Web3天空之城·城主

引言

2011年，當蘋果在 iPhone 4S 上首次搭載 Siri 語音助手，智能手機的交互方式似乎迎來了“對話式”人工智能的曙光。作為史蒂夫·喬布斯生前傾力推動的旗艦項目之一，Siri承載了蘋果對于未來人機交互的宏大愿景。然而，十余載光陰流轉，當 ChatGPT 等生成式AI席卷全球之際，曾經的先行者Siri卻被外界普遍視為“江河日下”。蘋果在AI賽道上不僅未能延續其領先優勢，反而深陷戰略滯后與高層決策失誤的困局。本文里，城主將循著時間的脈絡，和大家深入剖析自2010年蘋果收購Siri以來，其在人工智能領域的戰略演進、關鍵決策、曲折路徑以及為扭轉頹勢所做的最新努力。

第一章：破曉與愿景——Siri的誕生與喬布斯的期許 (2010-2011)

2010年，蘋果公司斥資收購了 Siri 初創公司，并于次年（2011年）將其作為“個人智能助理”深度整合進 iPhone 4S。這不僅是史蒂夫·喬布斯生前參與的最后一批重要產品構想之一，更寄托了他對未來交互模式的深遠期望。喬布斯希望Siri能成為一個革命性的入口，改變人機交互的固有范式，如同蘋果早期設想的“Knowledge Navigator”概念一般，讓用戶能以自然語言與設備對話，輕松獲取信息和各項服務。

2011年Siri正式上線時，蘋果宣稱其能夠理解日常語言、上下文對話，并整合了天氣查詢、設置提醒、發送短信、播放音樂等多種服務。Siri的出現，無疑讓硬件升級并無太多驚喜的iPhone 4S脫穎而出，被譽為可能引領移動時代人機交互革命的關鍵功能。

然而，Siri的首次亮相，其真實表現卻與理想相去甚遠。盡管其語音識別準確性在當時依托 Nuance 技術尚算可靠，“能聽會說”帶來了新鮮感，但其智能性與功能邊界很快便受到用戶質疑。早期的Siri只能處理非常有限的問題和指令，其背后依賴的是一套龐大的預設詞庫和規則。前蘋果Siri工程主管 John Burkey 曾披露，Siri實際上是基于一個龐大的詞匯數據庫（如餐廳名、歌曲名等）來理解用戶請求，因此其支持的指令范圍極為有限。一旦用戶提問超出預設語料庫，Siri便難以應對。

更嚴峻的是，為Siri增加新詞匯或新功能的過程異常繁瑣。工程師每加入一組新短語，都必須重建整個數據庫，耗時最長可達六周；若要添加如網絡搜索等復雜功能，則可能需要近一年的開發和測試周期。更有甚者，Siri早期的代碼被形容為“過時且混亂”，即便是更新其基本功能也可能需要數周時間。這些深植于架構的桎梏，使得Siri難以快速迭代，遠未能實現喬布斯當初“真正智能、對話自如”的宏偉期許。

Siri發布初期的局限性迅速顯現：用戶體驗到的更多是一些預設問答和趣味彩蛋，對于復雜對話和上下文理解，Siri顯得力不從心。“今天天氣如何”這類簡單問題尚可應付，但若要求Siri進行連續對話、深入檢索信息，結果往往差強人意。這種理想與現實的差距，在當時的媒體和用戶反饋中清晰可見——Siri雖新穎，卻遠非科幻電影中無所不能的AI助手。

可以說，喬布斯的愿景與Siri的現實能力之間，隔著一條漫長的技術鴻溝。不幸的是，就在Siri上線的次日，喬布斯因病逝世，這位最重要的“產品經理”的缺席，為Siri未來的發展方向增添了莫大的變數。

第二章：步履蹣跚——Siri的緩慢進化與錯失的黃金十年 (2011-2016)

在Siri上線后的數年間，蘋果圍繞這款語音助手進行了一系列改進，但總體進展被外界普遍認為是緩慢且保守的。

Siri的早期迭代 (2011-2014)
Siri陸續擴展到新的設備和語言地區：2012年登陸新款iPad，2013年隨iOS 7界面翻新引入了新的男聲/女聲選項，并增加了更多系統級控制功能（如開關藍牙、打開應用）。2014年的WWDC上，“嘿 Siri”免喚醒詞的持續監聽功能首次亮相，用戶可以直接通過語音激活助手。同年，Siri還集成了Shazam音樂識別功能，支持了22種新語言，并能控制HomeKit智能家居。 這些更新雖然豐富了Siri的實用性，但其核心的自然語言理解和對話能力并無實質性飛躍。在多數場景下，Siri仍主要扮演執行簡單命令和查詢工具的角色，而非真正的上下文對話伙伴。

“智能”的初步探索與隱私的權衡 (2015-2016)
2015年，蘋果嘗試讓Siri“更聰明一點”。iOS 9中引入的Proactive智能建議，標志著蘋果試圖賦予Siri類似Google Now的上下文感知能力。例如，Siri會根據用戶日程自動提出建議，或根據郵箱內容創建日歷事件。這背后是蘋果的本地機器學習技術：在設備端學習用戶使用模式，在保證數據隱私的同時提供個性化服務。

