列处理器的 CPU 架构，后创办 AI 数据中心芯片公司 NUVACORE，主张把“每瓦性能”从移动设备带入云端。

2019 年离开苹果联合创立 NUVIA，公司后被高通收购，他主导了 Oryon CPU 架构；2026 年又联合创立新公司 NUVACORE。

在苹果期间，他参与了从 A7 到 M1 等多代自研处理器的研发。A7 是苹果首款 64 位移动处理器，M1 则是苹果将 Mac 从 Intel 芯片转向自研 Apple Sil代币发行n 的标志性产品。这段经历使 Williams 成为苹果“自研芯片 + 软硬件协同”路线的代表性人物。

在本次访谈节目中，Williams 认为，尽管全行业都在疯狂追捧英伟达的 GPU，但是 CPU 才是 AI 数据中心的幕后主角，CPU 的“大脑”角色不可替代。GPU 是 AI 的“算力引擎”，CPU 则是让整个数据中心高效协同的“调度中枢”。

大语言模型虽然依赖 GPU 和 AI 加速器完成大规模并行计算，但仍需要 CPU 负责内存调度、安全机制、操作系统运行及关键串行任务。其创立的 NUVACORE 公司采用“核心优先”（Core First）架构，不预先绑定 x86、ARM 或 RISC-V 指令集，而是在芯片核心设计阶段保持灵活，最终再针对具体生态进行优化。

在芯片研发方面，Williams 称，传统从零设计高性能 CPU 通常需 2.5 至 3 年，其中前期性能建模和设计评估往往耗时 7 至 12 个月；借助 AI 工具，NUVACORE 已将该阶段压缩至 2 至 3 个月。

他把 AI 比作设计团队的“能力延伸”，AI 能帮工程师省出大量时间去尝试更激进的创意，但因为模型并不总是可靠，最终仍需要资深人类工程师来把关验证，确保芯片的绝对稳健。

他还表示，手机芯片时代对毫瓦级功耗的极致追求，正在成为 AI 数据中心的关键能力。当年设计手机芯片时，工程师为了续航必须斤斤计较每一毫瓦（milliwatt）的功耗。

而如今 AI 数据中心动辄消耗吉瓦（Gigawatt）级别的惊人电力，如果能把手机上的省电技术用到服务器 CPU 上，每颗核心省下的几毫瓦乘以数百万颗核心，就能在同样的电力和空间限制下塞入 2 到 3 倍的算力。