01

苹果AI三件套：向前一步，步步谨慎

‍‍‍

首先我们从模型的技术面看看苹果目前的AI策略。在WWDC的keynote之后，苹果机器学习官网公布了Apple Intelligence的详细信息，Apple Intelligence总体来说分成三个部分来实现：自研端侧模型、自研云端模型，再加上OpenAI的GPT大模型这三套系统。

1.1 端模型:

30亿参数本地运行针对性任务

第一是本地模型，也被称为端模型：设备上约 30 亿参数的语言模型，测试得分高于诸多70亿参数的开源模型（Mistral-7B 或 Gemma-7B）；这就是说，虽然苹果的端模型参数小，但表现比是参数量两倍多的其它模型还要好。

苹果的端模型论文，我们在之前的视频中有提过，除了论文之外，根据官网这次的介绍，苹果在模型框架上用到了“grouped-query-attention”（分组查询注意力）和LoRA框架，可以压缩推理过程，有效降低内存占用。这样需要在本地运行的端模型在硬件上的要求，需要iPhone 15 Pro和iPhone 15 Pro Max，以及配置M1芯片以上的平板和苹果电脑。

其实芯片算力是一方面，毕竟苹果A16芯片的NPU算力已经高于M1了，真正让iPhone 15 Pro以下机型无法使用AI功能的原因，则是在于运行内存不足8GB，进而影响AI模型的推理能力。

作为对比，谷歌去年部署过端模型的手机Pixel 8 Pro，参数只有18亿，但运行内存是12GB，在今年谷歌做出优化后，才能让18亿参数的模型跑在运行内存8GB的手机上。这样来看，苹果能让8GB的手机跑30亿的模型，这也是很大的端模型技术领先。

端模型的好处是在设备端就能运行，这让用户数据就在留在手机等设备上，数据隐私问题是最安全的；但坏处是，端模型因为参数较小，在能力和通用性上与千亿万亿参数的大模型LLM是无法相比的，所以只能做一些针对性的任务。

陈羽北 教授

加州大学助理教授、图灵奖得主杨立昆博士后

我们想要把这样的如此 general （泛化）的东西做到端上的时候，那要面临一个选择，就是说这个端它毕竟是有尺寸限制的，在这样的一个尺寸限制下，有一个基本的问题：到底能够build in（内置）多少的generalization（泛化），如果我只是给你一张纸的话，那你最好就是说 focus （专注）在这一个问题上，把这一件事情做好就不错了。

做好一件事情，恰恰是端模型的能力在一些应用上可以实现的。比如说这次WWDC demo里面展示的众多AI功能中，各种文字和邮件的AI优化，电话录音转文字、总结、自动识别短信和邮件等语言功能，还有AI生成图片，AI表情包genmoji以及照片AI编辑等功能，以及让众多用户久等了的更聪明的Siri助手，它可以理解更复杂的语言文本，进行更自然的交互，并且会结合设备端的数据来达到更用户定制化的需求，比如说从相册、邮件、短信、备忘录等文件中提取特定信息来回答问题，比如说你忘了你的身份证号，某个朋友的生日，你的车牌号等等，感觉会让整个Siri的交互体验往前迈进一大步。

Nathan Wang

前苹果员工、iOS App开发者

对于Apple来说的话，它最好的一点就是，它的problem（问题） 是一个固定的问题，或者说一个非常specific problem（特定的问题），我只要在每一个 specific（特定）的任务，专精这个工作，去部署一个能够完成这个工作的模型，就可以完成这个事情。也并不需要用一个非常大的模型，来支持所有的这个生态，所以刚刚讲的那一点，我会认为Apple其实在它设备上，应该部署了这样的一些小模型。

但同时，AI专家们会告诉我们，端模型的AI能力是不够的。所以苹果的解决方案是，在云端再配置更大一些的模型，来解决端模型解决不了的问题。

1.2 云端模型:更大云端语言模型补足能力

当手机端一些复杂场景出现、端上小模型能力不足的时候，苹果自研的第二个基于云端的基础模型能够补足端模型的短板。

苹果官方公布的技术文章显示，苹果计划通过私有云计算在Apple芯片服务器上运行的更大云端语言模型。而苹果表示，通过的云端模型和一些更大参数模型相比，50%的几率能跑赢GPT-3.5-Turbo，超过58.3%的几率不会输给GPT-4-Turbo。以这个参数差异的标准来看，苹果的云端模型能力不会太差。

