文 | 蔚然先声，作者 | 张从白，编辑 | 周在安

2023来，英伟达凭借其AI硬件业务的强劲表现，实现市值6.3倍增长，达到2.36万亿美元。ChatGPT、Sora等生成式AI的发布，更使科技行业迈入全新的发展阶段。

在可预见的未来，AI的重要性日益显现。未能有效把握AI发展机遇的科技企业将面临被市场淘汰风险。在美股“七巨头”中，唯独苹果在AI布局上表现极为谨慎，备受外界关注。

3月20日，库克在微博称自己到访上海，此行的目的之一是参加Apple静安店的揭幕仪式。据悉，这家直营店的规模全球第二。尽管库克外滩散步，并品尝了上海的早餐，但此刻他并不轻松，因为眼下的苹果饱受争议。3月21日，美国司法部和十几个州的总检察长对苹果公司提起了反垄断诉讼。随即，苹果股价低开低走，收跌4.09%，报收于171.37美元，创下自2023年8月4日以来的最大单日跌幅。其市值一夜之间蒸发超过1100亿美元。

业务方面，据市场调研机构Counterpoint Research最新数据显示，今年前六周，iPhone在中国销量同比下降24%，整体排名第四。根据苹果公司2024第一季财报数据，大中华地区该季度营收为 208 亿美元，同比减少13%。

产品布局方面，苹果发售了XR穿戴设备“Vision Pro”，虽然发售当日加价6万，但如今已因体验不成熟而跌破发行价，引发退货潮。

筹备10年，投资超过100亿美元的苹果“泰坦”造车项目也被取消，大部分汽车团队成员将被转至人工智能部门，取消造车的原因我们在文章《苹果也无法在造车上找到差异化》做出了分析，这里不多赘述。

外界普遍认为，苹果若想继续保持领先地位，关键在于其AI领域的布局成果。天风国际分析师郭明錤曾评价指出：如果苹果今年无法推出优于市场预期的生成式AI服务，那么英伟达的市值很可能将超越苹果。

我们认为，苹果在人工智能技术并不是毫无准备，但以OpenAI为主的生成式AI发展如此迅速，让苹果公司始料未及。显然，苹果是落后于AI发展的时间线了，为了安抚投资者与用户，库克于上海期间也再次强调：“苹果的生成式AI，在今年晚些时候会有新闻宣布”。

苹果的AI路

1985年，乔布斯在瑞典隆德大学发言：“我希望有一天，当下一个亚里士多德出现时，我们可以用一台电脑捕捉亚里士多德的基本智能。这样，后代的学生就可以向亚里士多德提问，并且可以得到回答”。

乔布斯几乎预见了大模型技术的崛起，并坚信人工智能将为苹果公司带来远大前景。Siri是由乔布斯主导，苹果公司对人工智能最早的探索，但在库克时代，苹果在人工智能领域的发展步伐却有所减缓。

苹果AI的发展可以分为三个阶段：

Siri阶段

2010年，苹果就以2亿美金收购了“Siri”项目，并将其发展为串联苹果生态的智能语音助手。Siri发布的同时，正逢科幻电影《钢铁侠》大热，其中的人工智能“贾维斯”仿佛就是Siri的完全体，让用户无限期待。

然而，尽管Siri已经历了长达14年的迭代更新，但用户对其的评价却相当糟糕。Siri几乎未展现出明显的进步或提升，其功能仍然主要局限于查询天气、设置闹钟、讲述笑话等简单任务。在面对更复杂的对话场景时，Siri往往无法妥善处理，转而直接跳转至搜索网页。此外，Siri在语言的识别以及句式的理解方面也存在较大缺陷，因此常被戏称为“人工智障”。

Siri表现不佳的原因其实并不难以理解，要想实现Siri内容更丰富、功能更全面、个性化更出色，必须不断深入收集与分析用户的录音与行为数据。对于苹果而言，其一直将用户隐私保护作为产品力的核心，因此，这样的升级将与其产品理念产生较大的冲突。

2019年英国《卫报》报道称，一名举报者向他们透露，苹果用Siri记录用户说话，引起轩然大波。这是因为苹果使用外包团队收集相关数据以对Siri进行优化。苹果最终用全职员工取代了外包商，并且修改了相关规定，普通员工很难听到Siri的对话录音。