然而，蘋果的“隱私優先”策略在此也帶來了顯著的權衡。與Google利用海量云端數據訓練模型不同，蘋果不愿大規模上傳用戶數據，這在一定程度上限制了AI潛力的充分發揮。Apple通過引入差分隱私（WWDC 2016年推出，用于收集海量用戶數據而不暴露個體隱私）等技術，努力在個性化與隱私保護之間尋求平衡。但正如業界觀察人士所指出的，這種謹慎策略雖保護了用戶數據，卻也實實在在地放慢了Siri演進的腳步。

2016年的WWDC是Siri發展史上的又一個節點。蘋果終于開放了 SiriKit 開發者接口，允許第三方應用接入Siri，但范圍僅限于消息、打車、支付等少數幾個領域，顯得相當保守。這與當時Amazon Alexa大舉開放“技能商店”、Google Assistant連通眾多服務的做法形成鮮明對比。此外，Siri在2016年首次登陸macOS和Apple TV，顯示蘋果希望將語音助理擴展到全平臺。

但總體而言，2011至2016年間Siri的升級多為“小步慢跑”：增加新語言、新笑話彩蛋，略微加快響應速度和準確率，但并未帶來突破性的新能力。蘋果對Siri的定位依舊是輔助性工具，既沒有通過開放生態讓外部開發者大展拳腳，也未能解決其自身架構導致的“功能擴展難”的痼疾。

管理層的動蕩與戰略搖擺
這一時期內，蘋果內部管理層對Siri項目的關注度和投入力度相對有限。2012年，iOS軟件負責人Scott Forstall離職后，Siri轉由互聯網服務主管Eddy Cue負責，不久又交由高級副總裁Craig Federighi（掌管軟件工程）監管。頻繁的高層調整與戰略搖擺，使Siri缺乏連續清晰的路線圖，這也為后來Siri團隊的內耗埋下了伏筆。

競品崛起，蘋果錯失先機 (2014-2016)
就在Siri小修小補的幾年間，競爭對手們在AI助手領域開始后來居上。2014年末，Amazon推出了智能音箱Echo，搭載語音助理Alexa。Alexa最初定位于智能家居中控，憑借Amazon開放的技能平臺，第三方開發者為其編寫了數以萬計的“Skill”，極大拓展了其功能生態，迅速風靡美國家庭，Amazon也借此在語音AI領域異軍突起。

兩年后，2016年Google Assistant隨著Pixel手機和Google Home音箱問世。得益于Google在搜索和知識圖譜上的深厚積累，Assistant展現出卓越的知識問答和上下文理解能力，很快被視為行業標桿。

相比之下，蘋果在語音助手上的先發優勢逐漸喪失。正如一篇報道所言：“蘋果的Siri雖然2011年就上線，遠早于Amazon 2014年的Alexa和Google 2016年的Assistant，但現在普遍被認為落后于這兩個后起之秀”。究其原因，亞馬遜和谷歌的助手在通用知識和第三方服務兼容性上遠勝Siri。Alexa能連接龐大的購物和智能家居生態，Google Assistant則幾乎是移動的Google搜索+智能助手，而Siri的知識庫和服務整合相對有限。這一點在2016年就引起業界關注：同類語音問答，Siri在回答開放式問題時的正確率和豐富度明顯不及Google Assistant，被技術媒體多次測評墊底。

蘋果試圖通過收購和招聘來追趕競品的腳步。2015-2016年間，蘋果低調收購了多家AI初創企業（見下表）。這些收購旨在獲取新技術和人才，用于改進Siri的自然語言處理和本地化機器學習能力。

蘋果AI相關收購 (2015-2016) 年份 專長領域 目的

VocalIQ

2015

自然對話管理技術

改進Siri對話能力

Perceptio

2015

設備端智能，“不上傳云端也能深度學習”

強化本地AI，保護隱私

Turi (原Dato)

2016

機器學習平臺 (約2億美元收購)

獲取機器學習技術與人才，改進Siri

此外，2016年底蘋果開始大規模擴張Siri團隊，Siri相關招聘顯著增加。甚至打破慣例于2016年底聘請卡耐基梅隆大學教授Ruslan Salakhutdinov擔任機器學習主管，允許蘋果科研人員發表論文，以吸引頂尖AI人才加入。可以看出，2016年前后蘋果意識到AI潮流的加速，開始在人才和技術儲備上做布局。

但這些努力短期內并未讓Siri在用戶體驗上趕超對手。2017年時，Siri月活躍設備數已超過3.75億臺，支持的國家和語言領跑業界。蘋果在WWDC 2017上大力宣傳Siri的改進：引入更自然的聲音、支持英中德等多語言翻譯、強化上下文推薦，并宣布Siri緊密集成機器學習，成為蘋果產品的核心技術之一。同場發布的還有蘋果首款智能音箱HomePod，這被視為對Amazon Echo的回應。然而HomePod的Siri功能明顯遜色于Alexa：發布時不支持Spotify等第三方音樂服務，也缺少對話式購物、叫車這類Alexa的熱門技能。加之HomePod高價位和封閉生態，銷量遠不及Echo系列。蘋果錯失了智能音箱興起的紅利，進一步鞏固了Alexa和Google Assistant在家庭場景的主導地位。

