作者：小岩
编辑：彩云
2024年，伴随着AI技术的多次爆火，不仅各大科技巨头纷纷进入AI赛道展开角力，诸多智能手机厂商也纷纷加紧布局相关技术，推出众多AI手机。作为手机领域的龙头老大，苹果自然是不甘落后的，甚至放弃了先前提上日程的造车计划，就是为了能够投入更多精力入局这一赛道。
不过，令不少“果粉”感到遗憾和失望的是，作为全球市值最高的科技巨头，苹果目前在AI方面并没有什么大动作。不仅没有推出类似AI消除，AI智能通话摘要似的功能，也没有在端侧搭载大模型。这就给外界带来苹果在AI领域相比安卓阵营较为落后的印象。
如今，苹果也意识到了自己在AI赛道没有创新和作为的困境，正在积极谋求改变。
苹果折戟AI赛道，是否能搭上快车实现弯道超车？
智能手机作为当下最受瞩目的电子消费产品，是最需要不断进行创新和迭代的。特别是结构式换机的红利逐渐过去，市场日趋饱和，大家对手机所提出的要求愈来愈高。也正因此，如今对于手机厂商们而言，技术创新至关重要。
当快充，OLED显示屏等创新给用户带来的新鲜感逐渐减退，人工智能的创新便被视为改变手机行业发展瓶颈，以及实质性提升手机厂商核心竞争力的关键。
譬如华为在2023年8月发布的Mate 60系列手机就搭载了盘古大模型；同年11月，OPPO与vivo相继发布端侧大模型，旗舰手机均搭载AI消除等AI应用，硬件配置也已提前满足后续进阶AI应用的算力需求；今年年初，荣耀在2023开发者大会上发布全新操作系统MagicOS 8.0，并推出70亿参数的端侧平台级AI大模型“魔法大模型”；三星则推出主打AI概念的手机Galaxy S24，Galaxy AI以本地和云端AI相结合的方式，实现通话实时翻译，即圈即搜，创意影像编辑等功能。
但以上的这些创新，苹果都没有。由此可见，苹果在技术创新，产品迭代方面的步伐，是明显落后了。所以，苹果也在努力布局，积极寻找合作伙伴，以便寻找弯道超车的机会。
与OpenAI敲定协议，将其技术引入Iphone。
就在今年5月，苹果公司被曝正与OpenAI敲定一项协议，计划将OpenAI的部分技术引入iPhone。
如果这项合作能够达成，那么苹果能够借此提供由ChatGPT支持的“聊天机器人”，将此作为iOS 18中人工智能功能的一部分。不过，上述功能和集成的具体细节目前仍未知晓。与此同时，有知情人士透露，苹果还同时与谷歌就授权Gemini聊天机器人进行了谈判。对于外界流传的这些消息，苹果方面并没有公开回应。
相关人士预测，苹果与OpenAI的合作关系很可能在即将到来的WWDC昭告天下。这样的举动背后其实透露着尴尬和微妙。这一举动，相当于让苹果向公众承认了，自己无法在AI最热门的领域进行竞争，只能通过“曲线救国”的方式来进行。但慌个角度想，也正是因为“曲线救国”，它可以拥有目前最先进的聊天机器人，从而硬刚一波使用Gemini的三星。
如果我们从现实角度进行分析，会发现OpenAI与苹果之间是合作的可能性是相当大的。ChatGPT在手机上的搭载方式是以APP的形式出现的，所以海外的iPhone用户想使用ChatGPT，直接下载APP即可。
一旦双方展开合作，苹果可以对自带的Siri语音助手进一步进行优化，这会产生一个比较大的变化。
对国内用户来说，即便不能下载ChatGPT，也可以使用各种各样的聊天对话等功能，并且基于OpenAI在AI领域的积累，苹果也将增强其在智能交互领域的竞争力，并缩短研发周期。
事实上，面对激烈的AI技术角逐，苹果与OpenAI的合作使人们有理由期待一个更加智能，更加互动的Siri，对于苹果来说，这也可能成为巩固其在全球科技领域领导地位的重要一步。
宁死不用英伟达？苹果在下一盘“研发自由芯片”的大旗？
当然，我们仍旧有一个疑问：除了与OpenAI展开深度合作，苹果难道不需要走自己的AI研发之路吗？如果要走的话，苹果在AI领域到底想做什么呢？
要知道，现在全球都在疯狂抢购英伟达的GPU，然而苹果却没有参与这一“囤货”大潮。调查显示，苹果对GPU的采购微乎其微，连英伟达的10大客户都算不上。
出现这样的情况，会有两个原因，一是苹果彻底放弃了AI赛道，二是苹果自己也要研究AI芯片，做自己的AI处理器。很显然，主要原因大概率是后者。
有多个消息来源称，苹果今年将加大M系列处理器的产量，所需要的产量大到可以创纪录的水平。所谓M系列处理器，主要指的是M2 Ultra，它由2个片上M2 Max拼接而成，被苹果称之为“UltraFusion”。
与M2 Ultra的增产消息相呼应的，就是华尔街日报和彭博社最近的报道：苹果正在自己的数据中心，使用自己的芯片，为苹果用户提供AI服务。此外，苹果还野心勃勃的想要扩建自己的研发中心和数据中心。据报道，苹果目前至少有7个数据中心，涉及到30多座建筑，这还不包括计划中的项目。而数据中心的数量，很可能在短时间内翻一番。
更值得一提的是，苹果还加快了自己招兵买马的速度。短短几个月的时间里，苹果进行了一系列重大招聘，不断扩张基础设施团队。譬如他们挖来了云基础设施领域的大牛Sumit Gupta，来操刀苹果的基础设施。
Gupta在2007年到2015年效力于英伟达，参与了英伟达进军加速计算的初级阶段。随后他又入职IBM，再于2021年加入谷歌的AI基础设施团队，成为谷歌基础设施产品经理，包括TPU和基于Arm的数据中心CPU。要知道，谷歌和英伟达算是目前唯二大规模部署AI基础设施的公司，能挖来这样的大牛，想必苹果是花费了很大的心力的。
但在很多业内资深人士的眼中，使用M2 Ultra作为AI自研芯片并不是上上签。
相较于英伟达的GPU.虽然苹果的每GB成本实际上更低，但LPDDR的内存容量太高，所以这种优势并不能延伸到云端的AI性能。设备端主要关注模型是否能够运行，而云端则更关心经济性。在云端，虽然原始带宽和容量很重要，但FLOPS的数量更关键，因为许多用户通过批处理同时服务。高批处理大小，可以将推理成本（tokenomics）降低到10倍以上。这样的结果就是，M2 Ultra就像是一个糟糕社区中最好的一栋房子，它无法与数据中心其他GPU很好地协同。不仅内存带宽方面落后于竞争对手，但更重要的差距，在于其FLOPS较少，导致并发用户数也大大减少。
由此可见，M2 Ultra的推出只是苹果给出的一个临时的解决方案，并非长久之计。未来的苹果，还需要逐步开发更强大的芯片。
“生成式AI是‘苹果所有产品的关键机遇’，整合软硬件，自研芯片，对隐私和安全的保护会是苹果在AI竞赛中脱颖而出的关键”。这是库克在苹果2024年一季度财报电话会议上的总结，也是苹果当下想要突出重围的决定因素。
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