苹果加码端侧人工智能，主推设备本地运行而非云端运算 —— 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。
”如今越来越多 AI 开发者选择依托苹果硬件开展业务，webAI 便是其中之一。该公司面向企业开发可在苹果芯片上本地运行的专用 AI 应用，例如为航空客户打造运维工具：基于波音梦想客机发动机全套运维手册训练 AI 模型，助力发动机检修，整套程序可直接在 iPad 或 Mac 上离线运行。
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。
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。
例如，苹果与谷歌达成合作，新版部分 Siri 指令将依托谷歌云，调用谷歌 Gemini 大模型完成运算。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。