綜上，2014-2016年可謂蘋果在AI助手領域的“轉折點”：本有先發優勢的Siri因步伐緩慢、策略保守而被對手迎頭趕上。當Alexa和Assistant攻城略地、飛速進化時，蘋果因隱私顧慮和技術包袱在關鍵能力上原地踏步。等意識到語音交互生態的重要性再奮起直追時，市場主動權已不在蘋果手中。這一階段的教訓是深刻的：創新領域領先易，保持難，稍有怠慢就可能被后來者反超。

第三章：戰略轉向——痛定思痛后的追趕 (2017-2020)

面對Siri口碑滑落和功能被超越的巨大壓力，蘋果自2017年起對AI策略進行了深刻調整，突出表現為高管團隊的換血和核心技術投入的并舉。

人事調整與組織架構重塑
首先在人事層面，蘋果引入了重量級的AI人才領導。2018年4月，前谷歌搜索與AI部門主管John Giannandrea加盟蘋果，出任機器學習和人工智能戰略的負責人。Giannandrea在谷歌擁有豐富的搜索和AI經驗，他的到來被視為蘋果承認在AI領域需要外部新鮮血液的關鍵信號。隨之而來，蘋果對內部架構做出調整：原Siri部門負責人Bill Stasior（2012年從亞馬遜加盟，負責Siri多年）在2019年初被調離，Siri團隊轉入Giannandrea旗下。這意味著蘋果希望通過Giannandrea的領導，打破此前Siri團隊的封閉與停滯狀態，將蘋果分散的AI力量（如Siri、圖像識別、推薦等團隊）整合到統一的戰略之下。

技術并購與底層能力夯實
其次在技術層面，蘋果持續通過“買買買”策略以補足自身短板。2017-2020年間，蘋果至少收購了12家以上AI公司，其中包括：

蘋果AI關鍵收購 (2017-2020) 年份 專長領域 對蘋果的潛在價值

Lattice Data

2017

將非結構化“暗數據”轉化為結構化形式的AI

增強Siri知識庫和回答準確性

Drive.ai

2019

自動駕駛核心技術 (計算機視覺、深度學習)

獲取CV和深度學習人才，應用于更廣泛的AI項目

Xnor.ai

2020

邊緣設備低功耗AI

使Siri等功能更多在本地運行，提升隱私與響應速度

Inductiv

2020

利用AI自動發現并糾正數據錯誤

提高Siri背后大數據質量，用于Siri和數據科學項目 [Business Insider]

通過這些并購，蘋果意在強化Siri的數據基礎和算法能力。例如，Inductiv的技術可以用于清洗Siri訓練數據，提高理解準確率。又如VocalIQ與Siri的結合，被外界猜測可能改進Siri對復雜對話的掌控能力（盡管蘋果未公開具體細節）。

同時，蘋果也注重在硬件層面為AI提供支撐：從2017年發布的A11仿生芯片開始，蘋果在其iPhone/iPad/Mac芯片中集成了“神經引擎”（Neural Engine），用于加速機器學習模型在本地的運行。這使得諸如語音識別、圖像分類等AI任務可以直接在設備端完成，無需將數據上傳至云端。2018年的iPhone XS系列Neural Engine每秒運算可達5萬億次，為日益增長的本地AI需求提供了強大的算力保障。蘋果還推出了統一的Core ML框架（2017年WWDC發布），供開發者調用模型，試圖打造端側AI生態。

盡管這些舉措在一定程度上夯實了蘋果在AI領域的底層實力，但在2017-2020年間的用戶直觀感受上，Siri的變化依然有限。一方面，Siri的語音識別和TTS（文本轉語音）在變得更自然，理解準確率逐年有所提升（據稱提升40%）；另一方面，Siri在“聰明度”上仍未實現質的突破。例如，直到2018年，蘋果才推出“Siri Shortcuts”（捷徑）功能，允許用戶定制語音指令來執行一系列操作。這被視為一種折中方案——通過用戶預先設置，部分彌補了Siri無法靈活理解復雜指令的不足。但和真正的對話式AI相比，捷徑更像是基于規則的腳本而非真正的智能。同樣，Siri在對話上下文連貫性、開放式問答等方面，與Google Assistant相比，差距依舊明顯。科技媒體常用“落后半代”來形容這一時期Siri的狀態。

內部人士透露，Siri團隊在這幾年經歷了深刻的文化與理念碰撞。新上任的Giannandrea希望引入更多數據驅動、模型驅動的方法，讓Siri更大程度依賴機器學習而非過去的手工規則。但Siri多年來形成的龐大代碼庫和既有產品需求，使得徹底重建架構變得極其困難。前Siri工程師曾將Siri比喻為“滾雪球”，粘連了大量特殊處理邏輯，一旦改動便會牽一發而動全身。Apple內部的AI/ML研究團隊與Siri產品團隊也一度存在磨合問題：研究人員傾向于大刀闊斧地應用新模型，而工程團隊則更擔心產品穩定性和隱私要求，導致雙方步調不一。這些內部摩擦在后來的報道中被揭示為蘋果AI發展失速的重要原因之一。可以說，2017-2020年的蘋果AI策略重整，為迎接下一波AI浪潮做了諸多正確的鋪墊——組織上有了統一領導，技術上儲備了芯片、框架和人才。但歷史證明，當2020年代初生成式AI浪潮突然爆發時，蘋果的準備仍顯不足。

