IT之家 11月13日消息，在最新一期的Power On访谈节目中，彭博社的马克·古尔曼（Mark Gurman）邀请了苹果前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潮流。

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，主张将“每瓦性能”从移动设备带入云端。

2019年離開蘋果共同創立了NUVIA，該公司後來被高通收購，他主導了Oryon CPU架構；2026年又共同創立了新公司NUVACORE。

在蘋果期間，他參與了從 A7 到 M1 等多代自研處理器的研發。A7 是蘋果首款 64 位移動處理器，M1 則是蘋果將 Mac 從 Intel 芯片轉向自研 Apple Sil 代幣發行的標誌性產品。這段經歷使 Williams 成為蘋果「自研芯片 + 軟硬體協同」路線的代表性人物。

在這次訪談節目中，Williams認為，儘管整個行業都在瘋狂追捧輝達的GPU，但CPU才是數據中心背後的主角，CPU的“大腦”角色是不可替代的。GPU是AI的“算力引擎”，而CPU則是讓整個數據中心高效協同的“調度中枢”。

大語言模型雖然依賴於 GPU 和 AI 加速器來完成大規模並行計算，但仍然需要 CPU 負責內存調度、安全機制、操作系統運行及關鍵串行任務。其創立的 NUVACORE 公司採用「核心優先」（ Core First ）架構，不會預先綁定 x86、ARM 或 RISC-V 指令集，而是在芯片核心設計階段保持靈活性，最終再針對具體生態進行優化。

在芯片研發方面，Williams 表示，傳統上從零設計高性能 CPU 通常需要 2.5 至 3 年的時間，其中前期性能建模和設計評估往往耗時 7 至 12 個月；藉助 AI 工具，NUVACORE 已將該階段壓縮至 2 至 3 個月。

他将 AI 比作設計團隊的「能力延伸」，AI 能幫工程師節省大量時間去嘗試更激進的創意，但因為模型並不總是可靠，最終仍需要資深的人類工程師來把關驗證，確保芯片的絕對穩健。

他還表示，手機芯片時代對毫瓦級功耗的極致追求，正在成為 AI 数据中心的核心能力。當年設計手機芯片時，工程師為了延長電池續航時間，必須精打細算每一毫瓦（milliwatt）的功耗。

而如今 AI 数据中心動辄消耗吉瓦（Gigawatt）級别的驚人電力，如果能把手機上的節電技術應用到服務器 CPU 上，每顆核心節下的幾毫瓦乘以數百萬顆核心，就能在相同的電力和空間限制下塞入2到3倍的算力。