昨天開倒車，今天放大招，被嘲笑的蘋果AI，憑什麼一夜翻身？_風聞

兩週前的WWDC應該是近十多年來風評反轉最大的一次了。

我還記得發佈會當天，蘋果的股價收跌達到了將近2%。

金融市場的風向直接引導了趕首發的新聞媒體和科技博主們，如果現在大家去各大平台搜索當天的首發內容的話，那麼大概率你看到的內容都是唱衰蘋果的。

但是僅僅只過了一天，蘋果股價強勢反彈超過7.2%創下2022年11月10號以來的最大漲幅。

不知道是華爾街回過味來了還是怎麼樣。

這個時候你再看相關內容，清一水的全變成了蘋果AI革命，引領科技潮流了。

不是媒體兩面派，實在是這世界變化快。

那麼蘋果究竟有什麼魔力能在短短兩天讓資本市場的態度180度大轉彎呢？

因為Apple Intelligence第一次讓AI行業有了切實可行的商業落地方法。

記得在當天的推文當中，我説過“我不認為蘋果在AI時代落伍了”，“果子哥可能不懂創新，但它一定懂賺錢。”

今天我們就來展開講講。

獨特的軟硬結合優勢

之所以此前AI行業始終讓人覺得商業前景一般，主要就是因為其行業領導者OpenAI，谷歌等公司始終沒有辦法在收入和支出上取得平衡，這兩家公司通過付費用户所獲得的收益遠遠比不上它們為購買英偉達芯片所付出的成本。

可以説AI火了快兩年，最大的收益人並不是掀起浪潮的OpenAI，反倒是英偉達通過兜售自己的人工智能芯片賺了個盆滿缽滿。

你在金礦邊上賣鏟子，這沒問題。

結果一問，有誰挖到了金子啊？

——一個也沒有。

這問題就大了。

而從這個角度來看，蘋果決定使用自家M2Ultra芯片訓練大模型，雖然可能在絕對性能上不及英偉達，但是成本以及能效角度看，可能蘋果是唯一有希望能做到大模型業務不虧本的廠商。

除了在成本側蘋果依靠自己獨特的硬件優勢大幅降低了支出，在銷售端，蘋果也依靠提高硬件門檻的方式，把端側AI的成本轉嫁給了消費者。

目前蘋果的端側大模型大約是30億參數，按蘋果自己的説法其實現效果可以媲美70億參數的開源模型。

而根據官網的介紹，蘋果這次在模型框架上用到了grouped query attention分組查詢注意力機制和LoRA框架，壓縮了推理的過程（也就是查詢答案過程要做的算術題變少了），有效地降低了內存的佔用，使得30億參數模型得以在僅有8GB運存的情況下也能正常運行。

但即便是這樣，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。

眾所周知，蘋果一向在產品的存儲部分保持着only Apple can do 的節奏，升級內存容量的價格約等於買同等重量的黃金，而在AI時代來臨之後，硬件和容量上的收割恐怕會進一步加劇。

也就是説，在iPhone16發佈之前，想要體驗蘋果AI，不好意思手機你得7999起，平板你也得4799起。

另外，不僅僅是內存，存儲容量也面臨着爆滿的風險。

本來128的容量在這個手機軟件愈發膨脹時代就已經捉襟見肘了，這系統裏面再集成一個30參數的大模型，感覺以後的iPhone至少都得512起才夠用了，相當於每次換iPhone又得多花至少3000塊。