所以，Siri回答用户时只能在预设的数据库中寻找答案，《纽约时报》曾报道称，Siri简单添加单词需要长达六周的时间，这让Siri难以实时优化与迭代，逐渐远离人工智能概念。

仿生阶段

苹果仿生芯片自2017年起沿用至今，它最早诞生于iPhone X/8/8Plus的A11 Bionic处理器。它是手机处理芯片中增加了一个AI运算加速内核，又称NPU（嵌入式神经网络处理器）。

这块独立内核主要负责语音、图像、视频的识别工作，iPhone中的多项功能均依赖其运作。举例来说，它能够依据照片标签自动生成回忆视频；快速提取照片中的图像与文字信息；根据用户的使用习惯优化任务处理速度；实现面部解锁准确性提升等。这些功能的强大之处在于，它们均基于本地计算得以实现，无需依赖外部服务器，

从而确保了用户数据的安全与隐私。也因为名为仿生（bionic），彼时外界普遍认为这是一颗人工智能芯片。实际上，仿生芯片特殊之处在于计算时不会干扰到CPU和GPU的正常工作，能在极低的功耗下瞬时为用户完成计算。但从另一个角度来说，这只实现了“人工”，并没有实现“智能”，真正的智能应该是具有自我学习能力，而不是预设的计算方式。值得一提的是，高通在2017年也推出了具有神经网络系统的SOC——骁龙845。

空间计算阶段

库克在 2023 年的WWDC主题演讲中表示：“空间计算将数字内容与物理世界无缝融合，同时允许用户保持存在并与他人保持联系”。显然，此时苹果是相信未来是属于MR设备所打造的元宇宙的。

苹果在2017年的IOS 11上首次展示了AR概念，并发布了AR开发工具ARkit。配合首发于iPad Pro的LiDAR激光雷达，用户能将原本不切实际或天马行空的想法呈现在眼前。随后，苹果陆续推出空间音频、增强现实等功能，最终这些线索被今年发售的Vision Pro所串联。

苹果对传感器技术的运用颇为倚重。初代iPhone虽未配备键盘、3G功能以及自拍摄像头，却搭载了距离传感器、光线传感器乃至加速度传感器等先进组件。这些传感器的运用使得iPhone在智能化水平上远超当时市场上的其他手机产品。

苹果致力于通过传感器与算法技术，淘汰传统的交互逻辑。iPhone的推出，成功使手机摆脱了手写笔和键盘；空间计算领域，苹果期望能够突破屏幕与手持设备的局限性。而在汽车领域，苹果更是寄望于大量传感器与先进计算技术的结合，使用户在未来能够摆脱方向盘的束缚，实现真正意义上的自动驾驶。

因此，苹果汽车项目同样是传感器与算法技术应用的典型案例。尽管苹果在造车项目上历经波折并最终放弃，但在相当长的一段时间内，苹果积极收集了大量相关专利。除了众所周知的自动驾驶技术外，苹果还探索了更为前沿的技术领域，如增强现实显示导航；利用雷达生成周围高分辨率信息；估算道路表面摩擦系数的方法；根据交警手势判断交通状况以及车辆自主接入电源等。

让设备通过传感器了解用户，通过深度学习算法为用户提供所需要的支持，这是苹果对“人工智能”的理解。MR、空间计算是苹果认为的科技发展大方向，也是苹果对技术整合的最终阶段，在“机器之心”对苹果收购案例的整理中，也能印证这点。

措手不及的苹果

苹果公司历来高度重视自身的品牌形象。自库克执掌苹果以来，始终坚持只将成熟的技术呈现给用户，即便某项技术备受市场瞩目，也不会轻易上马。稳健的市场策略确保了苹果在产品与生态构建方面保持着极高的专注度。

苹果是相信人工智能的，只不过它是以收集数据和设备协同的方式来实现这一点。而生成式AI的出现似乎不在苹果的理解范围之内，目前来看，当AI能够理解语言后，其学习能力已经不能以对待机器人的眼光去看了。

