今天小编分享的科技经验：究竟是百度不行，还是苹果不行？，欢迎阅读。
这两天，外媒 The Information 发布的一则关于苹果和百度就 AI 合作的报道，掀起了轩然大波。
简单概括下外媒报道中引发外界热议的几个关键信息点：
第一，作为 Apple 旗下 iPhone、iPad、Mac 等系列产品中 AI 能力的补充，苹果在海外市场选择的合作对象是 OpenAI，在中国的合作对象，目前基本确定了百度；
第二，有一位直接参与双方优化大语言模型的知情人士透露，百度的文心大模型在理解提示词和对 iPhone 用户提出的常见场景做出准确回应方面，遇到了困难；
第三，百度希望能够保存、分析 iPhone 用户的数据，以此进一步优化 AI 模型，但苹果不愿意这么做，它不希望把用户数据用于 AI 训练，双方出现分歧。
第四，在与 OpenAI 的合作中，苹果不需要向其付费，在与百度的合作中，苹果必须向后者支付使用文心大模型 4.0 的费用，而且还同意承担成本，以便重新训练和调整模型。
目前，围绕上述几个信息点，外界的争论大体上分为两种声音。
一种声音是质疑百度的：百度到底行不行啊，看起来无法满足苹果的需求，为什么 OpenAI 可以，百度不可以？
另一种声音当然是质疑苹果的：苹果到底行不行啊，Apple Intelligence 在其他市场收获了大堆差评，甚至看起来就像套壳的 GPT？
客观来看，这两种声音确实都有道理。毕竟，隔壁荣耀的赵明都在发布会上用 AI 请 2000 多名观众喝咖啡了，Apple 的 AI 至今还没在中国落地。
苹果和百度也确实需要承受这样的质疑——他们一家依然是这个星球上最受瞩目的手机公司，几乎所有的厂商都要与之对标；一家做 AI 已经做了十年，大模型浪潮袭来时也始终走在技术、应用前沿。
那么，真正的问题到底出在了哪里？究竟是百度不行，还是 Apple 不行？
Apple Intelligence 的落地，怎么就这么难？
讨论这个问题之前，我们先来看看，AI 能力要想真正落地到手机、平板、电腦等智能终端产品上，要怎么来实现。
其中最关键的，是大模型。简单来说，基于大语言模型在理解、生成、逻辑、记忆这四项人工智能的基础能力，它能更好、更清楚地理解人类发出的指令，并给出回应。
比如当你需要在手机上用到 AI 能力，比如 AI 修图、AI 画画，或者唤醒智能助手来完成某些操作（比如询问天气、询问附近好吃、好玩的地方）时，手机需要调用大模型的能力。
但中间有个问题。
如果只是简单把大模型放到手机里运行，会受到算力、运行内存这些因素的限制，高通集团副总裁马德嘉此前曾表示，直接在手机里运行一个 100 亿参数的模型，至少要占用 20GB 内存。如果把大模型全放在云端，又存在安全和隐私风险。
为了解决这一问题，当前业界的主流做法，是云侧大模型和端侧大模型同时运行。
Apple Intelligence 大模型调用层次就有三层：
一层是在苹果手机上也就是端侧运行的大约 30 亿参数的语言模型 AFM-on-device；另一层是在私有云计算上运行的大规模伺服器语言模型 AFM-server；第三层才是第三方模型，比如接入百度的文心大模型，接入 OpenAI 的 Chat GPT。
图 / 申万宏源证券
国信证券此前在一则研报中指出，苹果与第三方合作伙伴的合作中，后者更多起到的是辅助作用，比如可能只需要处理用户约 10% 的响应需求。
目前，国内大多数手机厂商走的也是这条 " 云 + 端 " 的路径。
OPPO 自研的安第斯大模型 AndesGPT 就既包含了云端，也包含了终端——安第斯大模型也分为三层，包括 1800 亿参数的 Titan 模型、700 亿参数的 Turbo 模型、70 亿参数的 Tiny 模型。
其中，Titan 模型和 Turbo 模型部署在云端，Tiny 模型则部署在终端。
vivo 也基本一样，自研的蓝心大模型矩阵里同样包括了大参数的模型和小参数的模型，前者放在云端，后者放在终端。
不过，虽然 " 云 + 端 " 的大模型运行思路是一致的，实际落地中，苹果和其他手机厂商又有不同。
其中最大的一个区别在于，应用开发生态不同。
比如高通和联发科目前包揽了大部分安卓手机的系统级芯片市场，今年以来，从联发科的天玑 9400，到高通的骁龙 8 至尊版，都在强调 AI 性能，更重要的是，它们二者都在加速构建 AI 生态。
高通在今年 2 月推出了全新的 AI Hub，也就是开发者平台，截至目前接入了 137 个模型，几乎涵盖了当前所有主流大模型厂商的产品，开发者可以在这个平台上调用需要使用的模型，以及部署的目标硬體，将模型调优之后，再集成到应用里。
联发科也是如此。今年 5 月的首届天玑开发者大会上，其就邀请到了阿里云、百川智能、传音、零一万物、OPPO、荣耀、vivo、小米等合作伙伴启动了 " 天玑 AI 先锋计划 "，以支持开发者在搭载天玑芯片的终端商开发生成式 AI 应用。
