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大家現在買筆記本的時候 ， 是不是特別糾結？
一邊是蘋果最新的 M4 ， 續航長、系統流暢、運行安靜 ， 幾乎不發熱、不卡頓 ， 剪視頻、寫稿、做設計樣樣都穩 ， 是不少內容創作者和職場用戶心里的“安全區”；哪怕你不搞創作 ， Mac OS 那種“拿來就能用、用起來不出錯”的穩定感 ， 也確實有吸引力 。
但話說回來 ， 也不是所有人都會喜歡 Mac 。 它的系統封閉 ， 很多軟件不好裝；配置不可升級 ， 預算一上來就很難控制；生態相對統一 ， 這也意味著給消費者的選擇更少 。
而今年英特爾推出的酷睿 Ultra 7 258V ， 則讓 Windows 陣營也開始變得有意思起來 ， 甚至有追平Apple M系芯片的能力：大幅降低功耗 ， 續航大幅提升 ， 還加入了專用的 AI 運算芯片（NPU） ， 可以本地運行越來越多 AI 工具和生成式應用；再加上我們熟悉的 Windows 系統以及更強的擴展性、豐富的產品選擇和更靈活的價格區間 ， 對不少用戶來說 ， 反而更自由、更實用 。
那么問題來了 ， 如果一個普通消費者 ， 不是開發者 ， 也不是靠剪視頻做設計吃飯的專業人士——你只是希望有一臺能輕松搞定日常辦公、續航強大、還能部署專屬 AI 的筆記本 ， 那到底應該怎么?。 渴羌絳嘈?Mac 的穩定、安靜和高續航 ， 還是嘗試一臺更開放、可拓展、能跑本地 AI、價格上更有優勢的 Windows 筆記本？
這篇文章 ， 我們選擇了Windows和MAC陣營的兩臺 ， 從芯片架構、AI 性能、實際使用體驗 ， 到生態和成本 ， 一一說清楚 。
同價位“頂配輕薄本” ， 區別在哪？
我們先來看看這次對比的兩臺機器 ， 分別是聯想的 ThinkPad X9-14 Aura AI 和蘋果的 13（M4 版） 。 別看一個是 Windows 陣營、一個是 macOS 陣營 ， 它倆的定價其實非常接近——都是 1.3 萬元上下 ， 甚至都標配了 32GB 內存和 1TB 大容量存儲 ， 算是各自體系下非常“頂配”的輕薄本了 。
聯想ThinkPad X9-14 Aura AI 搭載的是英特爾今年主推的酷睿 Ultra 7 258V ， 這是基于全新 Lunar Lake 架構打造的處理器 ， 采用了臺積電 N3B 工藝 ， 內部是 4 個高性能 P 核 + 4 個高能效 E 核的混合設計 。
這代處理器最大特點就是功耗壓得非常低 ， 同時首次內置了 47 TOPS 的 NPU ， 專門用于本地 AI 運算 。 此外 ， 它還集成了新一代 Arc 140V 核顯 ， 采用 Xe2 架構 ， 圖形性能相比上一代大幅增強 ， 甚至能跑一些 3A 游戲 。 整體來看 ， 這顆 CPU 是英特爾專門為輕薄 AI PC 打造的 ， 主打低功耗、高能效和 AI 應用支持 。
而蘋果這邊的 則采用了最新的 Apple M4 芯片 ， 繼續延續自研 Arm 架構 ， 配備 4 個性能核心和 6 個能效核心的 10 核 CPU ， 搭配統一內存架構、10 核 GPU 和 16 核 NPU 。
整體設計還是以輕量、能效為核心 ， 適合日常使用和內容創作等主流場景 。
雖然 M4 芯片在硬件上具備不俗的 AI 運算能力 ， 但蘋果目前推出的 Apple Intelligence 功能尚未對國內用戶開放 ， 相關功能處于早期測試階段 ， 暫時還無法真正落地 。 因此對于大多數用戶來說 ， 這部分 AI 能力短期內難以體驗到 ， 整體體驗更多還是停留在 macOS 本身的系統優化與生態優勢上 。
參數看起來都不差 ， 但實際體驗才是關鍵 。 尤其在這個 AI 時代 ， CPU 的性能、調度效率和本地算力能力 ， 比以往更重要 。
接下來我們來看看這兩顆芯片在真實使用下 ， 表現到底如何？圖形與 AI 性能實測