Nathan Wang

前苹果员工、iOS App开发者

Craig Federighi（苹果高管）展示了一个用户使用案例，就是说他正在开会，可能要 delay（延迟）了，那我要接我女儿，我能不能赶得上。要解决这个问题就相当于说，背后的大模型，需要去调用各式各样的数据和API，来解决这个问题。

它首先要了解这个会议的时间是什么样的，你会迟多久，然后可能去看你苹果日历的数据，把你会议的时间和地点都给拿到。当拿到两个地址的时候，他就可以去call（调用）一个Apple map（苹果地图）的这样的一个API（应用接口），然后去计算，两个点之间的距离究竟是多少，也会结合交通的数据，把这些数据全部汇总之后，作为提示词送给大模型，大模型拿到这些信息的时候，就可以很好地帮他去思考说，我会不会迟到或要迟到多久，甚至有可能在 APP 端的时候，他可以帮他规划最优的这样的一个路线。

所以说你可以理解做 agent（智能助理），就相当于说大模型加上不同的 API（应用接口）和 function（功能）的call（调用），给到大模型具体的这些数据，让大模型去做决策。像这样一个复杂的系统的时候，可能在端上的这种小模型就不一定能够做得好。因为大模型需要去知道，在什么情况下要call（调用）什么的tool（工具），这个其实是考验大模型逻辑能力，也就 reasoning（推理）的这个capability（能力）。

苹果目前还没有公布云端模型的具体参数，但前苹果员工、也是非常有经验用AI大模型尝试各类iOS App的开发者Nathan Wang就对我们猜测说，苹果的云端模型不需要很大参数，可能300-700亿个参数的模型，就能实现苹果目前想做到的应用功能。

Nathan Wang

前苹果员工、iOS App开发者

苹果的整个问题，它是非常具体的，比如说这样一系列的部署，或者不同API（应用接口）的call（调用）。那它的整个环境其实是被固定住了，完全可以用这些环境产生出的数据，去串一个中小型的模型，完成大模型可以完成的那种复杂程度，我觉得这也是能够达到的。

所以我认为它在云端部署的可能是一个中小型模型，比如说数百亿参数，300-700亿参数左右这样的，这个模型是被专门训练过去，完成Apple 生态中一系列操作的模型，那它最终就可以去完成一个很好的 用户体验，我觉得这一点的话，应该是 Apple 把整个生态整合在一起所能够达到的一个能力。

而如果云端模型还无法达到的能力，需要更大的模型来结局呢？苹果的做法是，暂时不拿出自家大模型，而是选择与OpenAI合作接入GPT大模型。

1.3 OpenAI合作模式:大模型仍不成熟下的折衷选择

在苹果发布AI三件套之前，外界最大的一个疑问在于：目前AI大模型的鲁棒性如此不稳定的情况下，对用户体验追求完美的苹果会如何选择。这里鲁棒性robustness指的是模型对数据变化的容忍度，能否稳定运行。从事模型研究的陈羽北教授认为，就算是如今市面上最好的AI大模型，鲁棒性仍然是很大的挑战，尤其是运用在将会卖出百万部千万部的手机上。

陈羽北 教授

加州大学助理教授、图灵奖得主杨立昆博士后

端上的话，很多任务做到Robust（鲁棒性）的话，是可以清晰defline（定义）的。然后我觉得有一类问题可能会相对棘手一点，如果我做一个完全open-ended（开放式）的一个智能助理，非常容易去show demo（演示PPT），但不容易做落地。因为要做落地的话，你会发现最核心的问题其实还是Robustness（鲁棒性），就是当你的model（模型）以这种以 volume shipping（大规模出货）的时候，百万部出货的时候，这时模型质量就会变得非常的重要。

