苹果加码推进端侧人工智能 发力脱离云端运行模式 —— 这类模型可直接在iPad或Mac上离线运行，无需联网。苹果设备也受到技术爱好者青睐，不少人用它运行开源工具OpenClaw，该工具可打造能自主操控电脑的AI智能体。
阿雷特研究公司科技分析师理查德·克莱默在近期致投资者的研报中估算，全球苹果终端芯片所汇聚的算力规模，相当于一套价值500亿美元的算力资源，而这套算力完全由全球用户共同承载。
机密计算是英伟达显卡搭载的一项安全技术，可在数据与AI模型运算过程中全程加密。启用该功能后，云端AI指令的处理速度会略有下降，但能帮助苹果兑现用户隐私保护承诺。
苹果最初推出苹果智能功能时曾表态：未在终端本地处理的AI指令，将全部交由搭载苹果自研芯片的私有云计算系统处理。
如今这一安排出现调整，不过相关人士称，苹果大概率仍会保留“私有云计算”这一品牌名称。
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。他表示，数十亿台苹果设备整合在一起，本身就是一股强大的AI算力。
现任初创企业Maple联合创始人的苏曼说道：“苹果有能力搭建全球规模最大的边缘计算AI体系，只是时间问题，他们迟早会释放这部分潜力。
”Maple主要为用户提供可加密访问云端AI模型的服务。下月举行的苹果年度开发者大会上，一系列延期已久的iPhone人工智能功能升级将成为重头戏。
与此同时，外界预计苹果还将着重亮出其追赶AI赛道的一大潜在优势：依托全球海量苹果设备，直接在终端设备上运行AI模型。据了解苹果全球开发者大会相关规划的知情人士透露，苹果有望展示其十五年来为iPhone、苹果手表、Mac电脑自研定制芯片的技术积累。
这一积淀，将成为其在终端设备本地运行AI模型的核心优势。而目前主流做法，是在搭载高性能AI芯片的大型数据中心中运行AI模型，这类设施建设与运营成本高昂。
当然，苹果的AI战略无法完全依靠端侧模型落地。谷歌完整版Gemini模型拥有数万亿参数（参数数量是衡量AI模型复杂度的重要指标），对算力要求极高。
知情人士称，即便苹果自有服务器架构私有云计算（Private Cloud Compute） 采用与Mac同款自研芯片，也难以承载完整版Gemini。
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