「普通用户」这个词常常被提起，却总显得模糊而抽象。不妨给它一个明确的定义：那些对自己的使用场景不确定、不明确的人，就是普通用户。他们通常不知道自己究竟会用电脑来做什么，因此也说不清楚需要哪些硬件特性。而与之相对的，是那些对需求非常明确的人，他们知道自己要编译大型工程，要进行视频剪辑，或要做三维建模，于是也知道自己必须为此购入特定的设备。
在 Apple Silicon 的语境下，理解这些硬件规格的意义，恰好能帮助普通用户认清自己真正需要关注的是什么。
CPU 及其核心数量
CPU 理论上能够承担一切计算任务，但为了高效，许多任务被分配给了专用的硬件，比如 GPU、Neural Engine、Video Engine。当这些专门硬件无法胜任时，任务才会回落到 CPU 上，效率自然也会降低。
苹果自研的 M 系列处理器采用了性能核心 (P 核) 和能效核心 (E 核) 的混合架构。和 Windows 不同，macOS 会优先调用能效核心来处理网页、文档、视频播放等日常任务。能效核心越强，体验就越流畅，功耗也越低。能效核心的数量越多，支持这类任务的能力也越强。而用户并不需要关心此刻是几个核心在工作，这些调度都是自动完成的。
当能效核心数量不足时，如果同时运行了大量任务，系统就会把部分工作分配给性能核心，这时用户通常会感受到电池续航的下降。那么什么时候会直接用到性能核心呢？除了能效核心满载的情况，只有少数任务才会天然运行在性能核心上，并且是默认多核并行的，比如编译大型工程，或者进行视频转码。
当然，用户也可以主动要求多个性能核心并行处理任务，但那已经超出了「普通用户」的范畴。比如你可能会写 Python，但是否知道如何写出真正高性能的多进程代码？是否会有意识地使用并行？如果答案是否定的，那么性能核心对你来说并非「必须」，它们只是在某些情况下提供了不可感知的额外加速。
因此，普通用户在选购时，反而应该更关注能效核心的性能和数量，这些才是日常体验的根基。性能核心的存在固然必要，但数量并不需要追求极致，适度的限制反而有助于提升续航。
GPU 及其核心数量
GPU 的角色要复杂得多。所有的 Mac 都有 GPU，但 GPU 核心数量对普通用户的重要性极低。系统界面的动画、窗口缩放、透明效果，都会交给 GPU 渲染，但这类工作对算力的需求微乎其微，几乎不会受到核心数量的影响。视频播放更是一个常见的误解，实际上它依赖的是专门的视频引擎，而不是 GPU。
只有在三维渲染、视觉设计和机器学习等场景中，GPU 核心数量才会真正决定性能。这里的「机器学习」指的是作为生产者设计和调试算法，而不是作为消费者调用现成的工具。照片识别、文字提取这样的任务，其实都是由 Neural Engine 提供硬件支持的。
对于真正研究机器学习的学生或从业者来说，M 系列的 GPU 并不是最佳选择，他们更该考虑 Nvidia 的独立显卡。而对 GPU 有硬性需求的另一类群体是游戏玩家，但这部分用户本来就不会把 Mac 当成游戏平台。
Neural Engine
Neural Engine 是专门用于机器学习推理的硬件单元。对于普通用户来说，它几乎是不可见的，只在后台默默运行。照片识别、智能抠图、实时字幕、语音识别，这些功能都可能依赖于它。普通用户无须理解其细节，只需要享受它带来的便利。
Media Engine
媒体引擎则承担着视频的编解码任务。当你播放视频时，必须要有相应的硬件编解码支持。如果芯片不支持对应的格式，就只能退回到 CPU 解码，这往往意味着卡顿。早期不支持 4K H.265 的设备就是如此，播放时只能依靠 CPU，结果几乎无法流畅运行。
支持的格式越多，播放和转码就越快越省电，这部分优势，普通用户能直接感受到。
统一内存通道
得益于苹果自研芯片的高度集成设计，Mac 不再区分内存和显存。CPU、GPU、Neural Engine 都能共享同一块内存池。写过 CUDA 的人会立刻意识到，这意味着不再需要繁琐而缓慢的内存与显存拷贝，效率提升显著。
苹果甚至会在参数表里强调统一内存的带宽，从 68 GB/s 到 200 GB/s 甚至更高。但这类指标对普通用户而言几乎没有实际意义。只有在你明确知道自己需要更高带宽的时候，这些数据才真正重要。
内存
如果把使用场景比作摆在桌面上的菜，内存就是桌子的大小。桌子越大，能摆放的菜就越多。对于 CPU、GPU、Neural Engine 和媒体引擎而言，数据只有放进内存，才能被处理。哪怕是普通用户，内存的大小也直接决定能否同时打开更多应用和标签页。这里没有任何玄学，内存永远是多多益善，只看钱包承受能力。
存储
存储更像一个仓库。仓库够用就行，不够用可以外接。但在 Mac 上，仓库的大小还和「搬运」的速度有关。固态硬盘的写入速度在不同容量之间存在差异。256 GB 型号的写入速度往往明显慢于 512 GB，而 1 TB 和 2 TB 之间也有差别。对普通用户而言，仓库越大越从容；对专业用户来说，大容量和高速度甚至是刚需。
其它
除了这些看似专业的硬件指标，还有一些常被忽略却影响直观体验的因素。屏幕和扬声器对影音体验的影响，比 GPU 核心数量更加明显。散热和风扇设计同样如此：MacBook Air 无风扇设计安静轻便，但长时间高负载会降频；MacBook Pro 的风扇则保证了长时间的持续性能。至于接口和扩展性，对普通用户或许意义不大，但对专业用户来说，Thunderbolt 带宽、外接显示器和外置硬盘支持都是不可或缺的。
总结
在 Apple Silicon 的设计下，普通用户真正能感受到的性能，来自单核表现、能效核心的效率、内存大小、存储空间和视频引擎的支持。GPU 核心数量、Neural Engine 的规模、统一内存带宽的差异，除非你能明确指出自己会做视频剪辑、三维渲染或机器学习，否则几乎不会影响你的体验。换句话说，如果你说不清楚自己的需求，那么一台 MacBook Air 就足以应付一切；只有当你能清楚地表达「我要用它来编译大型工程」或「我要做视频特效和三维渲染」时，你才真正需要 MacBook Pro。