苹果短短12分钟会议:放弃造车,发力AI

今日凌晨，苹果召开了短短12分钟的会议，会议内容十分简单，无非八个字：放弃造车，发力AI。

路透社援引内部消息人士的话说，苹果已经搁置并取消了自动驾驶电动汽车的所有开发计划，这意味着它已经投资了十多年，投资了数十亿美元，也是苹果历史上最雄心勃勃的项目，但在12分钟的简短会议上结束，没有回答任何问题。

与此同时，苹果也做出了重大决定：转向生成人工智能。许多汽车团队（即特殊项目团队，以下简称SPG）的成员将由高管约翰调到人工智能部门·詹南德里亚（John Giannandrea）领导。这是一个明确而非常重要的信号：苹果将加速生成人工智能。

在过去的很长一段时间里，苹果因为在生成式人工智能派对上犹豫不决而受到猛烈攻击。

在所有主流智能手机制造商甚至全球科技公司中，苹果是唯一一家尚未正式发布大型产品的制造商，甚至很少积极提及。就连马斯克去年7月成立的人工智能公司XAI也将立即发布第一款人工智能大型Grok 1.5。

在披露苹果大模型进展的有限信息中，苹果给人一种感觉，苹果不追求绝对领先的大模型性能，而是更关注大模型着陆的可能性。

考虑到生成式人工智能是一款先发制人游戏，苹果在大模型上“迟钝“与”务实“，它可能会在未来的竞争中埋下隐患。

/ 01 / 迟到的苹果

由于电动汽车市场降温、竞争激烈等因素，苹果放弃造车是合理的，只是时间问题。但不可理解的是，苹果在生成人工智能上“迟钝“。

在去年的大模型趋势中，手机制造商已经成为不可或缺的“力量”。

2023年，华为发布盘古大模型，率先将大模型接入手机；vivo推出了蓝心大模型，专注于轻量化；三星还发布了自己开发的生成人工智能模型“三星高斯”，今年推出了第一款AI手机Galaxy S24系列手机。

只有苹果是个例外。作为世界上最大的科技公司，苹果去年对过去十年中最重要的科技发展——很少积极提及生成式人工智能。

在第一季度报告的电话会议上，苹果首席执行官库克只是轻描淡写地说，苹果将人工智能应用于更多的产品，但应该仔细考虑。即使在6月份的开发者大会WWDC上，苹果也没有提到人工智能和大型模型，只是简单地提到了这一点“机器学习”这个词语。‍

苹果是目前唯一一家尚未正式发布大型产品的主流智能手机制造商，甚至是全球科技公司。就连马斯克去年7月成立的人工智能公司XAI也将发布第一款人工智能大型Grok 1.5。

看上去，苹果似乎“缺席”在这场大型赛跑之后。但事实可能并非如此。

各种迹象表明，苹果在人工智能领域的布局比我们想象的要深。据彭博社报道，2023年 年 7 月，苹果建立了自己的大型语言模型 Ajax，并推出代号为「Apple GPT」内部聊天机器人用于测试 Ajax 的功能。

据知情人士分析，Ajax GPT的训练参数超过2000亿。参数反映了机器学习模型的规模和复杂性；参数越多，复杂度越高，所需的存储空间和计算能力越大。你知道，GPT-3.5的训练参数是1750亿，也就是说，今天的Ajax GPT在功能上可能比OpenAIGPT-3.5强。

从投资规模来看，Ajax GPT所在的生成式人工智能项目每年都要花费苹果的费用 10 1亿美元。另外，根据The， 据Information报道，苹果现在每天将最先进模型的预算增加到数百万美元，这只是对开发模型的投资之一。

与许多人的印象不同，苹果仍然是最热衷于投资人工智能的科技公司。自2010年以来，苹果收购了20家人工智能公司，在FAMGA公司中排名第一。与此同时，谷歌和微软分别收购了14家和10家。

更有趣的是，苹果在投资大模型研发的同时，也花费了大量精力探索大模型着陆的可能性。

/ 02 / 押注端侧大模型

自今年下半年以来，人工智能硬件一直是所有科技公司共同努力的方向。真正的“AI-native 硬件”出生前，把 LLM 更有可能与现有终端集成。手机，PC、汽车等硬件厂商都有很大的动力落地大模型，其中手机厂商最激进。

但遗憾的是，到目前为止，大模型与现有智能硬件的融合并不顺畅。

以手机为例，由于手机内存的存储和处理能力有限，大型模型无法移动到手机上。联发科透露，130亿参数的大型模型至少需要13GB内存，加上6GB App保存，4GBAndroidOS，即总手机内存容量需求将达到23GB。

23GB手机内存的概念是什么？去年上市的最新iPhone 15的运行内存只有6GB，iPhone15 Pro 和 iPhone15 Pro Max 只有8GB运行内存。这意味着要想在手机上提升跑大模型，必须大大提高内存容量。

因此，目前大多数大型模型都在云中运行。虽然参数规模更大，计算能力更高，但缺点也很明显。当用户无法在弱网络甚至离网络环境中实用大模型功能时，甚至存在用户隐私安全泄露的风险。这对苹果来说是不可接受的，苹果非常重视用户体验。

苹果是端侧大型模型的坚定支持者。一些前苹果机器学习工程师表示，为了提高隐私和性能，苹果的领导者更喜欢在设备上运行大型模型，而不是在云服务器上。

去年8月，苹果在加州、西雅图、巴黎、北京等部门发布了数十个职位，招聘大型模型技术人才，尤其是端侧大型模型。根据招聘信息，苹果希望将大型机型压缩到终端，以便iPhone/iPad等核心产品在未来能够直接在AIGC技术上运行。

