近日，知名爆料人古尔曼（Mark Gurman）说苹果 iOS 18 或迎来公司历史上最大的更新。

咱还蛮激动的，这 2024 年了，要说什么最令人激动，那肯定是往手机里加了 AI 功能。

刚过去的 CES 上各种 AI 硬件花活，像 R1 这种的，让我单买一台不现实，但装进 iPhone 喂到我嘴里用，那必须支持。

来源：推特

再仔细看看，据古尔曼说，iOS 18 会在以下几个方面加入 AI 功能 [ 1 ] ：

Siri：用大语言模型（LLM）让 Siri 变得更智能

Messages：根据上下文和意图，自动补全问题和句子

Apple Music：根据用户习惯偏好，自动生成播放列表

iWork：在 Keynote 和 Pages 中加入 AI 辅助功能

Xcode：增加 AI 代码提示功能，提供更高效的应用开发体验

等等，就这？LLM 接入手机，华为、小米、荣耀、vivo、OPPO、三星去年都已经交卷了。

至于办公辅助，WPS、腾讯文档、微软的 Copilot、谷歌的 Duet AI 都从公测开始正式收费了。

对咱中国消费者来说，这几个功能就没一个用得上的好吧！

更别说 iOS 18 预计今年 9 月上线，开发者测试版最早也要等到 6 月苹果年度开发者大会（WWDC）才有望露面。

几个月时间过去，市面上的竞争对手不知道又要推出多少绚烂的新功能，苹果 iOS 18 爆料的这点芝麻谷子瞬间不那么香了。

不过这次爆料好在不只是捕风捉影，苹果资讯网站 9to5Mac 在 iOS 17.4 测试版本的代码里找到了证据，起码苹果真的在往手机里塞 AI 了。

代码里出现了一个新的私有框架，叫做 SiriSummarization。这个框架做的事情正如其名，调用 OpenAI 的 ChatGPT API 帮 Siri 做内容总结 [ 2 ] 。

功能包括：" 请总结这段文字 "" 请总结 "" 请回答这个问题 "，以及收到短信后建议的操作方式（回复消息、呼叫、保存联系人等）。

除了调用 OpenAI 的模型，SiriSummarization 框架还调用了谷歌的 Flan-T5，以及苹果自研的 AjaxGPT 和 AjaxGPT On Device（大概率是一个参数量更小的端侧模型）。

这么看来，苹果应该是在用别家模型当对照组，跟自家开发的模型进行对比测试，就说苹果再想不开也不至于领着自家 20 亿用户去 OpenAI 门口送钱。

但这 20 亿用户苦等苹果精雕细琢的时候，就不会为其他手机心动吗？

在 iOS 18 爆料前不久，三星也正式发布了首款 AI 手机—— Galaxy S24，在操作系统里集成了 LLM，可在通话、笔记、相册里丝滑调用。

插个题外话，这手机全球版的 AI 服务由谷歌提供，国内版的 AI 服务由百度和美图提供。

华为 vivo 也都在自己的手机里装上了自家研发的大模型。

等来等去，苹果成了那个唯一还没正式发布 LLM 的手机厂商。

怪不得即使苹果超越三星成了全球 " 智能手机出货量全球第一 "，华尔街分析师仍然觉得苹果的霸主地位会被颠覆，原因很简单：" 苹果并未在 AI 和 LLM 领域深入布局，随着 AI 的发展，苹果可能会被微软、谷歌和亚马逊超越。" [ 3 ]

人家说得很严谨，不是苹果没有布局 AI 和 LLM，而是没有深入布局。

在过去一年大模型百家争鸣的时候，苹果就已经慢了一步。

2023 年 7 月份，万众瞩目的苹果自研模型 AjaxGPT 首次曝光，拉动其市值增长近 700 亿美元 [ 4 ] 。

当时，苹果内部成员认为 AjaxGPT 的能力超过了 OpenAI 的 GPT-3.5。

然而此时 GPT-3.5 都是 2022 年的明日黄花了，距离 GPT-4 发布都已经过去 4 个月。

据知情人士透露，苹果公司管理层出于对隐私和性能的考虑，倾向于在设备上运行 LLM [ 5 ] ，但是 AjaxGPT 作为一个参数量为 2000 亿的 LLM，在定位上十分尴尬。