第四章：風暴來襲——生成式AI浪潮下的窘境與覺醒 (2021-2023)

進入2020年代，人工智能領域發生了深刻的范式轉移：大規模預訓練模型（尤其是Transformer架構的語言模型）帶來了前所未有的能力飛躍。2022年底，OpenAI的ChatGPT橫空出世，讓公眾第一次體驗到近乎人類水準的對話式AI。ChatGPT能用自然語言回答復雜問題、撰寫文章代碼，展現出傳統語音助手無法企及的靈活智能。這場“生成式AI”革命不僅令Google宣布進入“紅色警戒”，對蘋果也是一記當頭棒喝——AI能力的天平發生了急劇傾斜，以Siri為代表的舊一代助手突然顯得落伍笨拙，甚至被調侃為“蠢得像石頭”。

內部的醞釀與外部的謹慎
事實上，在ChatGPT發布之前，蘋果內部對大模型的關注就已逐漸升溫。2022年，蘋果已經在研究更先進的對話AI。據報道，John Giannandrea早在四年前（約2019年）就創建了一個團隊，專攻對話式AI模型，并直接向CEO Tim Cook匯報。到2023年初，蘋果召開了一次內部AI峰會（2月），向員工介紹了公司在大語言模型（LLM）上的進展。

然而，與此同時，蘋果高層在公開場合對生成式AI的表現卻顯得極為謹慎。2023年5月，庫克在財報會上稱AI的潛力“非常有趣”，但也有許多問題需要解決，蘋果會“深思熟慮、謹慎地”決定何時何地使用AI。蘋果甚至在2023年禁止員工使用ChatGPT、GitHub Copilot等第三方AI工具，以防機密數據泄露。可以看出，在AI風口驟起之際，蘋果內部仍在觀望和權衡，擔心倉促跟進可能帶來隱私和安全風險。

市場壓力與Siri的尷尬處境
然而，市場不等人。2023年上半年，Google推出Bard聊天機器人并將生成式AI融入搜索、辦公套件；微軟更是與OpenAI深度綁定，將GPT-4集成到必應、Office Copilot中。相比之下，蘋果遲遲未向公眾展示類似成果，這引發了外界對蘋果AI前景的強烈質疑：“蘋果是不是在AI上落后了一大步？” Siri再次成為被嘲諷的對象：網友在Reddit等平臺抱怨“為什么Siri這么蠢，感覺一年比一年笨”。就連Siri的聯合創始人Adam Cheyer也公開表示，ChatGPT能寫文章和編程的能力讓現有的語音助手看起來“愚不可及”，語音助手這些年的功能“實在太雞肋”。一時間，“蘋果錯失AI新時代”、“Siri將被淘汰”的論調甚囂塵上。

第五章：破繭之路——“Apple GPT”的秘辛與內部的博弈

這種外部壓力最終轉化為蘋果內部更為緊迫的行動。2023年中，蘋果被曝已開發出自己的大型語言模型框架“Ajax”，并基于其訓練出一個聊天機器人，內部代號“Apple GPT”。 據悉Ajax模型參數規模超過2000億，在能力上“據稱已超越ChatGPT 3.5”，但仍不及OpenAI最新的GPT-4。蘋果員工可以在獲得特別許可后使用這個聊天機器人來進行原型測試，但公司對其用途有所限制，不允許直接用于新產品功能開發。截至2023年9月左右，蘋果對如何將其大模型產品化“尚無清晰策略”，內部僅在試驗用大模型改進Siri、生成圖片視頻、處理多模態數據等方向。

資源投入與人才招募
盡管方向未明，蘋果在資源上已經大舉投入。2023年有報道稱，蘋果每天在AI研發上耗資數百萬美元，用于訓練大模型所需的龐大算力，并計劃在2024年為此采購逾40億美元的服務器設備。這反映出蘋果管理層已認識到和OpenAI、Google等的算力差距，試圖以“砸錢”擴容的方式追趕。此外，蘋果繼續通過收購拓展AI實力。2023年底到2024年初，蘋果低調收購了加拿大創業公司DarwinAI。 DarwinAI團隊專長在于用AI優化芯片制造檢測流程，以及設計更小更高效的深度學習模型。收購完成后，DarwinAI的數十名員工加入蘋果AI部門，其聯合創始人、AI教授Alexander Wong出任蘋果AI團隊總監。這一收購契合了蘋果的需求：為了在設備端運行強大的AI模型，模型需要足夠小巧高效，而這正是DarwinAI的拿手領域。同時也顯示蘋果在招攬全球AI人才上不遺余力。