除了提高内存容量外，模型本身的压缩和优化也是实施大模型的一种方式。顾名思义，前者是压缩模型的规模，使模型更注重关键场景的精度和效果；后者是通过技术手段优化模型，通过内存管理减少内存处理，然后降低功耗。

目前，大多数科技公司都把更多的精力放在训练参数较少、体积较小的地方“小模型”。 去年12月，微软正式发布了参数规模仅为27亿的参数“小模型”Phi-2.并声称该模型的性能“吊打”体积超过25倍的大模型。

但苹果找到了另一种选择后者的方法。苹果此前发表的论文显示，它试图利用闪存来解决大型模型插入手机时内存不足的问题。简单地说，苹果已经做了两件事来优化闪存交互和内存管理。

说到这里，计算机的各种硬件设备与我们人类的身体非常相似，计算机 CPU 就像人脑一样，也有记忆装置用于存储程序和数据，相当于我们脑海中的记忆。

计算机记忆简单地分为内存和闪存。内存用于临时存储需要随时访问的数据和指令。它提供高速读写和高存储密度。相反，闪存读写缓慢，适用于长期数据存储。从特征上看，内存更适合需要频繁读写的大型模型。但正如上面所说，内存在这个阶段没有足够的性能，只有一个模型无法支撑大模型。

苹果允许模型重复使用已处理的数据，以减少频繁读取内存的需要，提高大模型的运行效率；第二，通过更有效地分组数据，大模型可以更快地从闪存中读取数据，从而加速人工智能 理解和产生语言的能力。

这样，苹果就可以运行比设备DRAM容量大两倍的模型，在CPU和GPU上分别比传统方法快4-5倍和20-25倍。用研究人员的话说，这是对有限内存设备的有效推理 LLM 铺好道路。

作为一家硬件公司，苹果更注重技术落地本身，没有什么大问题。但如果把它当成一家科技公司，苹果看起来或多或少“另类”。

/ 03/ 在科技公司“实用主义者”

在几乎每个人的逻辑中，大模型是一款先发制人游戏，推理能力是唯一的衡量标准。即使在很多人看来，模型竞争也很残酷，类似于芯片或 SpaceX，后面的玩家很难生存，因为领先的模型能力强，价格便宜。

但苹果对这款游戏的理解并非如此。一个更接近真相的解释是，与其他技术公司相比，苹果并不追求绝对领先的大模型性能，而是更关注大模型着陆的可能性。

这与苹果长期以来一直在一起“实用主义”概念有很大关系。苹果实用主义的本质是，它不追求绝对的技术领先，而是更善于通过其独特的产品能力，在技术向产品大规模转型的过程中超越同类产品。

从过去来看，智能手机是IBM工程师Theodore Paraskevakos发明，但在苹果手中发扬光大；MP3播放器在最初的iPod发布时已经是一个非常成熟的类别，但苹果最终赢了。在更擅长赚钱的库克上任后，苹果的实用主义得到了更充分的实践。

这也反映了苹果在人工智能领域的布局。与谷歌的数亿美元相比，苹果拥有大量的并购，但总体金额并不大。他们更愿意购买一些小公司，利用他们的团队和技术为苹果自己未来的产品增加新的功能。例如，iPhone X的FaceID来自苹果在芯片和计算机视觉领域的一系列并购。

沿着这个逻辑，不难理解为什么苹果没有宣布其大型产品。到目前为止，大型模型的崇高愿景和尚不清楚的商业前景仍然需要无数的产品来填补。

虽然ChatGPT已经出现了、Character.AI 等待超级应用程序，但上述应用程序的呼叫入口非常单一，其功能主要集中在内容制作上，仍有很大的改进空间。一个显著的表现是，这些应用程序在用户活动方面有很大的起伏。例如，在去年年初的疯狂之后，ChatGPT在去年下半年出现了明显的回落。

更重要的是，与相对单一的功能相比，大型模型实施的成本与商业回报不成正比。目前，人工智能应用的商业化手段仍然非常单一，难以支撑其高昂的运营成本。

按Open AI发布的GPT-4API费用表为每输入1000个字符(约750个字符)，价格为0.03美元，每生成1000个字符，价格为0.06美元。也就是说，每次用户问，成本几乎是10美分。考虑到苹果只是世界 iPhone 超过10亿用户意味着大模型运行的成本将极高。

退一步说，如果还是这样，不管哪个厂商最终还是这样，“赢了”，他们的产品或服务有很大的概率“App”苹果App的形式出现了 为全球苹果用户提供Store服务。

苹果看似务实的做法并非没有隐患。目前，市场对人工智能硬件的发展大致有两种看法：

一种观点是，基于大模型的自然语言交互能力需要新的硬件。无论是去年发布的人工智能 Pin，Rabbitt不久前出现在CES上 R1属于这类产品。这类产品的特点是最大限度地利用人工智能的文本理解、生成、翻译能力，特别是图片、音频和视频等多模态能力，几乎实现无缝连接和无形整合。

另一种观点是，手机是大型模型中最好的硬件载体，这也是苹果相信的方向。因此，我们可以看到苹果在新硬件产品的研发上投入了更多的精力——Vision Pro，而非人工智能硬件。

在路线差异的背后，这意味着苹果几乎完全依靠产品能力来追赶。但近年来，苹果引以为豪的产品能力经常失败。

尽管经过7年的研发，Vision Pro终于上市了，但离库克最初的想法还很远；在汽车制造方面，苹果今天正式宣布放弃新能源汽车竞争。

毫无疑问，大模型时代的硬件会重复计算机的老路:从计算能力集中在超算等大型设备上，到计算能力逐步转移到个人终端。只是“实用主义者“苹果，最终会在这个故事中扮演什么角色，还是要打个大问号。