蘋果放棄最為野心勃勃的項目之一——造車，並考慮將2000名員工轉移到人工智能部門。有接近蘋果的相關人士向虎嗅透露，此前就有VisionPro和汽車項目組的人轉崗至人工智能項目。正如喬佈斯所言：“決定不做什麼跟決定做什麼同樣重要。”即使十年造車努力付諸東流，但面對ThinkDifferent的OpenAI們，蘋果終也大夢初醒手起刀落，決定全面加入AI戰場。
世人都謂蘋果全面轉向AI姍姍來遲，但蘋果隻是“起大早趕晚集”。從喬佈斯古早時期在雅達利的《打磚塊》遊戲初嘗試，到2016年給所有語音助手上一課的Siri，蘋果在AI歷史寫下過濃墨重彩的幾筆。
而今，蘋果終於無法再容忍 OpenAI和Google的“雙簧式”表演，選擇集中精力重投AI。作為可能是唯一擁有算力層、中間層、模型層、應用層等全棧式能力的科技公司，蘋果的入局，會在AI界開辟新天地（break new ground）嗎？在這場席卷全球的AI戰爭中，後來者蘋果有哪些得天獨厚的優勢？
縱覽環球AI，微軟攜OpenAI以令諸侯，然群狼環伺；Google緊追OpenAI，卻亦步亦趨；國內眾廠摸著OpenAI過河，但擁天塹之利。此三分天下而格局未定，廣闊天地大有可為，若假以時日，則霸業可成，蘋果可興。
古早的AI佈道者
在AI領域，蘋果起得多早？追本溯源，起始時間遙遙領先目前任何一傢AI巨頭。
1975年，喬幫主大業未竟而蘋果未立，尚在雅達利遊戲公司升級打怪。彼時雅達利在遊戲界正值如日中天，堪比80年代中後期的任天堂和90年代的PlayStation。20歲的喬佈斯與史蒂夫·沃茲尼亞克（蘋果聯合創始人）用4個晚上的時間完成《打磚塊》遊戲的硬件設計。
《打磚塊》一經推出就獲得玩傢歡迎，名垂遊戲設計青史，也成為DeepMind團隊訓練深度學習的遊戲系統。
從人工智能開山祖師圖靈和香農寫的下棋程序開始，早期的人工智能就致力於創造一款在遊戲中打敗人類的程序。
因此DeepMind將強化學習與深度神經網絡結合，創造能夠學習雅達利遊戲的系統。在上千次訓練後，在《打磚塊》遊戲中深度學習網絡的平均得分達到人類的10倍。DeepMind得以名聲大噪，並在一年後獲得Google收購，而後誕生開啟上一波AI浪潮的AlphaGO。
而在人工智能的重大突破——自然語言處理的語音識別領域，蘋果曾經走在任何一傢手機企業前面。
2010年，蘋果收購Siri。2016年，蘋果在iPhone上推出的智能語音助手Siri，相比其他手機語音助手性能提升顯著。“有時候，一種性能的提升太過顯著，以至於你會再次進行測試以確保沒有漏掉一個小數點，Siri的出現就是這樣的情況之一。”蘋果工程師如此評價。
與AI新浪潮失之交臂？
雖然蘋果間接催生上一次AI浪潮的誕生，而在OpenAI掀起的AI新浪潮下，措手不及的蘋果雖然動作頻頻，卻始終步伐謹慎，行事低調。
來到AI新時代，蘋果隻做三件事，但每一件都沒有做到極致。
第一，收購多傢AI初創公司。據市場調查機構 Stocklytics 公佈的最新報告，蘋果在 2023 年共收購 32 傢 AI 公司，並將獲取的AI技術應用於產品改進。如在2020年蘋果收購都柏林的語音 AI 技術公司 Voysis，用以改善 Siri 人機對話的體驗。
第二，研發大模型和AI對話機器人。2023年7月，蘋果就被爆正在開發大模型Ajax和內部聊天機器人Apple GPT。 Ajax 系統構建在Google機器學習框架 Google Jax 之上，並作為內部 ChatGPT 風格工具Apple GPT的基礎，但它更多是作為內部產品的內驅力，不面向消費者開放。但也有蘋果員工稱其本質上復制 Bard、ChatGPT 和 Bing AI，並且不包含任何新穎的功能或技術。