在圖形性能方面 ， 我們先分別對兩臺設備的核顯（iGPU）進行了 3DMark 測試 ， 包含 Steel Nomad Lite DX12、Vulkan ， 以及 Wild Life Extreme 三個項目 。
首先是 Steel Nomad Lite DX12 ， 這個測試只支持 Windows 平臺 ， 因此只有英特爾酷睿 Ultra 7 258V 能跑 ， 得分為 3095 分 。
【AI 筆記本選購大難題：蘋果 M4 還是酷睿 Ultra 7？】
蘋果 M4 因為不支持 DX12 ， 無法參與這項測試 ， 但這也正體現了兩個平臺在圖形 API 支持上的一個明顯差異——Windows 本地對 DirectX 的支持依然是它的強項 ， 尤其對玩游戲、跑傳統圖形渲染的用戶來說更友好 。
在 Steel Nomad Lite 測試中 ， 我們選擇 Vulkan 作為統一的渲染 API ， 以確保兩臺設備都能參與對比 。 結果顯示 ， 蘋果 M4 的得分為 3834 分 ， 而搭載 Arc 140V 的英特爾酷睿 Ultra 7 則為 3034 分 。
雖然從分數上來看蘋果領先 ， 但英特爾這邊的表現其實更值得關注：作為一顆集成核顯 ， Arc 140V 在 Vulkan 這種跨平臺高負載場景下依舊穩定跑進 3000 分區間 ， 體現出不俗的圖形調度能力和生態兼容性 。
這也意味著 ， 對于很多日常使用 Vulkan 開發環境的 AI 工程師、圖形設計師或多平臺開發者而言 ， 酷睿 Ultra 平臺不僅能提供足夠的圖形算力 ， 更在工具支持和跨平臺調試中具備明顯優勢 。
最后我們來看一項更偏向移動端真實游戲場景的測試 —— Wild Life Extreme 。 這項測試模擬的是高負載游戲畫面下的持續圖形渲染能力 ， 最終結果顯示：蘋果 M4 拿到了 8706 分 ， 而英特爾酷睿 Ultra 7 258V 的 Arc 140V 核顯則得到了 6957 分 。
從分數上看 ， M4 確實有更強的穩定性和能效調度優勢 。 但英特爾平臺的得分也不低 ， 在輕薄本集顯中依舊處于中上游水準 ， 而且它運行的是原生 Windows 游戲環境 ， 支持更廣泛的 API 和圖形驅動 。更重要的是 ， Arc 140V 擁有良好的 DX 支持與可擴展性 ， 在《英雄聯盟》《CS2》這類主流網游中 ， 穩定跑出比較穩定的幀數 ， 如果你需要更強圖形性能 ， 甚至還可以接駁外接顯卡塢進一步拓展 。
接下來我們來看看它們的Ai性能表現 ， 英特爾是在 2023 年下半年正式提出“AI PC”概念的 ， 從那之后 ， 不論是芯片中集成 NPU、還是軟硬件配合優化 ， 它幾乎把 AI 當作下一階段 PC 的核心能力在推進 。 蘋果這邊雖然說得少 ， 但早在 2017 年發布 A11 芯片時 ， 就已經在 iPhone 上加入了專用的神經網絡引擎（NPU） ， 之后每一代芯片也都在默默增強 AI 計算能力 。
兩家廠商雖然路徑不同 ， 但目標一致——都想讓設備更懂用戶、更能本地處理智能任務 。 英特爾有自己的 OpenVINO 框架 ， 主要服務于 Windows 端 AI 推理、圖像識別等場景；而蘋果則用 CoreML 將 AI 融入 macOS 和 iOS 系統中 ， 用起來更像“系統功能”的一部分 。
為了更直觀地對比兩臺機器的 AI 理論性能 ， 我們用 Geekbench 6 AI 和 UL Procyon 的 AI Computer Vision 測試進行跑分 ， 分別調用了每個平臺原生的 AI 框架 。 這類測試雖然不能完全代表實際體驗 ， 但足以看出兩款芯片在 AI 運算上的設計取向和性能釋放情況 。
在 AI 和圖形測試中 ， 蘋果 M4 的理論性能看上去確實不差 。 比如在 Geekbench AI 測試中 ， M4 的 NPU 項拿到了較高分數 ， 部分跑分上領先于英特爾酷睿 Ultra 7 258V 。
但問題是：這些性能 ， 目前普通用戶幾乎用不上 。 Apple Intelligence 尚未在國內開放 ， M4 上的 NPU 基本沒有實際用途 。 再強的算力 ， 沒有生態支持和軟件落地 ， 終究是“堆料” 。
