蘋果市值被微軟和谷歌超越，從全球第一跌至第三！網(wǎng)上有不少報道稱，特朗普的關(guān)稅威脅——要求iPhone必須在美國生產(chǎn)，否則加征25%關(guān)稅，是蘋果市值下滑導(dǎo)火索。

不過，這只是表象，更深層的危機源于其AI戰(zhàn)略的全面崩塌。IDC數(shù)據(jù)顯示，2025年一季度iPhone在華出貨量同比下滑9%，成為唯一銷量下跌的主流品牌，而同期華為、小米等中國廠商通過AI功能創(chuàng)新實現(xiàn)逆勢增長。

這種市場表現(xiàn)的背后，是蘋果在AI領(lǐng)域的技術(shù)滯后、組織僵化與戰(zhàn)略誤判。接下來，我們就簡單地從三個方面分析分析蘋果的困局。

一、AI戰(zhàn)略的歷史性潰敗

1. 錯失先機：從顛覆者到追趕者

蘋果AI的起點本不低。2011年收購Siri時，喬布斯將其定位為“互聯(lián)網(wǎng)交互入口”，但后續(xù)迭代卻局限于查詢天氣、設(shè)置鬧鐘等基礎(chǔ)功能。

2018年挖來谷歌AI負責人John Giannandrea后，其推動的Siri大模型升級項目因內(nèi)部斗爭三次延期，最終因新舊架構(gòu)沖突被迫擱置。

相比之下，谷歌2024年推出的Gemini模型已實現(xiàn)設(shè)備端多模態(tài)處理，而蘋果至今未推出對標ChatGPT的產(chǎn)品，反而被迫將復(fù)雜任務(wù)轉(zhuǎn)接至第三方模型。

2. 技術(shù)困局：隱私與性能間的致命悖論

蘋果堅持設(shè)備端AI以保護隱私，但這對硬件性能提出嚴苛要求。iPhone 16的AI功能需至少8GB RAM，導(dǎo)致老款機型無法升級。差分隱私框架限制數(shù)據(jù)獲取，使蘋果AI模型在多數(shù)場景下的準確率較競品低25%以上。

例如，Siri在復(fù)雜問詢中的成功率僅為56%，遠低于Google Assistant和Alexa的85%。更諷刺的是，蘋果因自研模型性能不足，不得不將Siri部分功能轉(zhuǎn)接至ChatGPT，喪失定義權(quán)。

3. 組織內(nèi)耗：權(quán)力博弈與人才流失

蘋果AI戰(zhàn)略的崩塌本質(zhì)上是權(quán)力博弈的產(chǎn)物。AI負責人John Giannandrea的改革計劃屢遭軟件工程負責人Craig Federighi抵制，后者控制iOS生態(tài)，拒絕大規(guī)模修改系統(tǒng)架構(gòu)。

這種內(nèi)耗導(dǎo)致關(guān)鍵決策延遲，例如Siri大模型升級項目因新舊架構(gòu)沖突三次延期。與此同時，AI核心人才被OpenAI、Anthropic等公司挖角，僅2023年就有11位高管離職，包括工業(yè)設(shè)計主管、AI團隊核心成員等。

二、市場競爭的殘酷現(xiàn)實

1. 中國市場的潰敗

蘋果在中國市場的份額正被本土品牌蠶食。2025年一季度，iPhone在華出貨量同比下滑9%，成為唯一銷量下跌的主流品牌，而華為憑借盤古大模型實現(xiàn)“手機即生產(chǎn)力”的體驗躍遷，市場份額反超蘋果。

榮耀、小米等品牌也通過AI功能創(chuàng)新快速搶占市場，例如榮耀Magic V3利用生成式AI增強可折疊設(shè)備體驗。

2. 競爭對手的降維打擊

谷歌、微軟等競爭對手已將AI深度整合至生產(chǎn)力工具。例如，谷歌Pixel 9系列搭載的Gemini模型可獨立處理復(fù)雜查詢，支持圖像生成、實時翻譯等功能，且無需依賴第三方服務(wù)。

微軟Copilot則通過跨平臺整合，實現(xiàn)文檔生成、代碼輔助等場景的無縫銜接。相比之下，蘋果2024年推出的Apple Intelligence僅覆蓋文本校對、郵件摘要等基礎(chǔ)功能，且因中國監(jiān)管問題未能落地。

三、根源問題難解決

1. 封閉生態(tài)的雙刃劍

蘋果的軟硬結(jié)合策略在硬件時代成就輝煌，但在AI領(lǐng)域卻成為創(chuàng)新桎梏。封閉系統(tǒng)雖能保證用戶體驗一致性，但限制了第三方開發(fā)者的創(chuàng)新空間。例如，Core ML框架雖優(yōu)化設(shè)備端性能，但開發(fā)者難以獲取足夠數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型。

相比之下，谷歌通過開放Gemini模型，吸引全球開發(fā)者基于其技術(shù)構(gòu)建應(yīng)用，形成生態(tài)優(yōu)勢。

2. 數(shù)據(jù)獲取與隱私保護的矛盾

蘋果的隱私保護是曾經(jīng)的優(yōu)勢，但AI時代數(shù)據(jù)才是“燃料”。2020年“隱私標簽”政策實施后，App安裝率下降，AI訓(xùn)練所需數(shù)據(jù)顯著減少。盡管蘋果通過差分隱私技術(shù)優(yōu)化，但模型準確率仍較競品低25%以上。

這種矛盾在生成式AI時代尤為致命，如果不改變自己的思維模式，蘋果AI很可能難以發(fā)展。

3. 硬件優(yōu)先的思維定式

蘋果長期以硬件創(chuàng)新為核心，AI被視為輔助功能而非戰(zhàn)略重心。例如，A系列芯片的NPU雖支持設(shè)備端AI，但設(shè)計初衷是優(yōu)化Face ID等特定任務(wù)，而非通用大模型推理。

這種思維導(dǎo)致蘋果在生成式AI浪潮中反應(yīng)遲緩，直到2022年ChatGPT發(fā)布后才緊急調(diào)整策略，但此時已落后競爭對手多年。

結(jié)語

說白了，蘋果目前的下滑狀態(tài)，核心因素并不是外力，其內(nèi)在出了問題才是最關(guān)鍵的。最直接的表現(xiàn)，就是其在AI領(lǐng)域里的困境，但本質(zhì)上是其“硬件優(yōu)先”文化與AI時代需求的沖突。

盡管蘋果擁有10億級用戶生態(tài)和強大的硬件能力，但戰(zhàn)略滯后、內(nèi)部分歧與技術(shù)瓶頸，使其在生成式AI浪潮中處于被動。未來，蘋果如何去打破這個瓶頸，我想核心在于創(chuàng)新。

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