究竟是百度不行，还是苹果不行？

日本报刊《体育报知》在北京时间11月18日撰文称，日本队已九年未在客场面对中国队，过往曾经历过不少硬仗及“恶毒粗暴比赛和球迷骚乱的洗礼”。报道称：“......由于反日情绪高涨，2004年亚洲杯的所有比赛都被迫‘完全在客场’进行。

文|听潮Ti

这两天，外媒The Inform ion发布的一则关于苹果和 就AI合作的报道，掀起了轩然 。

简单概括下外媒报道中引发外界热议的几个关键信息点：

，作为Apple旗下iPhone、iPad、Mac等系列产品中AI能力的补充，苹果在海外市场选择的合作对象是OpenAI，在中国的合作对象，目前基本确定了；

第二，有一位直接参与双方优化大语言模型的知情人士透露， 的文心大模型在理解提示词和对iPhone用户提出的常见场景做出准确回应方面，遇到了困难；

第三， 希望能够保存、分析iPhone用户的数据，以此进一步优化AI模型，但苹果不愿意这么做，它不希望把用户数据用于AI训练，双方出现分歧。

第四，在与OpenAI的合作中，苹果不需要向其付费，在与 的合作中，苹果必须向后者支付使用文心大模型4.0的费用，而且还同意承担成本，以便重新训练和调整模型。

目前，围绕上述几个信息点，外界的争论大体上分为两种声音。

一种声音是质疑 的： 到底行不行啊，看起来无法满足苹果的需求，为什么OpenAI可以， 不可以？

另一种声音当然是质疑苹果的：苹果到底行不行啊，Apple Intelligence在其他市场收获了大堆 ，甚至看起来就像套壳的GPT？

客观来看，这两种声音确实都有道理。隔壁荣耀的赵明都在发布会上用AI请2000多名观众喝咖啡了，Apple的AI至今还没在中国落地。

苹果和 也确实需要承受这样的质疑——他们一家依然是这个星球上最受瞩目的手机公司，几乎所有的厂商都要与之对标；一家做AI已经做了十年，大模型浪潮袭来时也始终走在技术、应用前沿。

真正的问题到底出在了哪里？究竟是 不行，还是Apple不行？

一、Apple Intelligence的落地，怎么就这么难？

讨论这个问题之前，我们先来看看，AI能力要想真正落地到手机、平板、电脑等智能终端产品上，要怎么来实现。

其中最关键的，是大模型。简单来说，基于大语言模型在理解、生成、逻辑、记忆这四项人工智能的基础能力，它能更好、更清楚地理解人类发出的指令，并给出回应。

比如当你需要在手机上用到AI能力，比如AI修图、AI画画，或者唤醒智能来完成某些操作（比如询问天气、询问附近好吃、好玩的地方）时，手机需要调用大模型的能力。

但中间有个问题。

如果只是简单把大模型放到手机里运行，会受到算力、运行内存这些因素的限制，高通集团副总裁马德嘉此前曾表示，直接在手机里运行一个100亿参数的模型，至少要占用20GB内存。如果把大模型全放在云端，又存在安全和隐私风险。

为了 这一问题，当前业界的主流做法，是云侧大模型和端侧大模型同时运行。

Apple Intelligence大模型调用层次就有三层：

一层是在苹果手机上也就是端侧运行的大约30亿参数的语言模型AFM-on-device；另一层是在私有云计算上运行的大规模服务器语言模型AFM-server；第三层才是第三方模型，比如接入 的文心大模型，接入OpenAI的Ch GPT。

图/申万宏源证券

国信证券此前在一则研报中指出，苹果与第三方合作伙伴的合作中，后者更多起到的是辅助作用，比如可能只需要处理用户约10%的响应需求。

目前，国内大多数手机厂商走的也是这条"云+端"的路径。

OPPO自研的安第斯大模型AndesGPT就既包含了云端，也包含了终端——安第斯大模型也分为三层，包括1800亿参数的Titan模型、700亿参数的T bo模型、70亿参数的Tiny模型。

Titan模型和T bo模型部署在云端，Tiny模型则部署在终端。

vivo也基本一样，自研的蓝心大模型矩阵里同样包括了大参数的模型和小参数的模型，前者放在云端，后者放在终端。

虽然"云+端"的大模型运行思路是一致的，实际落地中，苹果和其他手机厂商又有不同。

其中最大的一个区别在于，应用开发生态不同。

比如高通和联发科目前包揽了大部分安卓手机的系统级芯片市场，今年以来，从联发科的天玑9400，到高通的骁龙8至尊版，都在强调AI性能，更重要的是，它们二者都在加速构建AI生态。

高通在今年2月推出了全新的AI Hub，也就是开发者 ，截至目前接入了137个模型，几乎涵盖了当前所有主流大模型厂商的产品，开发者可以在这个 上调用需要使用的模型，以及部署的目标硬件，将模型调优之后，再集成到应用里。