WWDC 2023的“靜默”與認知的轉折
然而，盡管有這些臺下準備，2023年蘋果在AI上的臺前動作依然謹小慎微。當年WWDC 2023（全球開發者大會）上，蘋果幾乎只字未提“AI”。發布的重磅新品Vision Pro混合現實頭顯，以及iOS 17等系統更新，都沒有直接以AI營銷，頂多提到“機器學習驅動的功能”。這種低調令輿論頗為驚訝：在友商熱炒AI之際，蘋果仿佛刻意回避這個詞。部分分析認為，這是因為蘋果尚未準備好拿出顛覆性的AI產品，與其高調宣傳被指落后，不如繼續“悶聲研發”。但也有人擔憂，這反映了蘋果高層對AI潮流認識滯后，仍然沉浸在硬件驅動的下一代平臺（如AR/VR）的愿景中，低估了生成式AI對用戶交互的革命性沖擊。

實際上，據后來的報道，蘋果管理團隊在2023年經歷了一次AI認知的轉折。蘋果軟件主管Craig Federighi起初對內部要求投入大模型持保留態度，直到他親自嘗試了ChatGPT輔助寫代碼，才猛然意識到生成式AI的顛覆意義。有消息稱，Federighi當即在公司內部推動加速AI項目，這被認為是蘋果后續推出“Apple Intelligence”計劃的重要契機。可以說，2023年是蘋果從被AI浪潮動搖到決心奮起直追的關鍵一年。年末，庫克也在公開采訪中承認蘋果一直在研究各種生成式AI技術，并暗示“會很快在產品中有所體現”。種種跡象表明，蘋果已無法也不愿再觀望下去，一場AI反擊戰即將展開。

“Apple GPT”的技術愿景與組織困境
伴隨蘋果對AI戰略的調整，其內部代號為“Apple GPT”的大模型項目在2023-2024年逐步浮出水面。這一項目背后既有技術雄心，也暴露出蘋果組織架構在AI時代的諸多掣肘。

從技術層面看，Apple GPT（基于Ajax框架的大模型）承載了蘋果自研通用AI模型的期望。經過數年的投入，蘋果的研究團隊攻克了一定難題，例如使模型能在多達2000億參數規模下訓練，并據傳在某些基準上達到ChatGPT-3.5水平。蘋果還探索讓Siri逐步擺脫傳統“串聯式”架構，嘗試用統一的大模型驅動Siri的理解與響應。報道指出，蘋果已有一個專門團隊在構建完全基于LLM的新版Siri，希望讓其具備更對話式、更信息處理的能力，將來取代目前規則+模型混合的老架構。由于蘋果并不掌握類似ChatGPT那樣的大規模對話日志數據，他們采取了“合成數據”訓練的辦法，以彌補訓練語料不足。如果這一路徑成功，Siri的演進有望跳脫過去緩慢增加詞庫的套路，直接躍升到可自由對話、智能理解各種需求的新階段。

然而，正如The Information等媒體披露的那樣，Apple GPT項目在推進中碰到了嚴重的組織和決策問題。首先是資源分配和內部博弈。在ChatGPT爆紅前，蘋果內部對generative AI的投入相對保守，一些核心團隊拿不到足夠預算來打造高性能模型。即便Giannandrea這樣的AI負責人，也一度未能說服高層提前大舉投資數據中心和算力。等到2023年驚覺落后再砸錢，客觀上已錯過先機。其次，部門間缺乏協同導致項目受阻。AI/ML研究組和Siri產品組多年來的磨合不順，此前Siri團隊領導層的消極保守更使進展遲緩。有知情人士直言，Siri多年停滯很大程度上要歸咎于糟糕的領導和跨部門內耗。這種情況直到2023年蘋果高層震動后才開始改善：原先負責Siri的管理者被架空或調離，AI項目組直接獲得更多話語權。

另一個困境在于蘋果的產品節奏與AI開發節奏的不匹配。蘋果習慣于每年WWDC和秋季發布會推出一系列新功能，規劃周期固定。而大模型研發有很強的試錯探索性質，難以精確卡點交付。結果據報道，蘋果原計劃在iOS 17或iOS 18中上線的一些“情境智能”功能未能如期完成，被迫延期，引發了內部的“錯失癥結”反思。例如據稱Siri本該新增某種多步驟自動化能力，讓用戶一句話就能觸發一連串操作，相當于讓Siri主動執行此前需要Shortcuts完成的任務。但由于技術準備不足，這一“重量級AI升級”跳票，成為壓垮高層耐心的最后稻草。 可以想見，在Apple GPT團隊背后，蘋果內部正經歷一場文化和流程的轉變：從過去高度保密、瀑布式開發，向更開放合作、快速迭代的AI模式靠攏。這種轉變充滿陣痛，但又勢在必行。

第六章：背水一戰——WWDC 2024與“蘋果智能”的登場

2024年6月的WWDC全球開發者大會，成為蘋果向世人展示其AI策略大轉變的舞臺。在高度關注下，蘋果發布了全新的“Apple Intelligence”服務，并證實了與OpenAI的合作。 這標志著蘋果在AI戰略上從遲疑轉為主動出擊，以務實合作的姿態奮起直追。

