苹果加码端侧人工智能，主推设备本地运行而非云端运算 —— 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。
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。
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。
阿雷特研究公司科技分析师理查德・克雷默在近期研报中估算，全球苹果终端芯片合计形成的算力规模，相当于价值 500 亿美元的算力资源，而这部分算力成本由广大用户共同承担。
马克・苏曼曾担任苹果高级工程项目经理，2024 年离职前负责公司内部 AI 系统研发。他认为，全球数十亿台苹果设备汇聚在一起，本身就是一股强大的 AI 算力。
苹果最初发布苹果智能功能时曾宣称，所有无法在设备本地处理的 AI 请求，都将由搭载苹果自研芯片的私有云算力系统承接。如今合作方案虽有所调整，但知情人士透露，苹果大概率会继续沿用 “私有云算力” 这一品牌名称。
下月举办的苹果全球开发者大会上，iPhone 多款延期已久的人工智能升级功能将成为重头戏。与此同时，苹果还将着重发力一项被外界低估的 AI 突围优势：依托全球海量苹果设备，实现 AI 模型本地运行。
据了解大会筹备规划的人士透露，苹果或将展示其 15 年自研定制芯片的技术积累 —— 从 iPhone、苹果手表到 Mac 系列芯片，这套技术体系能让 AI 模型在终端设备上高效运行。
行业内主流做法通常是在搭载高性能 AI 芯片的大型数据中心中运行 AI 模型，建设及运营成本高昂。