苹果深化端侧AI战略，聚焦终端设备本地化智能处理
当前科技圈竞相投入巨资建设人工智能算力中心之际，苹果计划进一步凸显iPhone等终端设备本地运行AI模型的竞争优势。
下月举行的苹果全球开发者大会上，多款延期已久的iPhone人工智能增强功能将成为核心看点。同时，苹果将重点突出一个被市场低估的AI差异化优势：借助全球庞大的苹果设备生态，实现AI模型的终端本地化运行。
据熟悉大会筹备情况的人士透露，苹果有望展示其历时15年自研专用芯片的技术沉淀——从iPhone、Apple Watch到Mac系列处理器，这套技术架构能够支撑AI模型在用户设备上高效运转。行业普遍做法是在配备高端AI芯片的大型数据中心内执行AI模型运算，相关建设和运维开销十分惊人。
受计算复杂度、海量网络数据调用需求等因素制约，苹果设备产生的众多AI请求仍需上传至云端处理。比如，苹果与谷歌达成协议，新版部分Siri指令将借助谷歌云服务，调用谷歌Gemini大模型完成计算。知情人士表示，苹果近期已批准在此场景中应用英伟达的隐私保护技术，这意味着谷歌云部分算力需求将采用英伟达AI芯片提供支持。
AI模型在终端本地运行，既能有效降低用户数据外泄风险，也可防止广告商滥用个人信息牟利。对企业用户而言，此举还能削减云端AI计费令牌的开支，从而降低使用成本。对苹果自身来说，将更多AI计算任务迁移至用户终端，也无需像竞争对手那样斥巨资建设数据中心。
知情人士透露，基于与谷歌的合作，苹果正利用完整版谷歌Gemini大模型进行模型压缩，训练出精简版本，使其能够在苹果设备本地流畅运行。此外，苹果还在寻找收购小型科技创新企业的机会，助力AI模型轻量化适配终端设备。据相关消息，苹果曾考虑收购位于马萨诸塞州剑桥市的初创企业Liquid AI，该公司专注于设备端AI应用落地。
苹果早在2024年推出Apple Intelligence功能套件时，就开始宣传端侧AI的隐私保护优势。但此后相关推进有所停滞：新AI功能市场反馈一般，新版Siri也多次延期上线，出现不少不尽人意的状况。
在各科技巨头不惜重金搭建云端AI算力的热潮中，苹果始终保持谨慎态度。去年，Meta资本支出达720亿美元，大部分流向数据中心建设；微软资本支出为880亿美元，而苹果同期仅投入127.2亿美元。
不少投资者和行业观察者曾对此提出质疑，认为在人工智能成为智能设备核心竞争力的时代，苹果可能因此落后。如今行业AI投资规模持续膨胀，微软预计今年资本支出将高达1900亿美元，部分技术从业者开始担忧行业算力投入过度，反而对苹果在AI领域相对稳健的布局思路表示认可。
总部位于奥斯汀的AI初创企业webAI首席执行官戴维·斯托特表示：“数据中心狂热是个误区。AI模型正在向轻量化方向发展，数据中心不会完全消失，但绝大多数计算任务将迁移至边缘终端。苹果押对了方向。”
如今越来越多AI开发者选择基于苹果硬件开展业务，webAI便是其中之一。该公司面向企业客户开发可在苹果芯片上本地运行的专用AI应用，例如为航空客户提供运维解决方案：基于波音梦想客机发动机全套运维手册训练AI模型，助力发动机检修，整套程序可直接在iPad或Mac上离线运行。
不少技术爱好者也使用苹果电脑运行开源工具OpenClaw，该工具可创建能自主操控电脑的AI智能体。
阿雷特研究公司科技分析师理查德·克雷默在近期研究报告中估算，全球苹果终端芯片合计形成的算力规模，相当于价值500亿美元的算力资源，而这部分算力成本由广大用户共同分担。
马克·苏曼曾担任苹果高级工程项目经理，2024年离职前负责公司内部AI系统研发。他认为，全球数十亿台苹果设备汇聚在一起，本身就是一股强大的AI算力。
现任初创企业Maple联合创始人的苏曼说道：“苹果有能力打造全球规模最大的边缘计算AI网络，只是时间问题。”Maple主要为用户提供可加密访问云端AI模型的服务。
当然，苹果的AI战略无法完全脱离云端。谷歌完整版Gemini模型拥有数万亿参数，代表着极高的计算复杂度。知情人士称，即便苹果自有私有云算力服务器集群同样搭载苹果自研芯片，也难以承载完整Gemini模型的计算压力。
多位苹果前工程师表示，新版Siri的部分功能，苹果大概率仍需借助谷歌的云端基础设施。不过苹果也在探索兼顾云端计算与隐私保护的方案，近期许可在谷歌云内使用英伟达机密计算系统处理大型Gemini模型运算，便是举措之一。
机密计算是英伟达显卡搭载的一项安全技术，可在数据与AI模型运算过程中全程加密。启用该功能后，云端AI请求的处理速度会略有下降，但能帮助苹果兑现用户隐私保护的承诺。
苹果最初发布Apple Intelligence功能时曾宣称，所有无法在设备本地处理的AI请求，都将由搭载苹果自研芯片的私有云算力系统承接。如今合作方案虽有所调整，但知情人士透露，苹果大概率会继续沿用“私有云算力”这一品牌名称。