今天小編分享的科技經驗：究竟是百度不行，還是蘋果不行？，歡迎閱讀。
這兩天，外媒 The Information 發布的一則關于蘋果和百度就 AI 合作的報道，掀起了軒然大波。
簡單概括下外媒報道中引發外界熱議的幾個關鍵信息點：
第一，作為 Apple 旗下 iPhone、iPad、Mac 等系列產品中 AI 能力的補充，蘋果在海外市場選擇的合作對象是 OpenAI，在中國的合作對象，目前基本确定了百度；
第二，有一位直接參與雙方優化大語言模型的知情人士透露，百度的文心大模型在理解提示詞和對 iPhone 用戶提出的常見場景做出準确回應方面，遇到了困難；
第三，百度希望能夠保存、分析 iPhone 用戶的數據，以此進一步優化 AI 模型，但蘋果不願意這麼做，它不希望把用戶數據用于 AI 訓練，雙方出現分歧。
第四，在與 OpenAI 的合作中，蘋果不需要向其付費，在與百度的合作中，蘋果必須向後者支付使用文心大模型 4.0 的費用，而且還同意承擔成本，以便重新訓練和調整模型。
目前，圍繞上述幾個信息點，外界的争論大體上分為兩種聲音。
一種聲音是質疑百度的：百度到底行不行啊，看起來無法滿足蘋果的需求，為什麼 OpenAI 可以，百度不可以？
另一種聲音當然是質疑蘋果的：蘋果到底行不行啊，Apple Intelligence 在其他市場收獲了大堆差評，甚至看起來就像套殼的 GPT？
客觀來看，這兩種聲音确實都有道理。畢竟，隔壁榮耀的趙明都在發布會上用 AI 請 2000 多名觀眾喝咖啡了，Apple 的 AI 至今還沒在中國落地。
蘋果和百度也确實需要承受這樣的質疑——他們一家依然是這個星球上最受矚目的手機公司，幾乎所有的廠商都要與之對标；一家做 AI 已經做了十年，大模型浪潮襲來時也始終走在技術、應用前沿。
那麼，真正的問題到底出在了哪裡？究竟是百度不行，還是 Apple 不行？
Apple Intelligence 的落地，怎麼就這麼難？
讨論這個問題之前，我們先來看看，AI 能力要想真正落地到手機、平板、電腦等智能終端產品上，要怎麼來實現。
其中最關鍵的，是大模型。簡單來說，基于大語言模型在理解、生成、邏輯、記憶這四項人工智能的基礎能力，它能更好、更清楚地理解人類發出的指令，并給出回應。
比如當你需要在手機上用到 AI 能力，比如 AI 修圖、AI 畫畫，或者喚醒智能助手來完成某些操作（比如詢問天氣、詢問附近好吃、好玩的地方）時，手機需要調用大模型的能力。
但中間有個問題。
如果只是簡單把大模型放到手機裡運行，會受到算力、運行内存這些因素的限制，高通集團副總裁馬德嘉此前曾表示，直接在手機裡運行一個 100 億參數的模型，至少要占用 20GB 内存。如果把大模型全放在雲端，又存在安全和隐私風險。
為了解決這一問題，當前業界的主流做法，是雲側大模型和端側大模型同時運行。
Apple Intelligence 大模型調用層次就有三層：
一層是在蘋果手機上也就是端側運行的大約 30 億參數的語言模型 AFM-on-device；另一層是在私有雲計算上運行的大規模伺服器語言模型 AFM-server；第三層才是第三方模型，比如接入百度的文心大模型，接入 OpenAI 的 Chat GPT。
圖 / 申萬宏源證券
國信證券此前在一則研報中指出，蘋果與第三方合作夥伴的合作中，後者更多起到的是輔助作用，比如可能只需要處理用戶約 10% 的響應需求。
目前，國内大多數手機廠商走的也是這條 " 雲 + 端 " 的路徑。
OPPO 自研的安第斯大模型 AndesGPT 就既包含了雲端，也包含了終端——安第斯大模型也分為三層，包括 1800 億參數的 Titan 模型、700 億參數的 Turbo 模型、70 億參數的 Tiny 模型。
其中，Titan 模型和 Turbo 模型部署在雲端，Tiny 模型則部署在終端。
vivo 也基本一樣，自研的藍心大模型矩陣裡同樣包括了大參數的模型和小參數的模型，前者放在雲端，後者放在終端。
不過，雖然 " 雲 + 端 " 的大模型運行思路是一致的，實際落地中，蘋果和其他手機廠商又有不同。
其中最大的一個區别在于，應用開發生态不同。
比如高通和聯發科目前包攬了大部分安卓手機的系統級芯片市場，今年以來，從聯發科的天玑 9400，到高通的骁龍 8 至尊版，都在強調 AI 性能，更重要的是，它們二者都在加速構建 AI 生态。
高通在今年 2 月推出了全新的 AI Hub，也就是開發者平台，截至目前接入了 137 個模型，幾乎涵蓋了當前所有主流大模型廠商的產品，開發者可以在這個平台上調用需要使用的模型，以及部署的目标硬體，将模型調優之後，再集成到應用裡。
聯發科也是如此。今年 5 月的首屆天玑開發者大會上，其就邀請到了阿裡雲、百川智能、傳音、零一萬物、OPPO、榮耀、vivo、小米等合作夥伴啟動了 " 天玑 AI 先鋒計劃 "，以支持開發者在搭載天玑芯片的終端商開發生成式 AI 應用。
