三问苹果AI 谁会成为“中国合伙人”?

珊珊来迟 苹果AI玩起“平衡术”

作者／ IT时报记者 贾天荣

编辑／ 郝俊慧 孙妍

6月10日凌晨，苹果WWDC 2024如期召开，本次大会的聚光灯毫无悬念地聚焦于苹果在人工智能领域的深远布局。

苹果将其全新的AI产品命名为“Apple Intelligence”，这是一款适用于 iPhone、iPad 和 Mac 的个人智能系统，它将大模型的强大功能与个人情境相结合，提供有用且相关的智能。简单来说，Apple Intelligence是基于Apple芯片的超强算力，准确理解目前用户所处的情境，联动多个App来帮助用户提高效率。

苹果的AI布局一经推出引发了巨大关注与争议，埃隆·马斯克的强烈反应，华尔街投资者们的“矛盾”，都为苹果AI产品的前景增添了几分戏剧色彩。

苹果AI

是ChatGPT套壳吗？

在令人眼花缭乱的众多消息中，最引人关注的莫过于苹果宣布将与OpenAI合作，ChatGPT将整合到新一代苹果操作系统中，Siri支持调用ChatGPT-4o，提供文生图等功能，苹果公司也正在推进其他公司大模型产品的接入。

此举随即引发热议，特别是特斯拉CEO埃隆·马斯克反应强烈，在社交媒体上连发批评，指控苹果这一决策可能危及用户隐私，甚至表示要禁止苹果产品在其公司内使用，暗示OpenAI可能借苹果平台暗中采集用户数据。他认为，苹果不够聪明，无法自主开发AI，却表示能够确保OpenAI保护用户的安全和隐私，这显然是荒谬的。此前更是有报道称，苹果智能是套壳的GPT-4o。

但《IT时报》记者注意到，或许是为了回应质疑，WWDC后，苹果机器学习官网公布了 Apple Intelligence 的详细信息。据苹果官方介绍，Apple Intelligence 由两个基础模型组成：本地模型与云上模型。

值得一提的是，其中本地模型设备上约 30 亿参数的语言模型，测试得分高于诸多 70 亿参数的开源模型（Mistral-7B 或 Gemma-7B）。而云上模型可通过私有云计算，并在 Apple 芯片服务器上运行更大的云端语言模型。

“私有云计算”也是苹果大会上宣布的一项重要技术革新，这一技术旨在为用户提供更强大的人工智能服务，同时坚守其对用户隐私的承诺。

在Logenic Al 联合创始人李博杰看来，苹果的隐私计算策略旨在通过数学和加密技术确保用户数据即使上传至云端也能保持隐秘性，这意味着即便苹果或其他第三方接触到数据，也无法轻易解密实际内容，是基于严密算法的保障措施。

然而李博杰也表示，在理想状态下，苹果的这套系统设计能够为用户数据提供可靠的安全保障，但实际操作中能否严格遵循设计原则，避免因简化流程或成本考量而牺牲安全性，则是外界担忧的关键。毕竟，缺乏透明度使得外界难以验证苹果是否真正在每个环节都落实了其宣称的隐私保护措施。

苹果方面表示，Apple Intelligence 由多个高性能生成模型组成，这些模型专门针对用户的日常任务，动态适应他们当前的活动。Apple Intelligence 中内置的基础模型针对用户体验进行了微调，例如编写和精炼文本、对通知进行优先级排序和总结、为用户与家人朋友的对话创建有趣图像，以及采取应用内操作来简化应用之间的交互。

种种迹象表明，苹果在AI领域布局已久，Apple Intelligence的核心仍然是以自己训练的大模型为基础，而接入的Open AI等大模型，或许只是一种补充“挂件”。

《IT时报》记者注意到，早在去年年底，苹果就曾发布论文，介绍了一种可以在超出可用DRAM容量设备上运行LLM（大语言模型）的方法。当时有观点认为，该项突破性研究扩大了LLM适用性和可及性，苹果将生成式AI集成到iOS 18的计划或将加快推进。

今年4月，苹果在AI代码社区Hugging Face上发布了OpenELM大模型。这是一个由不同参数大小构成的一系列开源大型语言模型，可运行在端侧设备上。该系列模型包含2.7亿、4.5亿、11亿和30亿共4个不同参数版本。基于较小的参数量，这些模型可在端侧设备上独立运行，而不必连接云端服务器。

不少业内人士也向记者指出，苹果虽然提到了与OpenAI的合作，但这并不意味着完全依赖OpenAI的技术。苹果集成在系统中的核心模型是自主研发的成果，旨在手机端实现轻量级模型处理日常任务，而复杂的计算则交由云端的强大模型完成。

WWDC后，库克也在专访中回应了与OpenAI的合作：“我们考虑了所有因素和每一个潜在的合作伙伴。显然，我们不会永远只依赖某一个人或某个公司。我们也在与其他人合作。但 OpenAI 是首选，我认为今天他们是最好的。”苹果高管则也在接受采访时暗示，未来可能与谷歌大模型Gemini达成协议。

值得注意的是，苹果官网信息显示，Apple Intelligence今年仅在美国地区提供英语版本，其他语言及模型将于明年逐步推出。由于目前ChatGPT仍未进入国内市场，苹果可能需要另外寻找国内的优秀大模型企业进行合作，才能够为国内用户提供大模型服务。