我们有理由猜测，苹果这个如今全球市值最大的科技公司，有足够的资金、算力、人才去训练足够大的LLM大语言模型，就算技术方面落后于OpenAI，也不应该差得太多。然而，别忘了，苹果也是一个十足的完美主义者，无法忍受推出来的应用或产品被消费者们诟病，因此，苹果在大语言模型上的策略是保守的，也这是为什么苹果目前选择了与OpenAI合作，将GPT模型整合进了Apple Intellegence。

在处理文字和使用 Siri的过程中，如果用户想要调用性能更强的云端模型，可以切换使用GPT-4o来生成信息。这今年的WWDC中，OpenAI的CEO Sam Altman也去到了现场，虽然没有上台，但依然在苹果开发者们中间引起不小轰动，而苹果的keynote中间也短暂展示了用苹果手机弹出ChatGPT的窗口进行更复杂的多模态交互。

但是自始至终，苹果强调的是，your permission（你的许可），你作为用户，批准你的数据被送去ChatGPT。这也是苹果CEO Tim Cook在WWDC keynote之后接受Youtube博主Marques Brownlee采访时强调的重点。

Tim Cook

我们认为我们已经做好了这点，即使信息在云上处理，也同样能像在本地处理一样安全、可靠和私密。我们在这方面做了很多工作，投入大量精力来确保这点，如果你想处理的一些问题超出了现有的能力，那你可能会希望去使用市场上的大语言模型，所以我们选择了我们认为做的最好的一家公司，也就是OpenAI的ChatGPT。当你需要将问题交给ChatGPT处理时，设备会要求获得你的许可，所以在没有收到用户同意的情况下，不会有任何数据发送到OpenAI。这是你自己决定的，对吧？

You decide，你来决定。苹果用了这样的话术，把责任定义给了OpenAI和苹果用户，而苹果手机上还能让用户免费使用ChatGPT的功能，对于现阶段的大模型现状来说，这不失为一个两全其美的这种选择，又能让用户享受端侧模型和云端模型做不到的AI能力，又不需要把自己尚不成熟的LLM推出来被人诟病。

再提一句，苹果和OpenAI的这项合作，苹果在条款上是非常占优的。根据Bloomberg的消息，苹果不会向OpenAI直接支付费用或现金，而是通过苹果的分销系统推广OpenAI的品牌和技术。苹果认为，将OpenAI的品牌和技术推广到数亿台苹果设备上，其价值相当于、甚至大于金钱支付。

而对于OpenAI来说，ChatGPT免费让上亿苹果用户使用，这将大大增加OpenAI的算力成本，虽然OpenAI可以让ChatGPT的免费用户升级成为付费账户来实现收入，但毫无疑问，这样一个合作协议，对OpenAI来说是有压力的，但是对苹果来说，基本没有任何风险。

只能说，苹果还是苹果。Tim Cook这一招，在策略上，还是非常稳的。

Tim Cook

生成式人工智能一直在我们的考虑范围内，我们会希望用更成熟、全面的技术，所以我们一定要确保实现方式不会出现问题。

但是呢，苹果的这个AI三件套发布之后，并不是没有招来任何批评，其中最有争议的，正是与OpenAI的合作，而砸场子的人正是OpenAI的黑粉头子，马斯克。

02

马斯克“踢馆”以及AI数据安全隐患

在苹果宣布与OpenAI的合作之后，马斯克是连发N条推特狂喷苹果的安全隐患。

他说，苹果无法推出自己的人工智能，却能够确保OpenAI保护你的安全和隐私，这显然是荒谬的！苹果不知道将你的数据交给 OpenAI后会发生什么，他们在出卖你。接着，马斯克还表示说，如果苹果公司在操作系统层面整合 OpenAI，那么我的公司将禁止使用苹果设备。这是不可接受的安全违规行为。访客必须在门口检查他们的苹果设备，设备将被存放在法拉第笼中。而马斯克的第四条推特，直接放了这张图片。大家自行感受一下。

马斯克的抨击到底有没有道理呢？抛去马斯克作为OpenAI的原创始人转黑粉，以及苹果与OpenAI合作没有跟马斯克的xAI合作，以及马斯克刚不久前被迫撤回对OpenAI和Sam Atlman的诉讼等等个人情感原因，和马斯克利益冲突的角色，其实，马斯克的抨击也不是完全没有道理的。我们来详细看看AI的安全问题。