第三，被認為最可能接入大模型的Siri。 2018年，原GoogleAI負責人Giannandrea加入蘋果，領導公司的人工智能和機器學習團隊，拉接管蘋果智能助手Siri的領導權。此前Siri一直因停滯不前而受到批評，Siri聯合創始人Dag Kittlaus曾表示，Siri在被蘋果收購後，可能沒有充分發揮其潛力。在ChatGPT顛覆個人智能助手的體驗後，Siri受到更大威脅。
不難看出，雖然蘋果在人工智能上已經花費大量時間、精力，但也一直有些遲疑。對此，庫克曾婉轉地表示，蘋果將在其更多產品中添加人工智能，但會“經過深思熟慮”。
而在此前，當被問到蘋果在生成式AI 的工作內容時，庫克的回答是“敬請期待”。“蘋果確實還沒有在AI領域大展拳腳，”蘋果股東的投資經理Brian Mulberry說。在AI新浪潮時代，我們並未感受到蘋果如微軟、Google、OpenAI般對AI的狂熱。
蘋果AI的用武之地
被爆出放棄造車轉投AI的次日，庫克一改往日態度，在2月29日的股東大會表示，公司將在 2024 年在生成式人工智能領域“開辟新天地”，他強調：“我們相信這將為用戶帶來變革性的機遇。”
那麼，後來者蘋果有何優勢？會如庫克所說，在AI界開辟新天地（break new ground）嗎？
華映資本海外合夥人邱諄認為，蘋果的優勢在於：它可能是唯一擁有算力層、中間層、模型層、應用層等全棧式能力的科技公司，在自有人工智能芯片、雲計算、算法和數據的多層降本增效優化疊加下，帶來的模型系統優化效果將會非常顯著。
因此，重投AI的蘋果，完全可以靠得天獨厚的優勢走出一條蘋果特色AI道路，在硝煙四起的AI競賽雄踞一方。
接下來，讓我們展開來看看，蘋果在上述各個層面的優勢。
算力層：目前AI訓練側高度依賴英偉達，蘋果在中國、歐洲、美國都有自己的數據中心，因此囤積大量英偉達GPU，至少不會面臨算力短缺的問題；在推理側，蘋果在AI芯片設計研發領域和全棧工具鏈的持續投入，使得蘋果完全有能力，基於自研芯片推出推理加速方案，並且可以適配自研基座大模型。GoogleTPU和初創公司Groq已經在這個領域做出比肩英偉達的成績。
數據層：擁有龐大用戶基數的IOS系統可以給蘋果提供大量的語料與用戶行為，自2011年被集成到 iPhone 4S 的Siri，積累十餘年時間跨度的用戶對話數據。
應用層：現有的IOS系統給面向C端用戶的文字、圖片、音視頻等內容生成服務提供平臺和受眾。
邱諄認為，如果蘋果從上述底座大模型和自研芯片入手，軟硬件結合，同時做OpenAI和英偉達專註的兩件事，所需成本仍然很高，因此要暫時放棄造車集中資源。蘋果業務調整後的優先級，前後次序很可能變為：MR→大模型→無人車→具身智能。
憑借上述優勢，全面轉投AI的蘋果又會在哪些領域給用戶帶來變革性機遇？
先從時下大熱的AI手機談起，雖然國產友商在一年前早已入局端側大模型，但蘋果在芯片方面的持續投入與自研能力，可以相比其他手機廠商更高效地調用設備CPU、GPU、NPU等計算資源。另外大模型在端側運行對內存速率、內存資源的要求極高，蘋果可以利用強大的研發和供應鏈整合能力，最大程度解決硬件技術問題。但根據蘋果以往的宣傳調性，很可能不會提及AI手機與端側大模型，而是將重點放在應用上。蘋果會找出什麼不同於友商的解法？接下來iOS18與iPhone16的發佈，將會揭曉謎底。
對於被蘋果給予重望的下一代移動終端平臺Vision Pro，AIGC對於其3D場景搭建的降本增效將會大大降低。 通過傳感器和內置攝像頭等獲取的現實世界和用戶數據，也可以結合AIGC進行大數據分析和建模，獲得更好的實時交互和用戶體驗反饋。
接近蘋果人士向虎嗅透露，蘋果放棄造車，很可能隻是暫時延緩造車計劃，等待自動駕駛技術突破後再推出更為成熟的無人駕駛汽車產品。而Sora對現實世界物理規律的學習拓展，和對物體運動軌跡的判斷能力，將給困境中的自動駕駛的帶來新思路。蘋果並不是完全放棄造車，而是沒必要做沒有自動駕駛的車。要做自動駕駛，AI是必經路徑，這也是蘋果放棄造車全面轉向AI的原因。