蘋果的 iOS 生态則不同，它從一開始就是封閉的。
長遠來看，這意味着蘋果在 AI 能力上更豐富的想象力。此前 IDC 中國研究經理郭天翔曾對财新網分析，蘋果的封閉系統對應用開發者具有強大的管控能力，除了系統自身的應用可以使用 AI 能力，第三方應用也必須遵照蘋果的開發标準，以實現真正的跨應用、系統級 AI 功能。
" 蘋果的 AI 功能是目前最接近‘ AI 智能體’概念的，而安卓廠商難以實現到這個程度。" 郭天翔當時這麼說道。
此前一位蘋果公司的前員工、iOS 的 App 開發者也曾對矽谷 101 表示，他甚至感覺蘋果要 " 一統天下 " 了，" 針對 AI 這一塊，Apple 其實是讓你可以用自己的數據，在它的 GPU 上訓練你的模型，然後再把這個模型部署到你的 App 當中去使用。它其實從前端到後端到大模型的開發和推理基本上全包了。"
但蘋果的一個潛在挑戰是，它自己的大模型到底好不好用，還沒被市場成功驗證——而且雖然蘋果一直在說會接入其他更多的大模型，至今的動作也比較保守，基本只跟兩家達成了合作，OpenAI 和百度。
而且 Apple Intelligence 在海外上線後，用戶的反饋并不理想，很多用戶都在吐槽，Apple Intelligence 甚至像是套殼了 GPT。
比如一位網友稱，幾乎找不到任何可以讓 Apple Intelligence 在端側大模型或雲端大模型計算的東西，自己的一切要求，都被跳轉到了 GPT 聊天。
這樣來看，蘋果和百度的這場合作，其實難度本身就要更大。
這在某種程度上也意味着，蘋果對百度文心大模型的依賴程度，可能也比預想中的要高—— The Information 的報道裡也有提到，百度對雙方合作深度的預估不足或許也是雙方不順暢的一個很大原因。
不過百度很可能也确實遇到了挑戰。外媒那則報道中提到，百度的文心大模型在理解提示和準确響應方面遇到了困難。
至于接下來能不能解決這些問題，能不能順利接得住蘋果的橄榄枝，那就要檢驗百度過去十年的成果了。
時間緊、任務重，蘋果都把焦慮寫在臉上了
" 喬布斯面試我最開始的 5 分鍾，我就決定抛棄所有的謹慎和邏輯，加入蘋果。"1998 年時，喬布斯只用了五分鍾，就說服了庫克。
後來在《蒂姆 · 庫克傳》一書中，作者利恩德 · 卡尼提到這段故事時這麼寫道：
他們是最佳拍檔。
但關于這段故事的另一個細節是，喬布斯也曾親口說過，" 庫克真的不懂產品。"
從過去十年的跨度來看，庫克治下的蘋果不可謂不成功，蘋果一度成為美股歷史上首支突破 2 萬億美元的股票。這十年中，它依然是我們這個星球上最成功的手機企業，長期用 20% 的市場份額，分走了行業 80% 甚至更高的利潤。
只是商業上的巨大成功，并未消弭對人們對蘋果的質疑，即創新能力的匮乏甚至缺失。
如果說過去的蘋果可以無視這些的話，現在不行了。
過去多年裡，所有的安卓手機廠商都在鉚足了勁衝高端，如今你想買到任何一家手機廠商最新的旗艦款手機產品，怎麼着都要備好 8000 元左右的預算。
從過去用戶在高端市場 " 沒得選 "，到現在 " 選擇太多 "，蘋果當然應該焦慮，而且已經把焦慮刻在臉上了。
向來從不降價的蘋果，今年也開始走起降價促銷的策略了。從今年 1 月到年中的 618，再到前段時間的雙十一，蘋果都推出了相應的優惠舉措。
另外一個有趣的視角是，黃牛都不怎麼能從 iPhone 身上賺到錢了。今年 iPhone 16 系列首銷時，黃牛一部手機賺兩三百甚至更少的現象，在社交媒體上比比皆是。
IDC 數據顯示，今年上半年，中國智能手機市場出貨量超過 1.4 億台，同比增長了 7.7%。
圖 / IDC
其中，在 vivo、華為、小米等廠商的推動下，Android 市場同比增長了 11.1%，相比之下，iOS 市場出貨量同比下降了 3.1%，在市場份額上也跌出了中國市場前五。
對此，Canalys 研究分析師鍾曉磊表示：" 本土廠商展現出市場領導地位，有史以來首次包攬中國大陸市場前五的席位。近年來，中國廠商對于高端化戰略的堅定執行，以及與本土供應鏈夥伴深度協同，已逐步在軟硬體均取得成效。"
不過，第三季度，得益于 iPhone16 系列的發布，蘋果又回到了前五的位置，市場份額為 15.6%。
但對蘋果來說，不穩定，某種程度上就是危機。
這也是為什麼，如今面向 AI 這一新的變革方向時，蘋果的壓力，比它以往任何時候遇到的壓力都要大——這對它而言可能是新的轉機，但也可能是衰敗的開始。
它需要迫切向用戶和市場證明，自己依然是一頭可以跳舞的大象。
盡管在這之前，從造車到 Vision Pro，到折疊屏，蘋果這頭大象在每次嘗試轉身時，都倍顯笨拙——放棄造車了、Vision Pro 或要停產了、折疊屏至今還停留在專利上 ......
蘋果沒得選。