反觀英特爾 Ultra 7 258V ， 它的 GPU、CPU 在多精度 AI 運算上表現更為均衡 ， 尤其在 GPU 的量化、半精度和單精度運算上全面領先 ， 能輕松勝任圖像生成、字幕識別、視頻增強等高強度本地 AI 任務 。 而這一切 ， 不需要等待系統更新 ， 也不依賴服務區開通 。
在 UL Procyon 的 AI Computer Vision 測試中 ， 英特爾憑借 Xe2 核顯的 XMX 矩陣引擎 ， 直接在 FP16 和 INT8 等實用項中實現反超 ， 表現更接近現實 AI 應用的負載場景 。 比如運行本地大模型、部署自動配圖、做局部換臉、視頻 AI 上字幕 ， 這些都已經能在英特爾平臺穩定落地 。 而 M4 ， 即使理論分高 ， 目前也沒法做這些事 。
實際AI體驗：
當然 ， 跑分只是檢驗性能門檻的敲門磚 ， 真正能不能落地、能不能跑得順才是關鍵 。
我們測試了兩個當前使用最廣泛的本地大模型平臺：LM Studio 和 Ollama 。 這兩個軟件都支持一鍵加載模型并提供直觀的交互界面 ， 適合普通用戶快速上手 。 其中 ， LM Studio 原生支持 Windows 和 macOS ， 分別調用 Vulkan 和 Metal 圖形接口；而 Ollama 除了官網提供的通用版本外 ， 英特爾還專門推出了一個為酷睿處理器深度優化的版本 ， 能進一步發揮其 CPU 與 Xe 核顯的聯合推理性能 。
我們統一選擇了同一組蒸餾后的 DeepSeek R1 14B 模型 ， 用一個典型的二元方程組作為推理樣本進行推理速度測試與推理質量驗證 。
從 LM Studio 的測試結果來看 ， ThinkPad X9-14 Aura AI搭載的酷睿 Ultra 7 258V 表現非常穩定 ， Token/s 達到 9.2 ， 領先 M4 的 7.25；
雖然首個 Token 的響應時間略慢 ， 但整體生成速度更快 ， 推理體驗更流暢 。
而在 Ollama 環節 ， 由于英特爾優化版 Ollama 的加持 ， X9 AURA 的性能幾乎與 M4 持平甚至略有反超：Token/s 達到 9.7 ， 高于 M4 的 9.25 。
在模型加載時間上 ， X9 AURA 也更勝一籌 ， 僅用時 21 秒即完成模型初始化 ， 比 M4 的 24 秒更快完成準備階段 。 雖然在提示詞響應階段 M4 的速度略快 ， 但英特爾的表現已非常接近 ， 且整體體驗區別不大 。
除了我們剛才測試的 Ollama、LM Studio 這些 AI 模型平臺 ， 其實現在很多廠商也已經在輕薄本中預裝了本地 AI 助手 ， 比如Windows自帶的Copilot+ ， 或像聯想這臺 X9-14 Aura AI自帶的聯想天禧 AI 助手 。
它主打的是一套可本地運行的輕量 AI 工具 ， 比如智能問答、摘要生成、PPT 制作建議、郵件潤色、文生圖等 ， 界面簡潔、響應迅速 ， 日常辦公場景中非常實用 。
更重要的是 ， 天禧很多功能并不依賴聯網 ， 可以基于本地部署的7B大模型調用設備的 NPU 和 CPU 本地完成推理響應 ， 響應快、功耗低 ， 對數據安全也更友好 。 像我們在實際使用中測試的文檔總結、會議記錄轉寫這些功能 ， 體驗都比較順滑 ， 能有效提升日常效率 。
可以說 ， 對于不想自己折騰模型、也不熟悉 AI 平臺的用戶來說 ， 像天禧這種“開箱即用”的 AI 助手 ， 是 AI PC 真正落地的第一步 。
實際應用體驗：
除了大模型推理、圖像生成這類“重負載”任務 ， AI PC在日常辦公里的實際價值同樣不容忽視 ， 特別是在視頻會議場景下 。 比如騰訊會議這類主流工具中常用的「背景虛化」「美顏」等特效 ， 現在已經全面支持調用 NPU 進行加速處理 。
在實際測試中 ， 我們分別使用 ThinkPad X9-14 Aura AI 和 Air M4 開啟“模糊背景”效果 ， 并觀察功耗與硬件資源分布 。
