▲ OpenAI CEO Sam Altman 图片来自：wired

在揭示 AIGC 行业发展趋势的同时，也暗示新入局的科技公司，「你们已经落伍了」。

这对于错过 AIGC 第一波浪潮的苹果来说，其实也是一个契机，没必要再利用资源去训练自己的语言模型，而应当考虑，如何把生成式 AI 嵌入到自己的生态当中。

不重复造轮子，不如考虑造一辆车。

苹果的云计算中心规模不大，在全球的规模远不及微软、甲骨文这些对外提供云服务业务的传统大公司。苹果云服务多是自我满足，为自己的 iCloud、App Store 等业务提供支持。

倘若把 AIGC 一股脑的引入到 iPhone、iPad、Mac 当中，苹果所需要的算力将会是个天文数字。

即便苹果有算力支持，按照此前的推算，GPT-4 每千个提示词的成本高达 12 美分，加上苹果全球仅 iPhone 用户就突破十亿，运行的成本极其高昂。

不论是从客观条件，还是苹果主观意愿上，苹果很难直接将类 ChatGPT 技术引入到 Siri，并直接部署到生态当中。

苹果仍需要找一个合适的时机和切入点，这个时机可能是生成式 AI 的成本大降，或者说是从一个小功能入手，利用 AIGC 提升用户的体验。

而从苹果一贯对 AI 的态度来看，后者更可能是苹果的最终做法。

除了时机，还有两个公司战略和策略上的不同，让苹果与生成式 AI 保持着冷静。

在这篇接近万字的采访当中，这两个关键策略，被 John Giannandrea 反复的提及，可见苹果对于 AI 技术有着几乎偏执而严苛的追求。

现在回头看，苹果这两个坚持，也促使苹果在造芯事业上，会把 A 系列、M 系列 Apple Neural Engine 的优先级提到 CPU、GPU 之前，已经成为每代芯片着重升级的核心。

苹果的一些 AI 模型算法不需要联网，而有些则需要收集部分数据进行训练（像是 Siri），为此苹果会事先声明，并在收集过程中去除敏感信息（像是 Apple ID 等）。

当下流行的生成式 AI 则与苹果谨慎的态度有些不同，他们几乎是抓取了许多互联网内容进行算法参数训练，并以此为基础生成。

而当他们推出相关产品，像是微软 Copilot、Midjourney、Stability AI，也受到了许多网站和机构的侵权法律诉讼，声称这些公司非法刮取优版权的内容进行创作，有违版权法。

▲ Midjourney 生成的蒙娜丽莎

虽然对于版权的争论还未有结果，但如此有非议的训练过程，其实有违于苹果对数据隐私保护的一大追求。

AIGC 目前无法部署到本地，并且联网很难保证比较完美的提供服务，另外存在着数据隐私问题。

AIGC 的主流技术几乎与苹果在 AI 追求上背道而驰，也解释了苹果没有及时切入，和对生成式 AI 发表相应的产品或者声明。

对于 AI，我们认知的可能是 Siri，但对于苹果本身来说，其实是 Neural Engine 成为 A 系列芯片独立模块开始，苹果就把精力着重在本地化 AI 上，目的也很纯粹，没有想用 AI 改变世界，就是为了提升用户体验。

苹果并非是一个纯粹的 AI 公司，云数据中心仅为自己软件业务，造芯也是为了硬件，苹果技术行业的扩展都是为了产品服务，说到底他就是一家产品驱动的公司。

其战略、策略、技术布局等等都是围绕着核心产品服务。像是接下来推出的 XR 设备，苹果正在拓展视觉识别上的 AI 团队，并没有去追逐硅谷的热点。

苹果很明确自己的优劣势，没有一味的被别人牵着鼻子走，而是以一种很稳定的发展策略去布局。

另外，苹果总会在新技术新趋势下，观察许久，以自己独特的视角去切入，对于生成式 AI，苹果或许也会以一种我们都没有预想的方向发展，并让我们眼界大开。