从苹果近期的行动来看，似乎也没有坐以待毙，据市场调研机构Stocklytics最新报告披露，截止2023年，苹果总共收购了32家AI公司，是科技公司中收购数量最多的。现在的苹果似乎既怕赶不上AI大模型的热潮，又怕在发展过程中压错注。

媒体报道下的苹果AI同样扑朔迷离，今年初，苹果被曝光已经开始研发AI大模型，代号为Ajax，苹果内部称之为Apple GPT，拥有2000亿参数的Apple GPT可能与OpenAI最新的大模型性能相当。

但近日，在网站arXiv中，苹果上新了一篇名为《 MM1 : Methods , Analysis & Insights from Multimodal LLM Pre-training 》的论文，其中他们公布了名为MM1 的基础大模型，其中最大规模的只有300亿参数。相比之下，谷歌PaLM大模型拥有5400亿参数，OpenAI的GPT-4更是被猜测拥有1.7万亿参数。

甚至据知名苹果爆料人Mark Gurman称，苹果正在和谷歌洽谈“将谷歌Gemini Nano植入iPhone事宜”，谷歌Gemini Nano也是三星手机使用的端侧大模型。

目前外界对苹果大模型的说法层出不穷，在官方没有公布之前，很难断定苹果最后会以什么方式入局。我们认为，苹果在大模型布局上的进度相对缓慢主要是以下两点原因：

1.大模型to C应用场景的空白。

包括Chat-GPT在内，大部分生成式AI大模型仍围绕着网页对话框，对于普通用户来说，本质上还是一个更“智能”的私人助理或聊天机器人，如果大模型的作用只是给Siri升个级，苹果无需大费周章。

与其他巨头不同，苹果是更面向用户的科技公司。储备相关技术，并寻找将其转化为优质用户体验的切入点，这才是苹果一贯的产品思路。

2. 难以权衡用户隐私性。

Siri项目不止一次引发过用户对隐私问题的担忧，而大模型的训练更会如此，苹果作为一家特别强调用户隐私安全性的科技公司，自然要将生成式AI大模型的应用建立在保护用户隐私的前提下。

苹果与OpenAI等公司的差异在于，苹果的AI大模型旨在服务全球22亿台苹果设备的用户，自然要针对性地收集用户信息并进行个性化训练。苹果要考虑拿出一个什么样的隐私解决方案，目前最好的方法就是放入一个端侧的本地大模型，但这是否能带来突破性的体验还尚未可知。

对大模型应用场景的一些预测

首先，我们认为生成式AI大模型的核心优势在于打造各行业的“超级工具”， 类似于Sora在影视行业中所展现出的深远影响力。经过对每个行业内容的深度训练，大模型能够显著提供精准、高效的解决方案，从而成为推动行业发展的强大引擎。

其次，大模型对于To C场景而言，可想像的空间十分丰富，无论是为用户提供多元化的教育资源，还是进行精准的金融分析，或是实现个人情绪疏导，大模型都能依托其庞大的数据库进行个性化训练，但实现这些功能最大障碍依然是隐私安全问题。

苹果并非完全不在用户手机中收集数据，实际上，苹果用户可以通过访问“iPhone-隐私与安全性-分析数据”来查看被收集的大量数据。然而，苹果采用了差分隐私算法，确保即便在收集数据的过程中，苹果也无法确定这些数据具体来自哪部手机。目前，该算法主要收集硬件和性能统计等信息。

因此，我们期待苹果能够妥善解决大模型训练与隐私保护之间的矛盾，进而为用户构建一个功能全面的AI助理，或AI分身，协助用户高效处理工作、生活事务。同时，也存在苹果凭借其M系列处理器开创全新AI领域的可能性，从而成为一家融合用户、软件、硬件于一体的综合性AI公司。

目前市场中尽管已有众多手机应用了AI大模型技术，但尚未有能够撼动iPhone市场领导地位的产品出现。iPhone在华销售额的下跌，并非完全归咎于AI技术方面的欠缺。因此，从苹果积极收购大量AI公司，并将其巨额投入的造车团队转移至AI项目等举措来看，苹果显然已经明确了自己的AI发展策略与方向。

接下来，人工智能领域能否迎来 “iPhone时刻”，或者这仅仅是苹果公司在面临困境时的仓促之举，预计在今年6月的WWDC中，我们就能够窥见一二。