在搭載英特爾酷睿 Ultra 7 258V 處理器的 ThinkPad X9-14 Aura AI 上 ， AI Boost NPU 成功被調度 ， CPU IA 核心功耗穩定在約 1.46W ， Arc 核顯處于低負載狀態 ， 系統整體仍保持在低功耗運行區間 。 得益于專屬 NPU 的分擔 ， 這一過程無需過度依賴 CPU/GPU ， 能效表現非常理想 。
而在 Air M4 上 ， 系統同樣調用了 Apple Silicon 的 NPU 模塊 ， CPU + GPU + NPU 的合計功耗大約在 1.28W 左右 ， 控制得同樣優秀 。 兩款設備都能順利完成背景模糊計算 ， 區別在于調用邏輯與調度策略不同 。
不過 ， 英特爾這邊的好處是平臺開放度高、第三方適配成熟度高 ， 比如 OBS、騰訊會議等軟件幾乎都能第一時間獲得優化支持 。 同時 X9-14 Aura AI 也有更強的接口拓展能力、更高的顯示輸出上限 ， 對于需要外接多個屏幕或頻繁遠程辦公的用戶來說更加實用 。
除了會議場景 ， 在剪輯軟件中使用 AI 功能也逐漸成為生產力的一部分 。 我們這次選用了支持 AI 摳像的萬興喵影 ， 在兩臺機器上進行實測 ， 看看誰能更快、更穩地扛住這類本地 AI 運算 。
測試場景相同：導入 4K 視頻素材 ， 應用 AI 摳像特效 ， 并進行實時預覽與拖動播放 。
在搭載英特爾酷睿 Ultra 7 258V 的 ThinkPad X9-14 Aura AI 上 ， 系統調度非常積極 ， AI Boost NPU 有效介入 ， CPU 多核心頻率跑滿 ， IA 核心功耗達到 16.65W ， 整體 CPU Package 為 24.42W ， GPU 也維持在 24% 左右負載 。 在這樣高強度的負載下 ， 預覽畫面依舊順滑 ， 響應非常迅速 ， 幾乎無感知延遲 。 可以看出英特爾這代平臺在高并發調度、多模塊協作方面優化非常到位 。
反觀搭載 Apple M4 的 MacBook Air ， 雖然也順利完成了同樣的操作 ， 但更偏向于依賴 CPU+GPU 協同完成主運算 ， ANE 模塊并未參與 ， 整體功耗被控制在 7.4W 左右 。 在實際體驗中 ， 雖然剪輯畫面大體流暢 ， 但在特效加載、時間線跳轉等操作中 ， 會出現輕微的延遲或停頓 ， 說明在高算力 AI 場景下仍有一定壓力 。
綜合來看 ， X9-14 Aura AI 的優勢不僅體現在處理速度更快 ， 更關鍵的是它展現出強大的調度能力與平臺優化 ， 在實際剪輯工作中能明顯減少等待時間 。 而 M4 雖然能效比出色 ， 但在面對重度 AI 視頻任務時 ， 依舊更適合作為輕負載辦公工具 。
續航：
對于一臺日常隨身用的輕薄本來說 ， 續航到底強不強 ， 其實不只是看電池多大 ， 而是看它在各種不同場景下“吃電”的效率 。 尤其是像 Apple M4 和英特爾酷睿 Ultra 7 258V 這種主打 AI 能力的輕薄平臺 ， 如果性能強但續航拉胯 ， 也會直接影響我們在外辦公、追劇、開會的體驗 。 所以我們這次專門做了三組 Procyon 場景測試 ， 分別對應日常辦公、視頻播放和空閑待機 ， 看看它們到底誰更耐用、誰更聰明地用電 。
在 Office 測試中 ， 酷睿 Ultra 7 258V 的功耗為 3.45W ， 雖然略高于 Apple M4 的 3.3W ， 但差距非常小 ， 屬于同一水平 。 值得注意的是 ， 在實際操作體驗中 ， 英特爾平臺憑借更激進的線程調度策略 ， 在多窗口文檔、表格、網頁切換中能提供更快的響應反饋 ， 因此略高的功耗換來的 ， 是更具效率的使用體驗 。
視頻播放場景中 ， 酷睿 Ultra 的功耗為 3.85W ， 對比 M4 的 3.675W 依舊只高出約 0.2W ， 差異極小 。 從播放流暢度與幀率穩定性來看 ， 兩者體驗基本一致 ， 但在部分高碼率片源播放中 ， 酷睿 Ultra 依托更強的 iGPU 與編解碼硬件 ， 解碼負載更穩定、畫面切換更順暢 。
