苹果加码端侧人工智能，主推设备本地运行而非云端运算 —— 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。受运算复杂度、海量网络信息调取需求所限，苹果设备产生的大量 AI 请求仍需交由云端处理。
知情人士称，苹果近期已批准在该场景下使用英伟达的隐私防护技术，这意味着谷歌云部分算力需求，苹果将采用英伟达 AI 芯片支撑。
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。
多位苹果前工程师表示，新版 Siri 的部分功能，苹果大概率仍需借助谷歌的云端基础设施。不过苹果也在探索兼顾云端运算与隐私保护的方案，近期许可在谷歌云内使用英伟达机密计算系统处理大型 Gemini 模型运算，便是举措之一。
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。