苹果加码端侧人工智能 发力脱离云端本地运行
在即将到来的苹果全球开发者大会上,备受期待的一系列iPhone AI功能升级终于将迎来正式发布。除了这些延迟已久的新特性,外界普遍认为苹果还将亮出自己在AI赛道上的一张关键底牌——借助全球范围内数亿台苹果设备,直接在终端本地运行AI模型,这被视为苹果差异化竞争的核心战略。据知情人士透露,苹果将在大会
在即将到来的苹果全球开发者大会上,备受期待的一系列iPhone AI功能升级终于将迎来正式发布。除了这些延迟已久的新特性,外界普遍认为苹果还将亮出自己在AI赛道上的一张关键底牌——借助全球范围内数亿台苹果设备,直接在终端本地运行AI模型,这被视为苹果差异化竞争的核心战略。
据知情人士透露,苹果将在大会中展示过去十五年来为iPhone、Apple Watch、Mac等产品自主研发定制芯片所积累的技术底蕴。这些长期的技术沉淀,如今已成为苹果在终端设备上部署本地AI模型的关键优势。而目前行业内主流的做法是什么呢?绝大多数厂商仍然选择将用户数据上传到搭载高性能AI芯片的大型数据中心进行处理,这类设施的建设与运维成本极为高昂。
不过需要指出的是,由于算力复杂度的客观限制,仍有许多AI指令必须依靠云端来完成。例如,根据苹果与谷歌达成的合作协议,新版Siri的某些指令将通过谷歌云平台,调用谷歌Gemini大模型的授权版本进行执行。此外,有知情人士透露,苹果最近已经许可在这类场景中采用英伟达的隐私保护技术,这意味着谷歌云中的一部分算力需求将由英伟达的AI芯片来承载。
那么,在终端设备本地运行AI模型究竟能带来哪些实际好处?最直接的一点是,用户数据泄露的风险可以降到最低,广告公司也无法利用个人信息牟利。对于企业客户而言,本地计算能够显著减少令牌使用量——令牌是云端AI服务商计费的核心计量单位,减少令牌消耗就意味着节省成本。至于苹果自身,将更多AI计算任务下沉到终端设备,就可以避免像其他科技巨头那样在数据中心建设上投入巨额资金。
知情人士表示,根据双方协议,苹果正在利用谷歌的完整版Gemini大模型,通过模型蒸馏技术训练能够直接在苹果设备上本地运行的轻量化模型。与此同时,苹果还在积极物色小型初创公司,协助完成AI模型的轻量化改造,使其适配终端设备运行。据相关策略知情人士透露,总部位于马萨诸塞州剑桥市、专注于端侧AI技术的初创企业Liquid AI,已经进入了苹果的收购考察名单。
实际上,早在2024年推出Apple Intelligence时,苹果就率先强调了端侧AI在隐私保护方面的优势。然而此后该板块的进展陷入沉寂——新功能的市场反响平平,新版Siri又一再延期上线,一系列问题让苹果的处境显得有些尴尬。
与此同时,各大科技巨头纷纷斥巨资建设云端AI算力基础设施,苹果却基本置身事外。去年Meta的资本开支高达720亿美元,绝大部分投向了数据中心;微软的资本开支则达到了880亿美元。而同期苹果的资本开支仅为127.2亿美元。

这种相对保守的投入姿态,过去一直被不少投资者和行业评论人士所诟病。很多人认为,在人工智能成为智能终端核心竞争力的时代,苹果可能会因此掉队。然而,如今整个行业在AI领域的投入规模已经达到了前所未有的夸张程度——仅微软一家,今年预计资本开支就高达1900亿美元。一些技术从业者反而开始担忧行业过度堆砌云端算力,也因此对苹果相对审慎的布局思路有所改观。
奥斯汀AI初创企业webAI的CEO戴维·斯托特表示:“我认为目前的数据中心投资热潮有些偏离方向。AI技术正在朝着轻量化方向发展,数据中心不会完全消失,但绝大多数计算任务最终将转移到边缘终端上。苹果的这个方向是正确的。”

如今,越来越多的AI开发者选择基于苹果硬件进行创业,斯托特就是其中之一。webAI主要面向企业开发专属的端侧AI应用,例如为航空领域打造运维工具——基于波音梦想客机发动机全套维修手册训练AI模型,协助工作人员进行发动机检修。这类模型可以直接在iPad或Mac上离线运行,完全不需要联网。苹果设备也受到技术爱好者的青睐,许多人用它运行开源工具OpenClaw,该工具能够打造出自主操控电脑的AI智能体。
阿雷特研究公司的科技分析师理查德·克莱默在近期给投资者的研报中估算,全球苹果终端芯片加起来的算力规模,相当于一套价值500亿美元的算力资源,而这套算力完全由全球用户共同承担。
马克·苏曼曾在苹果担任高级工程项目经理,2024年离职前负责公司内部的AI系统研发。他表示,几十亿台苹果设备整合在一起,本身就是一股强大的AI算力。苏曼目前是初创企业Maple的联合创始人,这家公司主要为用户提供能够加密访问云端AI模型的服务。他说:“苹果有能力搭建全球规模最大的边缘计算AI体系,这只是时间问题,他们迟早会释放这部分潜力。”
当然,苹果的AI战略不可能完全依赖端侧模型落地。谷歌完整版Gemini模型拥有数万亿参数——参数数量是衡量AI模型复杂度的核心指标,对算力的要求极高。知情人士称,即使苹果自有服务器架构Private Cloud Compute采用了与Mac同款的自研芯片,也难以承载完整版Gemini。
多名苹果前工程师认为,新版Siri的部分功能仍然需要借助谷歌云的基础设施来运行。即便如此,苹果仍在探索兼顾云端AI服务与高阶隐私保护的方案。据合作知情人士透露,苹果最近许可在谷歌云内调用英伟达机密计算系统,来处理部分基于Gemini大模型的复杂运算,这正是这些尝试之一。

机密计算是英伟达显卡上搭载的一项安全技术,能够在数据和AI模型运算过程中全程加密。开启该功能后,云端AI指令的处理速度会略有下降,但能帮助苹果兑现对用户隐私保护的承诺。最初苹果推出Apple Intelligence时曾表态:没有被终端本地处理的AI指令,将全部交由搭载苹果自研芯片的Private Cloud Compute系统处理。如今这一安排出现了调整,不过相关人士称,苹果大概率仍会保留“Private Cloud Compute”这个品牌名称。
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