​昨天开倒车，今天放大招，被嘲笑的苹果AI，凭什么一夜翻身？

昨天开倒车，今天放大招，被嘲笑的苹果AI，凭什么一夜翻身？

两周前的 WWDC 应该是近十多年来风评反转最大的一次了。

我还记得发布会当天，苹果的股价收跌达到了将近 2%。

金融市场的风向直接引导了赶首发的新闻媒体和科技博主们，如果现在大家去各大平台搜索当天的首发内容的话，那么大概率你看到的内容都是唱衰苹果的。

但是仅仅只过了一天，苹果股价强势反弹超过 7.2% 创下 2022 年 11 月 10 号以来的最大涨幅。

不知道是华尔街回过味来了还是怎么样。

这个时候你再看相关内容，清一水的全变成了苹果 AI 革命，引领科技潮流了。

不是媒体两面派，实在是这世界变化快。

那么苹果究竟有什么魔力能在短短两天让资本市场的态度 180 度大转弯呢？

因为 Apple Intelligence 第一次让 AI 行业有了切实可行的商业落地方法。

记得在当天的推文当中，我说过 " 我不认为苹果在 AI 时代落伍了 "，" 果子哥可能不懂创新，但它一定懂赚钱。"

今天我们就来展开讲讲。

独特的软硬结合优势

之所以此前 AI 行业始终让人觉得商业前景一般，主要就是因为其行业领导者 OpenAI，谷歌等公司始终没有办法在收入和支出上取得平衡，这两家公司通过付费用户所获得的收益远远比不上它们为购买英伟达芯片所付出的成本。

可以说 AI 火了快两年，最大的收益人并不是掀起浪潮的 OpenAI，反倒是英伟达通过兜售自己的人工智能芯片赚了个盆满钵满。

你在金矿边上卖铲子，这没问题。

结果一问，有谁挖到了金子啊？

——一个也没有。

这问题就大了。

而从这个角度来看，苹果决定使用自家 M2Ultra 芯片训练大模型，虽然可能在绝对性能上不及英伟达，但是成本以及能效角度看，可能苹果是唯一有希望能做到大模型业务不亏本的厂商。

除了在成本侧苹果依靠自己独特的硬件优势大幅降低了支出，在销售端，苹果也依靠提高硬件门槛的方式，把端侧 AI 的成本转嫁给了消费者。

目前苹果的端侧大模型大约是 30 亿参数，按苹果自己的说法其实现效果可以媲美 70 亿参数的开源模型。

而根据官网的介绍，苹果这次在模型框架上用到了 grouped query attention 分组查询注意力机制和 LoRA 框架，压缩了推理的过程（也就是查询答案过程要做的算术题变少了），有效地降低了内存的占用，使得 30 亿参数模型得以在仅有 8GB 运存的情况下也能正常运行。

但即便是这样，全系 iPhone 也只有 15 Pro 和 15 Pro Max 才能支持，直接切割了 14 代之前的 iPhone。

众所周知，苹果一向在产品的存储部分保持着 only Apple can do 的节奏，升级内存容量的价格约等于买同等重量的黄金，而在 AI 时代来临之后，硬件和容量上的收割恐怕会进一步加剧。

也就是说，在 iPhone16 发布之前，想要体验苹果 AI，不好意思手机你得 7999 起，平板你也得 4799 起。

另外，不仅仅是内存，存储容量也面临着爆满的风险。

本来 128 的容量在这个手机软件愈发膨胀时代就已经捉襟见肘了，这系统里面再集成一个 30 参数的大模型，感觉以后的 iPhone 至少都得 512 起才够用了，相当于每次换 iPhone 又得多花至少 3000 块。

考验苹果粉丝自适应能力的时刻到了。

平衡第三方生态，拿捏开发者

除了硬件方面的问题之外，软件方面的问题也在困扰着整个 AI 行业。

目前我们手机的生态基本上都是以应用为中心的，但是 AI 它恰恰是去应用化的。

我举个简单的例子，比方说今天中午我打算吃牛肉面，我需要先打开美团或者饿了么，找到里面找到想要吃的店家，挑选好口味，加不加香菜等等，然后下单，等待配送。

而 AI 时代是怎么样的呢？你只需要对着 AI 说 " 我想吃 xx 家牛肉面，多加葱花香菜不要辣椒 " 然后就可以了，你完全不用打开外卖软件，一切操作 AI 都在后台帮你做好了。