我们在上一章说了苹果AI三件套：手机端模型，云端模型和第三方的GPT模型。端模型因为是本地运行，用户数据就留在手机，iPad或Mac设备上，数据隐私安全是没有问题的，这个很好理解。在苹果的云端模型上，这次发布会中，苹果数次强调将用私有云计算Private Cloud Compute，来保障苹果用户的隐私安全。

Nathan Wang

前苹果员工、iOS App开发者

系统会生成一个公钥，并通过公钥把个人数据加密，然后加密过后的数据，然后会被送到云端处理，其间通过API Gateway，Load balancer（网络平衡负载器），把数据分到不同server（服务器）上，来进行一系列的运算。

在数据传输过程中，因为你的个人数据是加密的，即使在传输过程中被泄露了，别人拿到的数据也没有办法破解，它其实可以在一定程度上去保护你的数据。当数据到达云端的服务器，也就是苹果的GPU Farm（GPU计算中心）进行处理的时候，系统会通过私钥进行数字认证，保证只有在授权的server（服务器）上，才能解密你的个人数据，比如个人信息、输入的文字等等，然后处理完了之后系统会再次把它加密好，再通过同样的方式传输给到你的手机，你手机通过私钥把这个数据打开，就这样整个系统能够完成端到端的加密。

但任何技术都不是无懈可击的，但它被破解的可能性应该是极小的。所以说从技术角度上，我个人是比较相信苹果在端上部署的模型，以及它在云端部署模型的安全性。

苹果多年来试图打造将用户隐私保护放在首位的企业形象，所以端模型和云端模型在苹果的完全掌控之下，数据安全性是大概率能被用户接受的。但现在的争议点在于，苹果接入了OpenAI的GPT模型，用户数据将通过苹果手机传送给OpenAI的GPT模型。那么OpenAI那边如何保证用户隐私安全，或者OpenAI是否会将用户数据作为其它用途，这其实是在苹果的掌控之外。

Nathan Wang

前苹果员工、iOS App开发者

我的数据如果通过苹果的服务器传输到OpenAI，通过OpenAI的这个 API 来处理的时候，那 OpenAI是不是有同样安全的架构/端到端加密，我觉得至少他们在公布的时候，没有提到这些内容，所以可能没有这些像苹果做得比较好的加密内容。

那也就是说，当苹果把数据给到OpenAI，是有可能会产生数据泄露，它应该比在苹果端或者苹果云端数据被泄露可能大。OpenAI怎么去用这个数据，那就取决于OpenAI内部，以及公众是否会相信OpenAI。我觉得从技术上角度来讲的话，是这样对比的过程。

所以，虽然马斯克贴的图确实有点那啥，但是在苹果的立场，它认为，用户用不用ChatGPT，数据给不给OpenAI，是用户的决定，这张图里的椰子，它是知情的，而责任方在OpenAI，与苹果无关，这是苹果强调的点，在法律上确实无懈可击，但从AI数据安全的担忧上，确实不是无懈可击的，就看椰子怎么想了。

同时，我们也跟参会的很多开发者聊了聊，大家对苹果AI三件套还是非常兴奋的，而也许，这离我们等待已久的AI应用爆发来临的那一天，又近了一步。

03

更完善的开发者生态与AI应用爆发

虽然媒体和外界都将主要的注意力放在苹果本次WWDC第一天的keynote展示中，但参会的开发者们告诉我，之后三天的不同细分会议，对于开发者们才是重中之重，第一天的keynote只是一个广告而已。

在当地时间的6月11日到14日，苹果负责开发者社区的工作人员们，会召开大大小小的技术指导会议，针对每个开发者生态都会单开一个专题，手把手和开发者们交流和启发大家在应用上的开发，同时在全球也会有大量开发者在线加入全球开发者队伍，参与为期一周的技术和创意活动。而开发者们认为，Apple Intellegence会带来大量的新app机会。