考驗蘋果粉絲自適應能力的時刻到了。

平衡第三方生態，拿捏開發者

除了硬件方面的問題之外，軟件方面的問題也在困擾着整個AI行業。

目前我們手機的生態基本上都是以應用為中心的，但是AI它恰恰是去應用化的。

我舉個簡單的例子，比方説今天中午我打算吃牛肉麪，我需要先打開美團或者餓了麼，找到裏面找到想要吃的店家，挑選好口味，加不加香菜等等，然後下單，等待配送。

而AI時代是怎麼樣的呢？你只需要對着AI説“我想吃xx家牛肉麪，多加葱花香菜不要辣椒”然後就可以了，你完全不用打開外賣軟件，一切操作AI都在後台幫你做好了。

聽上去挺便捷的對吧，可這對於第三方的APP廠商們幾乎可以稱得上是史詩級的打擊了，所有依照目前使用邏輯所建立的商業模式通通都會崩塌。

其中影響最嚴重的就是廣告。

現在國內軟件的內置廣告有多麼層出不窮大家應該都深有體會吧。

什麼彈窗廣告、開屏廣告、搖一搖廣告，甚至就連蘋果設計規範裏面明確禁止出現廣告的靈動島上，國內APP都能給你加上去。

我現在基本上買東西都不去京東、天貓了，有購物需求時我都找別的軟件從開屏搖一搖廣告跳轉進去，速度比我直接打開京東APP還快。

各位可以想象一下，當使用這些軟件的功能不再需要經歷九九八十一難，直接説下想法AI就幫你做了，廣告都沒人看了，那就自然也不會有人投，這對開發者們來説，這一大筆收入就飛走了呀。

而且廣告的影響還僅僅只是針對一些小APP，像是微信、支付寶、美團、滴滴這些超級APP，打開率降低的影響將更為慘烈。

這是中英兩個版本的滴滴截圖，對比一下你就可以看到，這些國產大廠們，究竟在自己的軟件裏面塞了多少跟主要功能沒關係的“多元化業務”。

做出租車的要幹網絡借貸，做外賣的要幹遊戲，做地圖的要幹小視頻。

要是軟件打開率降低，費盡心思加進來的“多元化業務”連入口都失去了，都直接釜底抽薪了還咋賺錢？

還有微信和支付寶，這兩個更厲害，恨不得直接集成你手機裏所有的APP，各種各樣的小程序就沒想讓用户從他們的軟件裏面出去。

什麼iOS、MIUI，看我騰訊OS、阿里UI教教你怎麼做手機。

這要是讓AI把微信重新變回聊天工具，你看騰訊急不急？

最後咱們再説説使用體驗，Apple Intelligence相比目前推出的其他AI手機，最大的優勢在於它是系統級的。

它可以調用更多的數據，然後通過端側或雲端的大模型來為用户提供更符合他們需求的服務。

但問題是，這個模式在國外可能跑得通，因為像郵件、iMessage等等這些數據都是在蘋果手裏的，但是國內不同。

國內各大軟件的數據基本都是各自割據的狀態，微信的數據在騰訊那兒，淘寶的數據在阿里那兒。

那你蘋果憑什麼説懂用户？

知道我平時吃什麼外賣最多的是美團，知道我平時最愛和誰聊天的是騰訊。

你蘋果連這些數據都拿不到，那你憑什麼説你真的理解我的需求？

再説了，騰訊有自己的混元，阿里有自己的通義，都有大模型，那用户為什麼一定要用你呢？

所以未來極有可能微信和淘寶等軟件也都自帶一個端側模型。

因為對這些超級APP來説，這些模型的背後其實也都有着他們自己的商業邏輯。

比如同樣是給朋友發一個帶視頻鏈接的微信消息，調用混元發出去的就是騰訊視頻，調用蘋果模型發出去沒準就是抖音視頻。

為了維護整套體系，恐怕不會有多少廠商真的願意接入蘋果Apple Intelligence。

但要是就此判斷Apple Intelligence推進不下去，那也太小瞧了蘋果對於自身生態的掌控力。

首先，蘋果這次基本上是完全向開發者開放了自己的模型，對中小開發者們來説，廣告業務的減少固然可能會影響到它們部分的收入，但是有沒有一種可能，他們本來就沒有收入？對於沒有流量也沒有大模型開發能力的中小開發者來説，這反倒是一個藉助蘋果的資源，顛覆原本大廠的機會呀！

App巨頭不做是不是？你不做有的是人做。

其次針對於Siri對第三方功能的獲取，蘋果也有設計。iOS18這次在控制中心和鎖屏裏面直接開放了第三方APP的入口，但是代價就是你要同意你的軟件可以直通Siri。