真正拉開差距的是 Idle 空閑待機表現 。 酷睿 Ultra 7 258V 實測功耗低至 1.65W ， 幾乎是 M4 的一半（3.156W） 。 這說明在合蓋、鎖屏、后臺掛載等場景下 ， X9-14 Aura AI 能以更高效的能耗控制機制拉長整機待機時間 。 這對于需要長時間移動辦公、頻繁喚醒的用戶而言 ， 是一項非常實用的優化 。
總結來看 ， 雖然兩款平臺在主動使用場景中的功耗差距非常小 ， 但酷睿 Ultra 在空閑控制方面展現出明顯優勢 ， 這種“用則盡力跑、不用則極致省”的策略 ， 為高頻移動辦公用戶提供了更加靈活與耐用的續航保障 。
總結：如果我們把這場對比看作一場綜合能力考試 ， 那其實現在已經可以交卷了 。 因為不止性能單項出彩 ， 聯想 ThinkPad X9-14 Aura AI 這臺機器在整機體驗上 ， 也遠比你以為的更強大、更全面 。
從外觀和做工來看 ， ThinkPad X9 Aura AI 屬于典型的“沉穩派”選手 ， 摸上去是 ThinkPad 一貫的硬朗質感 ， 機身僅 1.27kg ， 厚度控制得不錯 。
這塊屏幕14 英寸、2.8K 分辨率的 OLED 觸控屏 ， 不但支持 120Hz 高刷新率 ， 還覆蓋 100% DCI-P3 色域、亮度達到了 500nit ， 連專業用戶都挑不出毛病 。 MacBook Air M4 的屏幕固然也優秀 ， 但它不是觸屏 ， 也不是 OLED ， 所以如果你對畫面層次、觸控交互、甚至創作繪圖類場景有需求 ， 那 X9 是實打實的一步到位 。
當然 ， 最核心的還是性能表現 。 我們前面已經跑了非常多測試 ， 從 AI 本地部署、到視頻會議背景虛化、再到 AI 摳像處理 ， 英特爾酷睿 Ultra 7 258V 在 X9 上的綜合表現非常亮眼 。
回到文章一開始我們提出的問題：蘋果 M4 還是酷睿 Ultra 7？
經過這段時間對 ThinkPad X9-14 Aura AI 和 MacBook Air M4 的深度體驗 ， 我的結論是：差距 ， 正在迅速縮小 。
先說性能 。 過去我們總覺得 ARM 架構天生能效高、溫控穩 ， x86 總是“高性能但發熱大” 。 可現在 ， 英特爾這顆酷睿 Ultra 7 258V ， 已經徹底扭轉了這種印象——本地跑大模型、處理圖像、剪輯視頻這些重活 ， 它不光扛得住 ， 還扛得非常從容 。 而且不需要犧牲太多功耗或風扇噪音來換性能 ， 日常工作甚至 AI 操作都能維持非常穩的能效表現 。
尤其在 AI 這塊 ， 英特爾是真的動真格了 。 除了硬件層面的 NPU + Xe 圖形引擎 ， 英特爾還投入了大量資源在本地 AI 應用和生態適配上 。 你看我們實測用的 Ollama、LM Studio、AI 摳像、虛擬會議背景模糊 ， 這些原本對硬件要求不低的功能 ， 現在在 X9 上都能跑得有模有樣 ， 很多軟件甚至優先適配英特爾平臺版本 ， 體驗比在 M4 上更完整 。續航方面蘋果還是略占上風 ， 這是它架構帶來的天然優勢 。 但酷睿Ultra 7 258V的功耗已經拉得非常接近了 ， Idle 狀態下差不多腰斬 ， 一整天的外出辦公基本都能撐住 。
另外不得不提一點：生態和擴展性 。 如果你和我一樣 ， 是需要用到 HDMI、多個 USB 接口、移動硬盤、專業外設的重度辦公用戶 ， 那 X9 的配置和接口真的香 。 再配上 Windows 全平臺的兼容性、本地 AI 工具的靈活性 ， 還有企業級的售后服務 ， 整體體驗是更貼近國內用戶需求的 。
這代酷睿 Ultra 200V 系列 ， 正在用一個非常穩的姿態 ， 把曾經屬于 ARM 的能效優勢一步步奪回來 。 而在我們最關心的本地 AI 能力、辦公效率、生態擴展這些商用核心場景里 ， 它甚至已經走在了前頭 。
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