Queena Qiu

Polyverse创始人兼CGO 

对于开发者来是件非常好的事情。我们也是一直期待，无论是苹果还是其他硬件公司，在端模型上有一些重大突破，第一是云成本，无论是模型训练还是调优、算法，在云成本上的投入是非常大的，是GenAI时代开发应用额外的成本支出，端模型的推出，我觉得在节约成本方面会是非常大的提升，也会给我们更大的空间去开发、或做一些更深、更重的应用。特别是视频方向，如果能在设备端去跑，那整个效果跟输出，会有一个质的提升。

Queena是Polyverse的创始人，他们旗下的产品Mirror AI在2023年3月正式上线后，曾连续数月霸榜Google Play美区摄影榜，下载量累积超过千万。

Queena告诉我，虽然苹果展示出各种在图像上的AI功能，这可能和一些图生图或者文生图的AI初创公司有产品的相似性，但苹果这样的大公司不会在垂类上过多深入，这其实会启发开发者以及AI创业公司们，在更垂直的赛道去开发更多样性的产品和应用。

Queena Qiu

Polyverse创始人兼CGO

我觉得往往Apple在这方面不会做得特别深，更多的是开放一个入口，给开发者进行尝试。在这个过程当中，对于开发者来说，就是如何去运用发布的这些特点、开源的技术来去进一步的做拓展。比如说，基于会议纪要还有非常多的场景，比如线下活动、线上活动，你还是可以去做很多丰富场景的事情。那在这个基础上就会衍生出非常多有趣的应用了，那我们也是希望基于Apple，基于互联网巨头的发展，去做一些站在巨人肩膀上的事。

而Nathan作为一个开发者，他告诉我，他在深度研究了苹果之后几天的开发者大会之后，认为苹果的野心绝不止keynote demo（PPT展示）中展示出来的这些功能，这后面显示出的一个潜在事实是：虽然苹果是这轮硅谷科技巨头中最晚加入AI战局的，但可能，苹果才是这轮生成式AI的最大受益者之一。

Nathan Wang

前苹果员工、iOS App开发者

我其实后面是花了一些时间，看它背后整个开发者生态所针对的每一个专题，我很大的一个兴奋点，就是我感觉Apple 要一统天下。

之所以说它一统天下的一个原因，就是大家可以看到就Apple 其实它掌控了硬件和软件，很少有企业既可以控制硬件又可以控制软件的，谷歌虽然有自己Android 手机，但是它在整个硬件设计上其实并没有特别多的能力。反观是Apple，你看它有自己的芯片，从M1、 M2、 M3到M4，它是有一系列硬件开发的能力，然后它的手机是全球最 流行的平台，所有人都在去使用，它背后又有个非常强大的开发者生态。

我会发现苹果越来越多的是，把各方面资源整合起来，就这为什么说苹果一统天下，就是如果你看了后面的这些开发者这些视频，你会发现从一开始，比如说做 APP 要做这个前端，给大家这个UI/UX的体验，已经是传统的这个APP可以去达到的。那背后针对于AI这一块， Apple其实是让你可以用自己的数据，在它的 GPU 上训练你的模型，然后再把这个模型部到你的 APP 当中去使用。它其实从前端到后端到这个大模型的整个开发和inference（推理）它基本上全包了。

也就是说你只要在生活在Apple 的这个开发者生态的话，你就基本上不用出去了，它可以它整个 Apple 的这个生态就可以帮你做所有的事情。所以说你看市面上外面那些，比如说 hugging face 也好， ChatGPT 也好，或者是各家公司在训自己模型，那其实是简单来讲的话，所有东西都会被容纳到Apple 的整个的这个生态当中去，然后只要你是在 Apple 生态的这个开发者，你就可以用到Apple 所有的这个资源。

所以讲到这里，大家可能会理解为什么在WWDC当天苹果股价略有下跌，但第二天有如此大的涨幅，之后几天还继续连涨。

是因为华尔街机构和投资人们，在后几天的开发者大会中整体得到的信息是，苹果不但因为AI功能的推出而将换机周期提前、提振手机和设备销量之外，人们意识到，此前让市场担心的这轮生成式AI的最终商业落地难题，是最先在苹果这里得到验证的，而这将让苹果成为后来者居上的最终赢家，让苹果的生态更加强大更加难被颠覆。