也就是説如果廠商們希望在iOS18裏面給自家軟件加上控制中心這個全局的入口，就必須要適配siri，讓AI可以直接調用你的功能而不用打開你的程序。

還是那句話，你不接入有的是人接入。

至於最後的數據割據問題，這個一方面是要靠溝通，不過想必越是App大廠，這個溝通就越難。

實在溝通不過來，還有個方法就是直接讀屏幕內容。

蘋果曾經披露過一篇技術論文，叫《ReALM: Reference Resolution As Language Modeling》，講的就是如何把屏幕上讀取的東西都轉化成文字，然後給到大語言模型去理解。

總之只要是在蘋果生態中，它總能搞到用户行為數據的。

而且另一方面來説，如果每個大廠APP都自帶一個自家模型，那蘋果也不吃虧，畢竟如果最後演變成每個軟件至少幾十GB，那iPhone還不得起售就是32G運存，1TB內存？

所以説咱不要低估了果子哥在自家封閉生態為所欲為的威力，只要有新的確定性的技術路線出現，只要佔住革新用户體驗這個制高點，它永遠可以比開放生態更快地調整利益格局，擁抱新。

沒有永遠的朋友，只有永遠的利益。

解決法律法規問題

以上我們談論的都是商業層面上的落地。

但是對於AI行業來説，另一個問題同樣關鍵，那就是如何解決世界各地法規監管不同的問題。

最簡單的你蘋果發佈會上的這個OpenAI，我們中國用户根本用不了嘛，這個你蘋果怎麼解決？

這個雖然直到現在也沒有官方的消息流出，但是從整個Apple Intelligence的結構上來看，這個問題蘋果應該是早就想好了應對方法。

我們簡單回顧一下Apple Intelligence的結構，它一共是由端側自研模型、雲端自研模型和OpenAI的GPT三部分組成。像一些小的任務，難度不高的，蘋果在發佈會上也説了，能在端側解決就在端側解決。

實在是端側解決不了的，再傳上雲端，讓蘋果自己的更大規模的雲端模型來幫助處理。

而因為蘋果入局大模型較晚，雲端模型的性能也不足以解決問題怎麼辦呢？

哎，蘋果幫你找來了業內名氣最大的GPT，來協助處理。

你會發現在這個結構裏面，GPT其實是有點多餘的那個，因為如果蘋果雲端模型性能追上來的話其實根本不需要GPT來處理。

所以其實GPT對於Apple Intelligence並不是多麼重要的東西，它只能算是現階段的一個過渡和補充。

GPT之於Apple Intelligence，有點像搜索引擎之於Safari。

我們在使用Safari時，可以根據我們的需要隨時更換百度、必應、谷歌、搜狗等等各種搜索引擎。

同理在未來的Apple Intelligence裏，我們也可以根據實際需要更換各種模型。

尤其是蘋果作為一家跨國經營多年的公司，對於如何讓自己的產品適應各國國情有着相當豐富的經驗，所以極有可能未來在美銷售的產品中Apple Intelligence用的是GPT，在歐洲銷售和在中國銷售的產品各自用對應地區的模型。

縱觀AI浪潮掀起的這兩年，雖然看上去好像整個行業都在朝着人工智能大踏步的前行，但是那些在發佈一段時間後真正獲得一定用户留存的產品其實屈指可數。

之前我身邊有不止一個朋友問過我，AI難道不是一個泡沫嗎？如果不是，那麼為什麼我完全感受不到它對我的生活帶來什麼改變呢？

之前的AI產業，要麼就是主要精力放在了模型能力提升上，要麼就是專注於to B的應用的發展，對於消費者端的應用不是效果不好，就是隻能火一陣。

而當AI終於滲透到手機、電腦、平板等等我們日常生活中最常接觸的消費電子產品當中時，這次我們感受到AI已來嗎？

應該承認，蘋果已經不是一家對技術發展最敏感的公司了，但是它對於消費電子類相關技術落地的推動能力，至今還是無出其右的。

在這一輪的生成式AI浪潮中，蘋果沒有趕上先機，但要説蘋果已經在AI領域掉隊，還為時尚早。