蘋果放棄了最野心勃勃的項目之一——造車，並考慮將2000名員工轉移到人工智慧部門。有接近蘋果的相關人士向虎嗅透露，先前就有Vision Pro和汽車專案組的人轉職至人工智慧專案。正如賈伯斯所言：「決定不做什麼跟決定做什麼同樣重要。」即使十年造車努力付諸東流，但面對Think Different的OpenAI們，蘋果終也大夢初醒手起刀落，決定全面加入AI戰場。

世人都謂蘋果全面轉向AI姍姍來遲，但蘋果只是「起大早趕晚集」。從賈伯斯古董早時期在雅達利的《打磚塊》遊戲初嘗試，到2016年給所有語音助理上了一課的Siri，蘋果在AI歷史寫下過濃墨重彩的幾筆。

而今，蘋果終於無法再容忍OpenAI和Google的「雙簧式」表演，選擇專注於重投AI。作為可能是唯一擁有算力層、中間層、模型層、應用層等全端式能力的科技公司，蘋果的入局，會在AI界開闢新天地（break new ground）嗎？在這場席捲全球的AI戰爭中，後來者蘋果有哪些得天獨厚的優勢？

縱覽環球AI，微軟攜帶OpenAI以令諸侯，然群狼環伺；Google緊追OpenAI，卻亦步亦趨；國內眾廠摸著OpenAI過河，但擁天塹之利。此三分天下而格局未定，廣闊天地大有可為，若假以時日，則霸業可成，蘋果可興。

早期的AI佈道者

在AI領域，蘋果起得有多早？追本溯源，起始時間遙遙領先目前任何一家AI巨頭。

1975年，喬幫主大業未竟而蘋果未立，尚在雅達利遊戲公司升級打怪。彼時雅達利在遊戲界正值如日中天，堪比80年代中後期的任天堂和90年代的PlayStation。20歲的賈伯斯與史蒂夫·沃茲尼亞克（蘋果聯合創始人）花了4個晚上的時間完成了《打磚塊》遊戲的硬體設計。

《打磚塊》一推出就獲得玩家歡迎，名垂遊戲設計青史，也成為了DeepMind團隊訓練深度學習的遊戲系統。

從人工智慧開山祖師圖靈和香農寫的下棋程式開始，早期的人工智慧就致力於創造一款在遊戲中打敗人類的程式。

因此DeepMind將強化學習與深度神經網路結合，創造了能夠學習雅達利遊戲的系統。在上千次訓練後，《打磚塊》遊戲中深度學習網路的平均得分達到了人類的10倍。DeepMind得以聲名大噪，並在一年後獲得Google收購，而後誕生了開啟上一波AI浪潮的AlphaGO。

而在人工智慧的重大突破——自然語言處理的語音辨識領域，蘋果曾經走在任何一家手機企業前面。

2010年，蘋果收購Siri。2016年，蘋果在iPhone上推出的智慧語音助理Siri，比起其他手機語音助理效能提升顯著。「有時候，一種效能的提升太過顯著，以至於你會再次進行測試以確保沒有漏掉一個小數點，Siri的出現就是這樣的情況之一。」蘋果工程師如此評價。

與AI新浪潮失之交臂？

雖然蘋果間接催生了上一次AI浪潮的誕生，而在OpenAI掀起的AI新浪潮下，措手不及的蘋果雖然動作頻頻，卻始終步伐謹慎，行事低調。

來到AI新時代，蘋果只做三件事，但每一件都沒有做到極致。

第一，收購多家AI新創公司。根據市場調查機構Stocklytics 公佈的最新報告，蘋果在2023 年共收購了32 家AI 公司，並將取得的AI技術應用於產品改進。如在2020年蘋果收購了都柏林的語音AI 技術公司Voysis，用以改善Siri 人機對話的體驗。

第二，研發大模型和AI對話機器人。2023年7月，蘋果就被爆正在開發大模型Ajax和內部聊天機器人Apple GPT。Ajax 系統建構在Google機器學習框架Google Jax 之上，並作為內部ChatGPT 風格工具Apple GPT的基礎，但它更多是作為內部產品的內驅力，不面向消費者開放。但也有蘋果員工稱其本質上複製了Bard、ChatGPT 和Bing AI，並且不包含任何新穎的功能或技術。