今年3月，有消息称苹果正在与百度进行谈判，以便在苹果设备使用百度人工智能生成技术，引发了广泛关注。虽然此事最终并未得到官宣，但业内人士纷纷猜测文心一言可能会成为苹果的“中国合伙人”。

前景如何

资本也很矛盾？

有趣的是，关于苹果发布的AI产品，资本显得“后知后觉”。

WWDC当日，在放出“苹果智能”套件等大招后，华尔街投行们认为AI功能上的增量并不符合预期，这也使得苹果当日收盘下跌1.91%，市值一夜蒸发580亿美元，这是苹果自2010年以来WWDC后的最差表现。

到了6月12日，华尔街的态度却出现了180°的转变，多家投行接连发布看好苹果的报告，隔夜美股苹果股价收涨7.26%，突破 200 美元，创历史新高，一夜间市值大涨2151亿美元，反超英伟达重回美股市值第二。

经过一天的市场发酵，分析师们认为，虽然苹果AI没有革命性突破，但将刺激iPhone的销售。因为据发布会透露，Apple Intelligence仅支持A17 Pro芯片以及M系列芯片，即只支持iPhone 15 Pro以上的机型以及搭载M系列芯片的iPad产品和Mac产品。

之所以说没有技术突破，源自于苹果的这种端云结合策略并非独创，而是目前行业内的通用做法，谷歌、华为等其他厂商也遵循类似的技术路径。

“苹果的AI产品亮点并不突出，基本上每家手机厂商都在做类似的东西。”李博杰认为，诸如谷歌等其他厂商也在推进相似的技术路线，比如端云协同的AI模型应用，谷歌不仅在自家手机上集成了高级AI功能，还开源了自己的模型，促进了技术的普及和应用。荣耀CEO赵明也在不久前指出，未来的发展趋势是端侧AI和云侧AI协同。

即便如此，李博杰告诉《IT时报》记者，将先进的AI模型应用到智能手机上还是面临着重重挑战，首先，能耗问题便是直接在手机端运行大模型的一大障碍。最为关键的是，尽管技术层面在手机上实现类ChatGPT应用在手机可行，但关键在于如何在保证良好用户体验的同时，控制好成本，“很多手机公司之所以到现在还没有推出 AI手机，不是技术做不到，而是成本问题”。

记者注意到，目前要使用GPT-4o，仍需要以每月20美元的价格开通ChatGPT Plus，而苹果提到准备在今年晚些时候将ChatGPT集成到系统平台中，用户无需创建账户即可免费访问，通过Siri直接显示答案。

李博杰进一步分析，苹果股价上涨，表明市场对于苹果在AI领域的自主研发能力及其实现技术落地的能力仍持乐观态度。

依靠生态

AI Agent会成为未来吗？

在苹果的介绍演示中，Siri也因为AI变“聪明”了。

凭借着强大的语言理解功能，全新的Siri能更加自然地联系上下文，真正理解用户的意图，在Apple和第三方App中执行数百项新操作，帮助用户简化和加速日常任务处理。

苹果尤其强调，Apple Intelligence是一套基于个人情境的AI系统。例如，针对紧急变更的工作会议，你只需向Siri提出一个涉及多重信息整合的问题——“是否能及时从会议赶到孩子晚上的表演？”Siri就能智能整合来自消息、地图等应用的数据，规划出最佳路线与时间预估，从你手机的所有内容中找到答案，给予最实用的建议。

实际上，这些功能并非什么新鲜事，早在一个月之前，谷歌公司发布的AI搜索，已经可以做到文字搜图片或者搜视频等等；一键修图、通话录音摘要等功能，也已是国产手机厂商标配应用。

但这些功能可以在每天调用1.3亿次语音请求的Siri上实现，仍让不少用户期待，打通日历、地图、邮件等数百种App后，Siri可以直接完成酒店预订、日程安排、地图规划等任务。

这些看似在国内外大模型产品与智能手机产品上都已经上线的功能，集成于OS系统底层后，让系统与AI结合的深度得到了空前提升，随时都可调用的AI能力，将大幅提升用户体验。有人认为，Siri更接近人们理想中的AI Agent（人工智能体）了。

这或许会成为苹果构建AI生态时的核心优势——通过其封闭且高度集成的生态系统。

通过严格的系统权限管理，苹果限制了第三方开发者直接访问底层功能，这些限制实际上为苹果自家的服务，Siri筑起了一道壁垒，确保了其在用户体验上的独特性和不可替代性。

如果苹果能确保Siri等服务与iOS系统的深度融合，不仅限于基本的语音命令响应，还包含对各个应用的精细控制和数据访问，从而为用户提供无缝体验，这将是第三方开发者难以复制的。

李博杰指出，尽管OpenAI、谷歌等公司在AI领域长期耕耘，但苹果在手机生态系统上仍旧优势显著，未来苹果向第三方开发者开放API接口也将成为开发者们的机会。

在一些业内人士看来，虽然苹果的AI战略发布时间相对滞后，且当前模型的先进程度尚未达到行业领先地位，但其在软硬件一体化方面的深厚底蕴和用户基础，加上未来可能的开放策略，仍将在AI生态竞争中占据有利位置。