大會上，CEO蒂姆·庫克鄭重宣告：“AI必須懂你，基于你的個人情境……這已經超越了一般的人工智能，這是個人智能（Personal Intelligence）。”隨即他宣布推出“Apple Intelligence”。這是蘋果面向iOS、macOS全平臺的一攬子生成式AI功能集合，包括新一代Siri、跨應用的智能助手、生成式圖片和文本工具等，目標是讓蘋果設備提供自動化、個性化的體驗。

Siri的革新與OpenAI的聯手
最引人矚目的是，蘋果確認了與ChatGPT開發商OpenAI的合作傳聞：新的Siri將內置OpenAI的GPT技術，變身為融合ChatGPT能力的對話式助手。蘋果高管在會上演示了“Siri 2.0”的強大之處：它不僅可以自然對答，還能接受文本輸入，充當AI聊天機器人；它深度整合了設備內各應用，可以根據語音指令跨應用執行復雜操作。例如，在演示中Siri能從一句“我女兒”的語音請求中領會要查找相關照片，自動在用戶相冊中找到匹配的人物。又如，對于一串多人群聊討論的旅行計劃，Siri可一鍵生成總結，提煉出誰訂了酒店、集合時間等關鍵信息。這些功能顯示，借助大模型，Siri終于具備了多步推理和上下文理解能力，實現了此前難以想象的“一語多事”。

“私人云計算”與隱私保護
蘋果還推出了一項“私人云計算”（Private Cloud Compute）服務：當Siri需要調用OpenAI模型處理較復雜任務時，用戶數據將在本地匿名化后，通過蘋果的中繼服務器訪問GPT算力。這意味著，蘋果并未完全將用戶隱私交給OpenAI，而是在雙方合作中加了一層隱私防護罩。 正因如此，蘋果在會上強調：ChatGPT集成將免費提供，用戶的信息“不被記錄存儲”。每次Siri調用云端大模型前，都會征求用戶許可，以確保用戶知情選擇。

盡管蘋果竭力宣稱注重隱私，但這一開放姿態還是引來了爭議。特斯拉CEO埃隆·馬斯克第一時間在社交媒體警告，若蘋果在系統層面整合OpenAI，他將禁止旗下公司員工使用iPhone，因為他擔心ChatGPT可能導致數據安全風險。當然，考慮到馬斯克與OpenAI的復雜關系，他的抗議也許另有動機。但蘋果顯然預料到了各方反應。在發布會當天，蘋果罕見地同步公布了一份技術白皮書，詳述Apple Intelligence的數據安全機制，包括如何利用蘋果自研安全芯片保障云端計算環節的數據加密等。蘋果還強調將逐步采用自有服務器芯片來支撐AI云服務，既保護隱私也降低對英偉達等第三方GPU的依賴。

開放合作的態度與自研的堅持
除了OpenAI，庫克也表示蘋果對與更多領先AI廠商合作“持開放態度”。此前有報道透露，蘋果曾與長期合作伙伴谷歌商談引入其次世代大模型Gemini的可能。WWDC上蘋果沒有具體提谷歌，但宣布未來將持續引入第三方AI技術。業內推測，蘋果或許會在不同地區和應用場景下采用不同合作伙伴：例如在中國市場可能整合百度文心一言等本土模型。同時，蘋果也宣布與Photobucket等內容平臺達成協議，獲取數十億圖片用于訓練視覺生成模型——顯示其自研AI仍在努力“補課”數據。

盡管WWDC 2024上蘋果祭出了OpenAI這一強援，并包裝出“Apple Intelligence”這樣宏大的概念，資本市場和輿論的反應卻不算熱烈。發布會次日，蘋果股價下跌近2%，分析師評價這些更新“只是讓蘋果追平而非超越同行”。 Forrester的分析師指出：“Apple Intelligence確實會以恰到好處的小創新讓用戶高興，但并沒有讓蘋果凌駕于對手之上”。投資者原本期待蘋果能給出比微軟、谷歌更驚艷的AI敘事，但蘋果依然聚焦消費者體驗的提升，沒有宣布任何進軍企業AI服務的新業務。這與競爭對手構建云AI平臺、企業大模型戰略的做法形成對比。可以說，蘋果選擇了一條To C為主、“潤物細無聲”的AI路線：不夸下海口追逐時髦，而是將AI融入現有生態，為其十幾億終端用戶增加附加值。蘋果軟件主管Craig Federighi將此形容為“給普通用戶用的AI (AI for the rest of us)”。這一定位雖未讓華爾街振奮，卻契合蘋果一直以來的產品哲學。

第七章：新戰場——蘋果與巨頭們的AI競技場 (2024-2025展望)

伴隨WWDC 2024的發布，蘋果終于在AI賽道上揭開神秘面紗，直接與業界諸強短兵相接。那么在2024-2025這個關鍵窗口期，蘋果AI的競爭態勢如何？我們可以從技術實力、產品形態、戰略定位三方面，將蘋果與Google、OpenAI、Amazon、Meta等玩家進行對比。

