苹果加码端侧人工智能，主推设备本地运行而非云端运算 —— AI 模型本地运行，既能降低用户数据泄露风险，也可避免广告商利用个人信息牟利。
对企业客户而言，此举还能减少云端 AI 计费单位令牌的消耗，从而降低使用成本。对苹果自身来说，将更多 AI 运算转移至终端设备，也不必像同行那样投入巨额资金兴建数据中心。
知情人士表示，基于和谷歌的合作，苹果正利用完整版谷歌 Gemini 大模型做模型蒸馏，训练出轻量化版本，使其可在苹果设备本地运行。
此外，苹果还在物色收购小型科创企业，助力 AI 模型轻量化适配终端设备。据相关消息，苹果曾考虑收购马萨诸塞州剑桥市的初创公司 Liquid AI，该企业专注于设备端 AI 落地。
苹果早在 2024 年推出 苹果智能（Apple Intelligence） 功能套件时，就开始宣传端侧 AI 的隐私优势。
但此后相关进展趋于沉寂：新 AI 功能市场反响平淡，新版 Siri 也一再延期上线，接连出现诸多不尽人意的状况。
在各大科技巨头疯狂砸钱搭建云端 AI 算力的浪潮中，苹果始终态度谨慎。去年，元平台资本开支达 720 亿美元，绝大部分投向数据中心；微软资本开支为 880 亿美元，而苹果同期仅投入 127.2 亿美元。
不少投资者和业内评论人士曾对此提出批评，认为在人工智能成为智能设备核心竞争力的时代，苹果可能就此掉队。如今行业 AI 投资规模不断膨胀，微软预计今年资本开支将高达 1900 亿美元，部分技术从业者开始担忧行业算力投入过度，反而看好苹果在 AI 领域相对保守的布局思路。
总部位于奥斯汀的 AI 初创企业 webAI 首席执行官戴维・斯托特表示：“数据中心狂热是个误区。AI 模型正在向轻量化发展，数据中心不会彻底消失，但绝大多数运算任务将转移至边缘终端。
苹果押对了方向。”现任初创企业 Maple 联合创始人的苏曼说道：“苹果有能力打造全球规模最大的边缘计算 AI 网络，只是早晚的事。
”Maple 主要为用户提供可加密访问云端 AI 模型的服务。当然，苹果的 AI 战略无法完全脱离云端。谷歌完整版 Gemini 模型拥有数万亿参数，代表着极高的运算复杂度。
知情人士称，即便苹果自有 私有云算力（Private Cloud Compute） 服务器集群同样搭载苹果自研芯片，也难以承载完整 Gemini 模型的运算压力。
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