第三，被認為最可能接入大模型的Siri。2018年，原GoogleAI負責人Giannandrea加入蘋果，領導公司的人工智慧和機器學習團隊，拉接手了蘋果智慧助理Siri的領導權。先前Siri一直因停滯不前而受到批評，Siri聯合創始人Dag Kittlaus曾表示，Siri在被蘋果收購後，可能沒有充分發揮其潛力。在ChatGPT顛覆了個人智慧助理的體驗後，Siri受到了更大威脅。

不難看出，雖然蘋果在人工智慧上已經花了大量時間、精力，但也一直有些遲疑。對此，庫克曾婉轉地表示，蘋果將在更多產品中添加人工智慧，但會「經過深思熟慮」。

而在此前，當被問到蘋果在生成式AI 的工作內容時，庫克的回答是「敬請期待」。「蘋果確實還沒有在AI領域大展拳腳，」蘋果股東的投資經理Brian Mulberry說。在AI新浪潮時代，我們並未感受到蘋果如微軟、Google、OpenAI般對AI的狂熱。

蘋果AI的用武之地

被爆出放棄造車轉投AI的次日，庫克一改往日態度，在2月29日的股東大會表示，公司將在2024 年在生成式人工智能領域“開闢新天地”，他強調：“我們相信這將為用戶帶來變革性的機會。”

那麼，後來者蘋果有何優勢呢？會如庫克所說，在AI界開拓新天地（break new ground）嗎？

華映資本海外合夥人邱諦認為，蘋果的優勢在於：它可能是唯一擁有算力層、中間層、模型層、應用層等全端式能力的科技公司，在自有人工智慧晶片、雲端運算、演算法和資料的多層降本增效最佳化疊加下，所帶來的模型系統最佳化效果將會非常顯著。

因此，重投AI的蘋果，完全可以靠得天獨厚的優勢走出一條蘋果特色AI道路，在硝煙四起的AI競賽雄踞一方。

接下來，讓我們展開來看看，蘋果在上述各個層面的優勢。

算力層：目前AI訓練側高度依賴英偉達，蘋果在中國、歐洲、美國都有自己的資料中心，因此囤積了大量英偉達GPU，至少不會面臨算力短缺的問題；在推理側，蘋果在AI晶片設計研發領域和全端工具鏈的持續投入，使得蘋果完全有能力，基於自研晶片推出推理加速方案，並且可以適配自研基座大模型。GoogleTPU和新創公司Groq已經在這個領域做出了比肩英偉達的成績。

資料層：擁有龐大用戶基數的IOS系統可以給蘋果大量的語料與用戶行為，自2011年被整合到了iPhone 4S 的Siri，累積了十餘年時間跨度的用戶對話資料。

應用層：現有的IOS系統為針對C端使用者的文字、圖片、音視頻等內容產生服務提供了平台與受眾。

邱諦認為，如果蘋果從上述底座大模型和自研晶片入手，軟硬體結合，同時做OpenAI和英偉達專注的兩件事，所需成本仍然很高，因此要暫時放棄造車集中資源。蘋果業務調整後的優先級，前後次序很可能變成：MR→大機型→無人車→具身智慧。

憑藉上述優勢，全面轉投AI的蘋果又會在哪些領域為用戶帶來變革性機會？

先從時下大熱的AI手機談起，雖然國產友商在一年前早已入局端側大模型，但蘋果在晶片方面的持續投入與自研能力，可以相比其他手機廠商更有效率地調用設備CPU、GPU、NPU等運算資源。另外大模型在端側運行對記憶體速率、記憶體資源的需求極高，蘋果可以利用強大的研發和供應鏈整合能力，最大程度解決硬體技術問題。但根據蘋果以往的宣傳調性，很可能不會提及AI手機與端側大模型，而是專注於應用程式。蘋果會找出什麼不同於友商的解法？接下來iOS18與iPhone16的發布，將會揭曉謎底。

對於被蘋果給予重望的下一代行動終端平台Vision Pro，AIGC對於其3D場景搭建的降本增效將會大大降低。透過感測器和內建相機等取得的現實世界和使用者數據，也可以結合AIGC進行大數據分析和建模，獲得更好的即時互動和使用者體驗回饋。

接近蘋果人士向虎嗅透露，蘋果放棄造車，很可能只是暫時延緩造車計劃，等待自動駕駛技術突破後再推出更為成熟的無人駕駛汽車產品。而Sora對現實世界物理規律的學習拓展，和對物體運動軌跡的判斷能力，將為困境中的自動駕駛的帶來新思路。蘋果並不是完全放棄造車，而是沒必要做沒有自動駕駛的車。要做自動駕駛，AI是必經路徑，這也是蘋果放棄造車全面轉向AI的原因。