苹果的 iOS 生态则不同，它从一开始就是封闭的。
长远来看，这意味着苹果在 AI 能力上更丰富的想象力。此前 IDC 中国研究经理郭天翔曾对财新网分析，苹果的封闭系统对应用开发者具有强大的管控能力，除了系统自身的应用可以使用 AI 能力，第三方应用也必须遵照苹果的开发标准，以实现真正的跨应用、系统级 AI 功能。
" 苹果的 AI 功能是目前最接近‘ AI 智能体’概念的，而安卓厂商难以实现到这个程度。" 郭天翔当时这么说道。
此前一位苹果公司的前员工、iOS 的 App 开发者也曾对硅谷 101 表示，他甚至感觉苹果要 " 一统天下 " 了，" 针对 AI 这一块，Apple 其实是让你可以用自己的数据，在它的 GPU 上训练你的模型，然后再把这个模型部署到你的 App 当中去使用。它其实从前端到后端到大模型的开发和推理基本上全包了。"
但苹果的一个潜在挑战是，它自己的大模型到底好不好用，还没被市场成功验证——而且虽然苹果一直在说会接入其他更多的大模型，至今的动作也比较保守，基本只跟两家达成了合作，OpenAI 和百度。
而且 Apple Intelligence 在海外上线后，用户的反馈并不理想，很多用户都在吐槽，Apple Intelligence 甚至像是套壳了 GPT。
比如一位网友称，几乎找不到任何可以让 Apple Intelligence 在端侧大模型或云端大模型计算的东西，自己的一切要求，都被跳转到了 GPT 聊天。
这样来看，苹果和百度的这场合作，其实难度本身就要更大。
这在某种程度上也意味着，苹果对百度文心大模型的依赖程度，可能也比预想中的要高—— The Information 的报道里也有提到，百度对双方合作深度的预估不足或许也是双方不顺畅的一个很大原因。
不过百度很可能也确实遇到了挑战。外媒那则报道中提到，百度的文心大模型在理解提示和准确响应方面遇到了困难。
至于接下来能不能解决这些问题，能不能顺利接得住苹果的橄榄枝，那就要检验百度过去十年的成果了。
时间紧、任务重，苹果都把焦虑写在脸上了
" 乔布斯面试我最开始的 5 分钟，我就决定抛弃所有的谨慎和逻辑，加入苹果。"1998 年时，乔布斯只用了五分钟，就说服了库克。
后来在《蒂姆 · 库克传》一书中，作者利恩德 · 卡尼提到这段故事时这么写道：
他们是最佳拍档。
但关于这段故事的另一个细节是，乔布斯也曾亲口说过，" 库克真的不懂产品。"
从过去十年的跨度来看，库克治下的苹果不可谓不成功，苹果一度成为美股历史上首支突破 2 万亿美元的股票。这十年中，它依然是我们这个星球上最成功的手机企业，长期用 20% 的市场份额，分走了行业 80% 甚至更高的利润。
只是商业上的巨大成功，并未消弭对人们对苹果的质疑，即创新能力的匮乏甚至缺失。
如果说过去的苹果可以无视这些的话，现在不行了。
过去多年里，所有的安卓手机厂商都在铆足了劲冲高端，如今你想买到任何一家手机厂商最新的旗舰款手机产品，怎么着都要备好 8000 元左右的预算。
从过去用户在高端市场 " 没得选 "，到现在 " 选择太多 "，苹果当然应该焦虑，而且已经把焦虑刻在脸上了。
向来从不降价的苹果，今年也开始走起降价促销的策略了。从今年 1 月到年中的 618，再到前段时间的双十一，苹果都推出了相应的优惠举措。
另外一个有趣的视角是，黄牛都不怎么能从 iPhone 身上赚到钱了。今年 iPhone 16 系列首销时，黄牛一部手机赚两三百甚至更少的现象，在社交媒体上比比皆是。
IDC 数据显示，今年上半年，中国智能手机市场出货量超过 1.4 亿台，同比增长了 7.7%。
图 / IDC
其中，在 vivo、华为、小米等厂商的推动下，Android 市场同比增长了 11.1%，相比之下，iOS 市场出货量同比下降了 3.1%，在市场份额上也跌出了中国市场前五。
对此，Canalys 研究分析师钟晓磊表示：" 本土厂商展现出市场领导地位，有史以来首次包揽中国大陆市场前五的席位。近年来，中国厂商对于高端化战略的坚定执行，以及与本土供应链伙伴深度协同，已逐步在软硬體均取得成效。"
不过，第三季度，得益于 iPhone16 系列的发布，苹果又回到了前五的位置，市场份额为 15.6%。
但对苹果来说，不稳定，某种程度上就是危机。
这也是为什么，如今面向 AI 这一新的变革方向时，苹果的压力，比它以往任何时候遇到的压力都要大——这对它而言可能是新的转机，但也可能是衰败的开始。
它需要迫切向用户和市场证明，自己依然是一头可以跳舞的大象。
尽管在这之前，从造车到 Vision Pro，到折叠屏，苹果这头大象在每次尝试转身时，都倍显笨拙——放弃造车了、Vision Pro 或要停产了、折叠屏至今还停留在专利上 ......
苹果没得选。