1. 1. 技術實力與資源：

   • ? 大模型研發： 蘋果起步較晚，內部的 Ajax模型 一度落后于OpenAI的GPT-4等頂尖模型。谷歌擁有Brain和DeepMind兩大AI實驗室，多年來累積了Transformer、BERT等基礎研究成果，正在推出多模態超大模型 Gemini 。OpenAI則憑借GPT-4牢牢占據行業領先。Meta走開源路線，發布了 LLaMA系列模型 并開源，使社區力量迅速跟進。相比之下，蘋果在AI研究界的影響有限，自研大模型缺乏公開測試和論文發表。

   • ? 算力： 谷歌有龐大的TPU云集群，微軟/Azure也為OpenAI投入巨資建設超級計算機，Amazon則憑AWS之利掌控大量GPU資源。蘋果沒有自己的公共云業務，之前主要依賴AWS和Google Cloud托管部分服務。這使得蘋果在大規模模型訓練上天然劣勢，需要投入巨資追趕（蘋果2024年據稱采購了價值 40億美元的AI服務器 以彌補算力差距）。

   • ? 蘋果優勢： 硬件+軟件一體化 。自家設備搭載強大的 Neural Engine ，可在終端分擔部分推理計算。蘋果計劃通過“ 端+云 ”融合架構，用終端芯片+少量云計算完成AI任務，以降低對超大算力的需求。這與Google等主要依賴云端大模型推理的模式不同，是蘋果根據自身資源所做的差異化設計。

2. 2. 產品形態與交互：

   • ? 操作系統集成： 谷歌和蘋果路徑相似，都在嘗試把大模型融入手機操作系統。谷歌一方面推出獨立聊天產品 Bard (現Gemini App)，另一方面也宣布要將Bard技術整合進Google Assistant (現Gemini in Assistant)。蘋果則直接升級Siri為類ChatGPT助手，通過Siri窗口滿足聊天和任務執行需求。

   • ? 辦公創作： 微軟領先一步推出 Office Copilot 。谷歌緊隨其后發布 Duet AI for Workspace (現Gemini for Workspace)。蘋果目前暫無自家辦公套件的AI助手，但據傳也在研發Xcode編程助手等。預期蘋果會將AI廣泛嵌入各原生應用 (如Apple Music, Pages/Knote, AppleCare)。

   • ? 語音交互： 大模型賦能下，語音助手迎來第二春。Amazon用大語言模型重塑 Alexa 。蘋果在Siri中集成ChatGPT。未來Siri、Assistant、Alexa都將進化為多模態全能助手。Meta則另辟蹊徑，將AI化身為社交應用中的聊天機器人、數字分身，與蘋果專注設備端形成對照。

3. 3. 戰略定位與商業模式：

   • ? 核心目標： OpenAI以提供AI能力服務為主營。微軟和谷歌希望AI驅動云服務和企業業務增長。蘋果則更關心 賣設備和提升用戶體驗 ，AI是手段而非目的，延續“產品即服務”邏輯。

   • ? 合作伙伴： 蘋果未與微軟/Azure深度綁定，也暫未直接購入頂尖AI初創，而是以客戶姿態與OpenAI、谷歌、Anthropic等展開談判，廣交盟友、擇優而用。

   • ? 中國市場： 傳聞將與百度等本土AI企業攜手。

總體而言，2024–2025年的蘋果AI正處于追趕者姿態。通過與OpenAI等合作，短期內獲得了模型能力，并依托其獨特的軟硬件一體生態，將AI落地到個人智能助理、隱私計算等差異化領域。然而，在AI基礎研發和大模型話語權方面，蘋果依然落后，需要時間厚積薄發。蘋果仍擁有龐大的用戶基盤和優質產品體驗，這給予其緩沖時間。關鍵在于蘋果能否持續加碼投入、開放心態合作，并發揮自身優勢打造出“人無我有”的AI體驗。

第八章：深刻反思——蘋果AI何以步入困局？

綜合以上歷史與現狀，我們不難總結出為何蘋果在AI尤其是智能助手領域會陷入如今的被動局面。以下幾點被業內廣泛認為是蘋果AI滯后的主要原因：

1. 1. Siri技術架構先天不足： Siri從一開始就采用了相對封閉、剛性的架構設計，代碼庫如“雪球”，新功能添加困難且耗時。這種架構在需要快速迭代的大模型時代完全跟不上節奏，Siri的“先發優勢”反成了“ 技術債務 ”。

2. 2. 數據與隱私策略過于保守： 蘋果長期奉行“ 數據不出設備 ”的隱私政策，導致AI訓練數據匱乏。與Amazon、Google不同，蘋果不愿長久留存Siri交互記錄，學習素材大打折扣。本地AI策略（Neural Engine）雖迎合隱私需求，但在精度和智能程度上付出了代價，讓Siri輸在了“ 大數據紅利 ”的起跑線上。

3. 3. 組織分裂與領導失誤：

   • ? 團隊內耗： Siri團隊幾經易手，方向飄忽，與機器學習研究團隊缺乏協作。

   • ? 高層決策滯后： 蘋果高管曾低估生成式AI潛力，資源投入不足，直到競爭壓力臨近才緊急調撥。 Craig Federighi 在2022年后才充分認識AI重要性，說明管理團隊對AI趨勢判斷出現失誤。