听上去挺便捷的对吧，可这对于第三方的 APP 厂商们几乎可以称得上是史诗级的打击了，所有依照目前使用逻辑所建立的商业模式通通都会崩塌。

其中影响最严重的就是广告。

现在国内软件的内置广告有多么层出不穷大家应该都深有体会吧。

什么弹窗广告、开屏广告、摇一摇广告，甚至就连苹果设计规范里面明确禁止出现广告的灵动岛上，国内 APP 都能给你加上去。

我现在基本上买东西都不去京东、天猫了，有购物需求时我都找别的软件从开屏摇一摇广告跳转进去，速度比我直接打开京东 APP 还快。

各位可以想象一下，当使用这些软件的功能不再需要经历九九八十一难，直接说下想法 AI 就帮你做了，广告都没人看了，那就自然也不会有人投，这对开发者们来说，这一大笔收入就飞走了呀。

而且广告的影响还仅仅只是针对一些小 APP，像是微信、支付宝、美团、滴滴这些超级 APP，打开率降低的影响将更为惨烈。

这是中英两个版本的滴滴截图，对比一下你就可以看到，这些国产大厂们，究竟在自己的软件里面塞了多少跟主要功能没关系的 " 多元化业务 "。

做出租车的要干网络借贷，做外卖的要干游戏，做地图的要干小视频。

要是软件打开率降低，费尽心思加进来的 " 多元化业务 " 连入口都失去了，都直接釜底抽薪了还咋赚钱？

还有微信和支付宝，这两个更厉害，恨不得直接集成你手机里所有的 APP，各种各样的小程序就没想让用户从他们的软件里面出去。

什么 iOS、MIUI，看我腾讯 OS、阿里 UI 教教你怎么做手机。

这要是让 AI 把微信重新变回聊天工具，你看腾讯急不急？

最后咱们再说说使用体验，Apple Intelligence 相比目前推出的其他 AI 手机，最大的优势在于它是系统级的。

它可以调用更多的数据，然后通过端侧或云端的大模型来为用户提供更符合他们需求的服务。

但问题是，这个模式在国外可能跑得通，因为像邮件、iMessage 等等这些数据都是在苹果手里的，但是国内不同。

国内各大软件的数据基本都是各自割据的状态，微信的数据在腾讯那儿，淘宝的数据在阿里那儿。

那你苹果凭什么说懂用户？

知道我平时吃什么外卖最多的是美团，知道我平时最爱和谁聊天的是腾讯。

你苹果连这些数据都拿不到，那你凭什么说你真的理解我的需求？

再说了，腾讯有自己的混元，阿里有自己的通义，都有大模型，那用户为什么一定要用你呢？

所以未来极有可能微信和淘宝等软件也都自带一个端侧模型。

因为对这些超级 APP 来说，这些模型的背后其实也都有着他们自己的商业逻辑。

比如同样是给朋友发一个带视频链接的微信消息，调用混元发出去的就是腾讯视频，调用苹果模型发出去没准就是抖音视频。

为了维护整套体系，恐怕不会有多少厂商真的愿意接入苹果 Apple Intelligence。

但要是就此判断 Apple Intelligence 推进不下去，那也太小瞧了苹果对于自身生态的掌控力。

首先，苹果这次基本上是完全向开发者开放了自己的模型，对中小开发者们来说，广告业务的减少固然可能会影响到它们部分的收入，但是有没有一种可能，他们本来就没有收入？对于没有流量也没有大模型开发能力的中小开发者来说，这反倒是一个借助苹果的资源，颠覆原本大厂的机会呀！

App 巨头不做是不是？你不做有的是人做。

其次针对于 Siri 对第三方功能的获取，苹果也有设计。iOS18 这次在控制中心和锁屏里面直接开放了第三方 APP 的入口，但是代价就是你要同意你的软件可以直通 Siri。