04

更难被颠覆的苹果：验证AI落地的出头鸟

莫傑麟

互联网家族办公室首席投资官

WhatIf Research主理人

对于苹果这种公司来讲，它的对于技术的判断标准只有一个：这个技术目前能不能做出来消费者愿意使用的产品。统计去年市场，不管是一级还是二级市场，公司做出来的AI产品，真正有用户留存的产品并不是很多，可能两只手都能数得过来。

所以公平来讲的，苹果可能事实上确实存在我们讲的老公司、以产品文化导向的公司对技术不够激进的特点，但它在自己的范围之内，它对于产品的判断标准上来讲，我们觉得还是在合理的范围内。就是说到今年它认为 AI技术发展得非常迅速，已经到了这个东西做出来一些消费者愿意使用的产品，并且对于消费者的体验上是关键的这些东西。

苹果的AI功能将在今年下半年对消费者们开放，我相信，很多AI应用开发者们也已经开始摩拳擦掌，想乘着苹果AI的这股东风，试图做出新的一轮爆款killer app（杀手级应用）出来。所以随着苹果端模型和云端模型，以及OpenAI还有谷歌等一系列大模型的能力提升，接下来的几个月到一年时间，我们可能会看到更多与消费者更近的AI应用出现。

莫傑麟

互联网家族办公室首席投资官

WhatIf Research主理人

它最终的商业模式，或者它的胜负手，其实还是来自于它掌握了硬件的生态。我们很难想象一个设备的场景是苹果没有做过的。我们随身出门携带的手机、耳机、手表，最多加上一个电脑，Vision Pro我相信是带不出去的，我们真正所有能够穿戴的设备其实苹果已经包全了，所以在这条线上面，我觉得是苹果以消费者导向为文化的目标是一以贯之的。

我经常被一些在硅谷之外的问到：AI难道不是泡沫吗？如果不是，为什么我身边完全感受不到它正在改变我的生活呢？这是因为，在硅谷，从ChatGPT爆火以来，大部分资金和创业项目还在基础模型能力提升，整体的infra（基础设施）基建，以及ToB企业级应用上，到消费者端的应用要不就是效果还不够好，要不然就是只能火一阵，难以保持用户留存率。

而AI能力如今慢慢渗透到了与我们普通消费者接触最多的消费者电子产品上，手机，Airpods，电脑，苹果手表，Vision Pro等等，甚至之后可能会推出的智能家居，它能让用户们感受到AI真的已经来临吗？或许在这一轮生成式AI的浪潮中，苹果才是第一梯队要去冲锋陷阵、验证技术能否落地的出头鸟。但如果验证成功了，对于苹果来说，它将更加难以颠覆。

莫傑麟

互联网家族办公室首席投资官/WhatIf Research主理人

我们在背后看到，不管是抢人、抢资源、抢卡各个方面，其实最终都是为了去把技术，更好地巩固到用户生态里面去，让我对用户的价值、对市场份额的抢占会更明显。这个主线目前我们是没有看到突破痕迹的，当然会有很多公司在这个状态里，能做出一些非常好的产品，或者是一些补位出来，但从数量和整个趋势上来讲，其实跟上一个周期真正 technology disruption （技术突破）的年代其实还是有本质的区别。

当然东西可能我们会随时被打脸，比如说基于现在也有人会说整个LLM（大模型）上会构建一套新的iOS出来，会长出非常多新的应用出来。那我觉得这个东西就需要看这个是不是一个完全新的这么一个用户的需求会衍生出来，如果没有的话，我们整体对目前的判断还是处于 technology consolidate（技术巩固），那只要是consolidate（巩固），那从比例上的概率上来讲，大公司 consolidate technology（加固技术）的这个能力确实是要更强一些。

OpenAI的目标是AGI的能力，谷歌的目标是自家产品的商业化，微软的目标是企业化产品，英伟达的目标是这一些技术突破的底层算力，而苹果，以及与苹果一样的手机制造商们的目标是与你我最相关的，这就是，AI能否进入到我们的生活，改变我们的生活，成为我们生活的一部分。这个答案还不是确定的，还需要验证。

而验证的人，正是屏幕前的你。这个答案，或许我们很快就能知道了。