文 | 智能相對論
作者 | 陳泊丞
蘋果終于公布了最新的AI進程。
一個月前，正如此前預期的那樣，人工智能是今年 WWDC 發布會的焦點。全程105分鐘的主題演講，就有40多分鐘用于介紹蘋果的AI成果。
蘋果似乎還有意玩了一把“諧音梗”，重新定義AI為“Apple Intelligence”。
但不管怎么說，此次蘋果AI的亮相著實是為市場解答了不少疑惑。
此前，就有消息傳出，蘋果手機或許會因為接入系統的AI大模型不同，而出現國內市場和海外市場區分的兩個版本。更有甚者，網上還有人稱國內版本為“閹割版”。
真的是這樣？答案或許并非如此。
AI基本盤，牢牢把握在蘋果手里
Apple Intelligence（蘋果智能）簡稱AI，這樣的說法對于蘋果而言并非“諧音梗”，而是其對AI功能的理解和設計有著自己的一套邏輯。
在介紹Apple Intelligence時，庫克就特別強調他們想要打造的，是超越「人工智能」（Artificial Intelligence）的「個人智能」（Personal Intelligence）。
什么意思？我們從過去蘋果的常規設定中可以推斷出，蘋果AI大概率會和其自身的系統以及系統內的應用、生態高度協同，來充分滿足蘋果用戶的智能需求。比如，對Siri、FaceTime、iMessage、Apple Pay、iCloud等蘋果服務深度集成，以提供無縫的跨設備AI體驗。
簡單來說，蘋果AI想要實現的是系統級應用的優勢。
從目前的公布的信息我們可以看到一些應用雛形。像AI圖像，蘋果AI預期的不僅僅只是用提示詞來生成圖像，更是能基于用戶的實際體驗和個性化需求來創造與用戶個人生活和興趣緊密相關的圖像內容。
類似現在蘋果手機內的“照片回憶”功能，蘋果試圖在為用戶提供簡要的AI視頻剪輯服務，但前提是開放用戶的照片庫，讓蘋果系統反復識別照片內容，才能剪輯出不同主題的視頻內容。
蘋果照片回憶功能
想要達到這樣甚至是更好的服務和效果，蘋果AI就必然要具備系統級的能力。由此，蘋果AI背后的大模型就大概率將采用自研方案。
從蘋果公布的大模型技術文檔來看，其確實是在自研大模型。據介紹，蘋果的設備端將采用一個30億參數的小模型，負責本地計算和數據處理，同時保證對用戶的個人習慣、個人數據進行學習訓練，從而提供更貼心、個性化的服務。
而到了云端，蘋果尚未公布其自研的云端大模型參數，但據說其性能與GPT-4 Turbo相當。再者，就是對ChatGPT等第三方大模型產品的接入，也是事實，但并非唯一。
據蘋果負責軟件工程的高級副總裁Craig Federighi表示：蘋果計劃以后讓用戶選擇自己喜歡的大模型，其中包括谷歌的Gemini等。
此外，蘋果還發布了OpenELM，這是一組小尺寸的開源AI模型，專為在設備上運行而設計。這些模型的參數范圍從2.7億到30億，旨在提高移動設備上的AI任務處理能力。
很顯然，蘋果已經具備了構建內部閉環的AI系統的能力，AI的基本盤始終牢牢地掌握在蘋果手中。像ChatGPT等第三方大模型產品只是一劑調味料罷了。
“閹割版”蘋果，子虛烏有
從目前的情勢來看，無論是OpenAI的ChatGPT還是百度的文心一言，都不足以影響蘋果AI的基礎功能。這些第三方大模型產品的定位，對于蘋果而言，更像是App Store里的App。
或許源于地區的不同，對App的使用權限有所區別，但這并不能定義蘋果的版本功能。就好比我們不能因為無法上“X”（即推特）而說現在的蘋果手機是“閹割版”，同樣的，第三方大模型產品也是如此。
“X”也好，ChatGPT也罷，如果這些產品無法在國內使用，那本身是產品的問題，而非渠道的“鍋”。更何況，蘋果自研的大模型從端側到云端，已經相當全面，提供了一個相對完整的AI體驗。
就目前的思路而言，接下來更多影響用戶體驗的是蘋果對端側小模型的整合與應用。根據蘋果提出的優先考慮用戶體驗的理念，其更強調AI模型的定制化，類似于MoE模型的稀疏激活機制，通過多種小模型的調動和組合，更快去解決用戶使用過程中的日常任務。
眾所周知，大模型的參數規模更大，所需要的計算資源、存儲空間、網絡速率也更高，如果硬件條件、網絡條件跟不上，很容易就會出現高延遲、丟包等問題，無法帶來很好的AI體驗。而小模型具有體積小、計算資源需求低、訓練效率高等特點，正適合在智能手機等終端上運行。
如今，大模型領域興起的MoE架構，也正對應蘋果對智能手機從端側到云端部署模型的思路。端則小模型的高效率、高適配是必然的，而大模型不管是蘋果自研，還是國內外的第三方廠商介入都只是提供一個進階的個性化體驗，并不影響主體。
當然，經「智能相對論」體驗發現，當我們真的去使用大模型產品的時候，國產大模型實際上也沒有那么拉胯。相反，源于本土算力、中文語義理解以及與中文互聯網的高度融合，國產大模型對于本土用戶而言更具優勢。
一方面是語言和文化的理解，AI大模型的應用更接近于對話形式。在體驗過程中，「智能相對論」發現，用戶個人的表達是非常隨意的，可以說并不那么規范，因此國產大模型在理解用戶語義上有著更明顯的優勢，從而更準確的回應用戶需求。
另一方面是數據資源的獲取問題。AI大模型是不斷進化，特別是在用戶的使用過程中會不斷獲取新數據來進行訓練、學習，最終呈現出一個更理想的狀態。在這方面，國產大模型背靠龐大的中文互聯網和用戶群體，能最大化獲取本土數據用于學習和精進，而OpenAI、Google都有所限制，很難接入。
簡單來說，關注大模型不能只看其在實驗室的表現，更要看其在市場和行業實際場景中的應用空間和發展前景。
因此，蘋果AI在國內接入百度文心一言等本土大模型，并不是一件壞事。對于本土用戶而言，基于蘋果和百度的聯合共創，將可以獲得更符合本土需求的服務和體驗。
或許，我們沒必要盯著OpenAI這樣一個本來就難以體驗到的產品來糾結蘋果AI的選擇。
寫在最后
總的來說，蘋果AI的基本盤是自研大模型支撐的，這一點毋庸置疑。
此外，國產大模型的表現在本土應用中也不差，這可以在接下來的時間內拭目以待。
蘋果AI的任務不是把OpenAI的ChatGPT引入中國，而是基于自家的系統和生態打造出一個更高效、便捷、強大的AI系統，來為自家的用戶提供進階服務。
因此，相關有關“閹割版”的爭議、大模型的爭議并沒有那么重要。正如蘋果所透露的，第三方大模型產品的接入不是唯一，蘋果會想辦法讓用戶來選擇自己喜歡的大模型。
未來，我們期待蘋果的承諾兌現，讓用戶擁有選擇的權利。
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