Selon un nouveau rapport, la migration de la gamme Mac d’Apple vers les puces M4 prendra plus de temps que prévu, en particulier pour les modèles Mac Studio et Mac Pro. Les mises à jour les plus récentes pour ces modèles ont été dévoilées lors de la WWDC 2023, mais il semble que les fans de. Les ordinateurs de bureau professionnels d’Apple devront attendre le second semestre 2025 pour voir des versions dotées de la puce M4.

Mac Studio M4,  Mac Pro M4

Dans le récent bulletin hebdomadaire Power On de Bloomberg, Mark Gurman a fourni plus de détails. Les Mac de niveau professionnel, tels que le Mac Studio et le Mac Pro, ne sont pas attendus avant la dernière étape du processus de migration vers les puces M4, qui devrait être achevée d’ici le second semestre 2025. Cela est conforme aux prévisions précédentes. datant de mai, confirmant que le plan d’Apple a été assez cohérent au cours des six derniers mois.

La gamme de puces M3 d’Apple a fait ses débuts avec les versions Pro et Max dès l’événement MacBook d’octobre 2023. Les puces M1 et M2 avaient défini une feuille de route claire avec les variantes Pro, Max et Ultra. Par exemple, le M1 Ultra a été introduit dans la version renouvelée du Mac Pro et dans le nouveau Mac Studio.

Mac Studio M4,  Mac Pro M4

Ce n’est pas la première fois qu’un Mac saute une génération de puce, comme le démontre le passage de l’iMac directement de la puce M1 à la puce M3.

En fait, Apple ne vend pas un grand nombre d’unités Mac Studio ou Mac Pro. Les véritables protagonistes des ventes restent les gammes MacBook Air et MacBook Pro, avec une marge importante par rapport aux autres modèles. Cette stratégie de mises à jour plus lentes pour les modèles haut de gamme pourrait être un choix calculé pour mieux gérer les ressources et concentrer les efforts sur les produits avec un volume de ventes plus élevé.

L’introduction progressive des puces M4, en commençant par les modèles grand public pour arriver ensuite aux modèles professionnels, pourrait assurer une transition plus fluide et une gestion optimale des ressources.

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