   • ? 溝通與戰略搖擺： 營銷與產品團隊溝通不暢，如2023年iOS宣傳的AI愿景未能按時兌現，損害公司形象。

4. 4. 創新文化與生態桎梏： 蘋果的企業文化相對不利于AI創新。注重秘密研發，不像Google、Meta擁抱開源和學術交流，錯失早期AI人才和思路。生態封閉， SiriKit 等開放程度有限，錯失應用場景和與新服務聯動的機會。

歸根結底，蘋果AI的滯后是多種因素綜合的結果：既有技術路線的包袱（Siri舊架構）、戰略選擇的取舍（隱私 vs 功能）、也有組織和文化的短板。

第九章：未來展望——蘋果AI的逆襲之路與挑戰

面對過去的失誤和當下的困境，蘋果已經表現出痛定思痛、背水一戰的決心。庫克在2023年底罕見地表示：“我們將在2024年在生成式AI上開辟新天地”。從WWDC 2024公布的計劃看，蘋果確實在不惜一切代價補全AI短板。內部人士稱，蘋果高層下令“不計代價，做成此事”。

展望2024-2025，蘋果AI的走向可關注以下幾點：

• ? Apple GPT自研進展： 盡管短期依賴OpenAI，蘋果不會放棄自有大模型研發。通過DarwinAI團隊及巨額算力投入，有望在 2024–2025年推出改進版Ajax模型 ，縮小與GPT-4/Gemini的差距。若能利用設備生態進行聯邦學習或用戶協助標注，或能找到符合隱私前提下獲取數據的方法，逐步實現Siri后端自主可控。

• ? 產品落地與用戶反饋： 2024年底發布的iOS 18 將是檢驗蘋果AI能力的試金石。用戶反饋對于蘋果AI發展至關重要。

• ? 政策與生態開放： 歐盟《 數字市場法案 》（DMA）可能要求蘋果開放iOS平臺上的默認應用選擇，或迫使蘋果在AI上更開放透明。

• ? 競爭博弈： AI領域格局瞬息萬變。OpenAI與Jony Ive合作開發AI硬件設備，可能開創新市場。友商（Google Gemini, Meta LLaMA, Microsoft AI in Windows）也在加速，蘋果需加倍努力。

蘋果AI發展關鍵里程碑

年份 關鍵事件/技術進展 意義/影響 2010

收購Siri初創公司

為蘋果進入語音助手領域奠定基礎

2011

Siri隨iPhone 4S發布

開創對話式AI在智能手機上的應用，但初期能力有限

2014

"Hey Siri"免喚醒，HomeKit集成

提升Siri易用性和實用場景

2016

SiriKit (有限開放), 差分隱私技術

嘗試開放生態，探索隱私保護下的數據收集

2017

A11 Bionic (集成神經引擎), Core ML框架, HomePod發布

強化端側AI能力，為開發者提供AI工具，進入智能家居音箱市場

2018

John Giannandrea加入蘋果，主管AI/ML戰略

引入外部AI領導人才，預示AI戰略調整

約2019

Giannandrea組建團隊專攻對話式AI模型

蘋果內部開始更認真地投入下一代AI模型的研發

2022年底

ChatGPT發布 (外部事件)

對蘋果形成巨大外部壓力，暴露Siri的落后

2023

內部AI峰會，"Ajax"大模型與"Apple GPT"曝光，管理層AI認知轉變，對AI投入顯著增加

蘋果內部對AI的重視程度空前提升，開始全力追趕

2024

發布"Apple Intelligence"，宣布與OpenAI合作，推出"Private Cloud Compute"

標志蘋果AI戰略的重大轉向，擁抱大模型，強調隱私與實用結合

2024-2025

改進版Ajax模型，iOS 18落地Apple Intelligence

檢驗蘋果自研模型能力和新AI功能的用戶接受度，決定未來AI戰略走向

結語

從喬布斯懷抱Siri想要開創人機交互新紀元，到十余年后蘋果高管痛陳AI戰略失誤、倉促補課，蘋果在AI之路上經歷了一次高開低走又奮起直追的戲劇性歷程。Siri的起落映射出蘋果內部戰略與文化的糾葛，也給整個科技行業上了深刻一課：創新領域沒有常勝將軍，未來的榮耀和教訓或許仍將反復上演。

今天的蘋果已經正視了自身AI布局的遲滯，開始以“不再錯過下一班車”的決心投入資源和調整策略。蘋果的品牌號召力、生態黏性仍在，再加上對隱私與人性化的獨特理解，它未必沒有機會后來居上。但要贏得這場AI戰役，蘋果必須堅持變革，補齊技術短板并拋棄過去的傲慢與僥幸心理。唯有如此，蘋果才能真正兌現庫克口中“在AI上為用戶開拓變革性機會”的承諾。

正如管理大師所言，問題是幫助我們改變的禮物。對于蘋果而言，Siri的衰落與AI的遲到或許正是其涅槃重生的契機——前提是它痛定思痛，擁抱改變。未來兩年，蘋果能否憑借Apple Intelligence東山再起，行業將拭目以待。