向上跟 GPT-4 比，参数量不够大，性能上不去。

向下跟 Meta 的 Llama 比，不够轻量级，想要实现端侧部署难度很大。

苹果不是没意识到这个短板，去年 12 月发了一篇论文试图把端侧 AI 门槛拉低 [ 6 ] 。

论文中提出了一种让运行内存和闪存（可以理解为储存数据的硬盘）协同运行 LLM 的办法。

具体解决方案是把模型参数都储存在闪存里，当需要时再加载到运行内存中。

通过这种方式能在设备上跑得动比运行内存容量大两倍的模型，还能把 CPU 的推理速度提升 4-5 倍，GPU 的推理速度提升 20-25 倍。

乍一看苹果把 LLM 端侧部署的难题给解决了，但是这个论文有两个前提：

仅适用于参数量为 60-70 亿的模型

整套框架是在 M1 Max 芯片上实现的，而移动端的 A 系列芯片性能显然跟 M 系列还有不小的差距

自研模型不过关的同时，苹果自有算力也远不如其它巨头。

算力是 AI 军备的基础，前有 Meta 的扎克伯格说到 2024 年底要囤够 35 万张英伟达的 H100，后有马斯克发推说 5 亿美元虽然看起来是一大笔钱，但实际上只能买 1 万张 H100，而特斯拉今年买卡的钱肯定会超过这个数。

来源：推特

跟竞争对手们以万为单位的购入标准相比，苹果在囤卡的热潮中表现得异常平静，英伟达 2023 年第三季度 H100 显卡订单前 12 位客户中，当时还是全球市值第一的苹果居然没有出现。

来源：Omdia

据 The Information 的统计，苹果一直是全球最大的云服务租户，长期跟谷歌和亚马逊保持着合作，知情人士透露，为了节省成本，苹果管理层历来鼓励工程师使用谷歌的云计算服务。

大概就是因为苹果和谷歌曾经达成内部协议：苹果 Safari 浏览器默认搜索引擎使用谷歌，而谷歌云计算服务给苹果打折。

不过苹果也不是不着急，去年开始一直在招生成式 AI（GAI）、机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）相关的人才，截至本月苹果官网招聘的 " 机器学习和 AI" 分类下都能搜出 600 多条结果。

前不久苹果还花了 5000 万美元与出版商达成合作，合法获得了使用纽约客、名利场、GQ 等杂志的内容来训练 AI 的许可，以免重蹈 OpenAI 等公司的覆辙。

至于苹果每年花在 AI 上的研发费用，据不同来源分析可达 10 至 50 亿美元（所以说买卡的钱还是有的）。

The Information 的一份独家报告还称，苹果有三个团队在同时训练不同的模型。

谷歌 " 出逃 "AI 总监约翰 · 吉阿南德拉（John Giannandrea）是整个团队的领导者。

约翰于 2018 年加入苹果，据说当时软件部门专门负责 ML 的程序员都没有，他知道自己身上的担子重了 [ 7 ] 。

基础模型（Foundational Models）团队主要研究领域是 LLM，最早由 Java 元老 +VR 先驱阿瑟 · 范霍夫（Arthur Van Hoff）在 2019 年创立。

2023 年范霍夫退休后，团队由上交大毕业的前谷歌员工庞若鸣接手，目前整个团队约有 16 人，AjaxGPT 便出自这个团队之手。

视觉智能（Visual Intelligence）团队的主要研究方向是图像、视频、3D 场景生成，目前能查到的成果只有 2023 年发布的 44 篇论文。

多模态学习（Multimodal Learning）团队的负责人是乔纳森 · 什伦斯（Jonathon Shlens），他从谷歌跳槽到苹果只待了 1 年零 8 个月，就又跳回了谷歌。

至于团队有什么研究成果尚不清楚。

虽然有消息说苹果的 AI 团队已经开发出了几个先进的模型，正在公司内部测试。

但一位直接参与开发的苹果员工透露，目前在测的只有一个用上了 LLM 的 Apple Care 客服机器人。

去年底，人狠话不多的苹果芯片主管约翰尼 · 史鲁吉（Johny Srouji）罕见地接受了 CNBC 的采访。

当被问到如何看待 " 现在大家觉得苹果在 AI 上落后了 " 这个观点时，他表现得丝毫不在意 [ 8 ] ：" 实际上我们处于领先地位，作为一个团队，我们有芯片、有硬件、有软件、有 ML，接下来只要朝一个方向优化就可以了。"

那这个优化究竟做得怎样，只有等 4 个月后的 WWDC 揭晓了。