也就是说如果厂商们希望在 iOS18 里面给自家软件加上控制中心这个全局的入口，就必须要适配 siri，让 AI 可以直接调用你的功能而不用打开你的程序。

还是那句话，你不接入有的是人接入。

至于最后的数据割据问题，这个一方面是要靠沟通，不过想必越是 App 大厂，这个沟通就越难。

实在沟通不过来，还有个方法就是直接读屏幕内容。

苹果曾经披露过一篇技术论文，叫《ReALM: Reference Resolution As Language Modeling》，讲的就是如何把屏幕上读取的东西都转化成文字，然后给到大语言模型去理解。

总之只要是在苹果生态中，它总能搞到用户行为数据的。

而且另一方面来说，如果每个大厂 APP 都自带一个自家模型，那苹果也不吃亏，毕竟如果最后演变成每个软件至少几十 GB，那 iPhone 还不得起售就是 32G 运存，1TB 内存？

所以说咱不要低估了果子哥在自家封闭生态为所欲为的威力，只要有新的确定性的技术路线出现，只要占住革新用户体验这个制高点，它永远可以比开放生态更快地调整利益格局，拥抱新。

没有永远的朋友，只有永远的利益。

解决法律法规问题

以上我们谈论的都是商业层面上的落地。

但是对于 AI 行业来说，另一个问题同样关键，那就是如何解决世界各地法规监管不同的问题。

最简单的你苹果发布会上的这个 OpenAI，我们中国用户根本用不了嘛，这个你苹果怎么解决？

这个虽然直到现在也没有官方的消息流出，但是从整个 Apple Intelligence 的结构上来看，这个问题苹果应该是早就想好了应对方法。

我们简单回顾一下 Apple Intelligence 的结构，它一共是由端侧自研模型、云端自研模型和 OpenAI 的 GPT 三部分组成。像一些小的任务，难度不高的，苹果在发布会上也说了，能在端侧解决就在端侧解决。

实在是端侧解决不了的，再传上云端，让苹果自己的更大规模的云端模型来帮助处理。

而因为苹果入局大模型较晚，云端模型的性能也不足以解决问题怎么办呢？

哎，苹果帮你找来了业内名气最大的 GPT，来协助处理。

你会发现在这个结构里面，GPT 其实是有点多余的那个，因为如果苹果云端模型性能追上来的话其实根本不需要 GPT 来处理。

所以其实 GPT 对于 Apple Intelligence 并不是多么重要的东西，它只能算是现阶段的一个过渡和补充。

GPT 之于 Apple Intelligence，有点像搜索引擎之于 Safari。

我们在使用 Safari 时，可以根据我们的需要随时更换百度、必应、谷歌、搜狗等等各种搜索引擎。

同理在未来的 Apple Intelligence 里，我们也可以根据实际需要更换各种模型。

尤其是苹果作为一家跨国经营多年的公司，对于如何让自己的产品适应各国国情有着相当丰富的经验，所以极有可能未来在美销售的产品中 Apple Intelligence 用的是 GPT，在欧洲销售和在中国销售的产品各自用对应地区的模型。

纵观 AI 浪潮掀起的这两年，虽然看上去好像整个行业都在朝着人工智能大踏步的前行，但是那些在发布一段时间后真正获得一定用户留存的产品其实屈指可数。

之前我身边有不止一个朋友问过我，AI 难道不是一个泡沫吗？如果不是，那么为什么我完全感受不到它对我的生活带来什么改变呢？

之前的 AI 产业，要么就是主要精力放在了模型能力提升上，要么就是专注于 to B 的应用的发展，对于消费者端的应用不是效果不好，就是只能火一阵。

而当 AI 终于渗透到手机、电脑、平板等等我们日常生活中最常接触的消费电子产品当中时，这次我们感受到 AI 已来吗？

应该承认，苹果已经不是一家对技术发展最敏感的公司了，但是它对于消费电子类相关技术落地的推动能力，至今还是无出其右的。

在这一轮的生成式 AI 浪潮中，苹果没有赶上先机，但要说苹果已经在 AI 领域掉队，还为时尚早。