联发科也是如此。今年5月的首届天玑开发者大会上，其就邀请到了阿里云、百川智能、传音、零一万物、OPPO、荣耀、vivo、小米等合作伙伴启动了"天玑AI先锋计划"，以支持开发者在搭载天玑芯片的终端商开发生成式AI应用。

苹果的iOS生态则不同，它从一开始就是封闭的。

长远来看，这意味着苹果在AI能力上更丰富的想象力。此前IDC中国研究经理郭天翔曾对财新网分析，苹果的封闭系统对应用开发者具有强大的管控能力，除了系统自身的应用可以使用AI能力，第三方应用也必须遵照苹果的开发标准，以实现真正的跨应用、系统级AI功能。

"苹果的AI功能是目前最接近‘AI智能体’概念的，而安卓厂商难以实现到这个程度。"郭天翔当时这么说道。

此前一位的前员工、iOS的App开发者也曾对硅谷101表示，他甚至感觉苹果要"一统天下"了，"针对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署到你的App当中去使用。它其实从前端到后端到大模型的开发和推理基本上全包了。"

但苹果的一个潜在挑战是，它自己的大模型到底好不好用，还没被市场成功验证——而且虽然苹果一直在说会接入其他更多的大模型，至今的动作也比较保守，基本只跟两家达成了合作，OpenAI和 。

而且Apple Intelligence在海外上线后，用户的反馈并不理想，很多用户都在吐槽，Apple Intelligence甚至像是套壳了GPT。

比如一位网友称，几乎找不到任何可以让Apple Intelligence在端侧大模型或云端大模型计算的东西，自己的一切要求，都被跳转到了GPT聊天。

这样来看，苹果和 的这场合作，其实难度本身就要更大。

这在某种程度上也意味着，苹果对 文心大模型的依赖程度，可能也比预想中的要高——The Inform ion的报道里也有提到， 对双方合作深度的预估不足或许也是双方不顺畅的一个很大原因。

不过 很可能也确实遇到了挑战。外媒那则报道中提到， 的文心大模型在理解提示和准确响应方面遇到了困难。

至于接下来能不能 这些问题，能不能顺利接得住苹果的橄榄枝，那就要检验 过去十年的成果了。

二、时间紧、任务重，苹果都把焦虑写在脸上了

"乔布斯面试我最开始的5分钟，我就决定抛弃所有的谨慎和逻辑，加入苹果。"1998年时，乔布斯只用了五分钟，就说服了库克。

后来在《传》一书中，作者利恩德·卡尼提到这段故事时这么写道：

他们是最佳拍档。

但关于这段故事的另一个细节是，乔布斯也曾亲口说过，"库克真的不懂产品。"

从过去十年的跨度来看，库克治下的苹果不可谓不成功，苹果一度成为美股历史上首支突破2万亿美元的股票。这十年中，它依然是我们这个星球上最成功的手机企业，长期用20%的市场份额，分走了行业80%甚至更高的利润。

只是商业上的巨大成功，并未消弭对人们对苹果的质疑，即创新能力的匮乏甚至缺失。

如果说过去的苹果可以无视这些的话，现在不行了。

过去多年里，所有的安卓手机厂商都在铆足了劲冲高端，如今你想买到任何一家手机厂商 的旗舰款手机产品，怎么着都要备好8000元左右的预算。

从过去用户在高端市场"没得选"，到现在"选择太多"，苹果当然应该焦虑，而且已经把焦虑刻在脸上了。

向来从不降价的苹果，今年也开始走起降价的策略了。从今年1月到年中的618，再到前段时间的双十一，苹果都推出了相应的 举措。

另外一个有趣的视角是，黄牛都不怎么能从iPhone身上赚到钱了。今年iPhone 16系列首销时，黄牛一部手机赚两三百甚至更少的现象，在社交媒体上比比皆是。

IDC数据显示，今年上半年，中国智能手机市场出货量超过1.4亿台，同比增长了7.7%。

图 / IDC

在vivo、华为、小米等厂商的推动下，Android市场同比增长了11.1%，相比之下，iOS市场出货量同比下降了3.1%，在市场份额上也跌出了中国市场前五。

对此，Canalys研究分析师钟晓磊表示："本土厂商展现出市场领导地位，有史以来首次包揽中国大陆市场前五的席位。近年来，中国厂商对于高端化战略的坚定执行，以及与本土供应链伙伴深度协同，已逐步在软硬件均取得成效。"

第三季度，得益于iPhone16系列的发布，苹果又回到了前五的位置，市场份额为15.6%。

但对苹果来说，不稳定，某种程度上就是危机。

这也是为什么，如今面向AI这一新的变革方向时，苹果的压力，比它以往任何时候遇到的压力都要大——这对它而言可能是新的转机，但也可能是衰败的开始。

它需要迫切向用户和市场证明，自己依然是一头可以跳舞的大象。

尽管在这之前，从造车到Vision Pro，到折叠屏，苹果这头大象在每次尝试转身时，都倍显笨拙——放弃造车了、Vision Pro或要停产了、折叠屏至今还停留在专利上......

苹果没得选。