小紀有話說：
文章來源：騰訊科技 公眾號
騰訊科技特約作者：曉靜、木木
編輯：鄭可君
極致最佳化硬體的意義是什麼？
我們談到的第一個核心議題是，為何當全球都在討論大模型時，蘋果卻始終在強調其硬體能力的提升？
Bob Borchers向我們這樣解釋：“蘋果在設計和開發產品時，會同時考慮整個系統的情況，因此，硬體、軟體、系統、服務都是一體的。”蘋果會更注重晶片的能效比，而非單純追求計算力，這在A18晶片的設計中有所體現。
Bob Borchers認為：“每瓦效能是蘋果晶片設計的關鍵指標，這一點對於iPhone、iPad和Mac等電池供電裝置尤為重要，因為使用者期望儘可能長的電池續航時間。”
蘋果自研的第一款基帶晶片——C1晶片，標誌著其在通訊技術上的自主可控，併為整體能效最佳化提供了新的可能性。Bob Borchers補充道：“C1晶片代表了蘋果晶片發展的下一步，這一程序始於第一代iPhone晶片，隨後擴充套件到iPad和Mac。
鑑於智慧手機中的通訊基帶模組耗電量大，我們為iPhone專門研發了C1晶片並集成於SoC中，透過智慧能耗管理，顯著提升了iPhone 16e的電池續航能力。”
這番話揭示了蘋果硬體策略的核心邏輯——透過掌控關鍵元件，實現系統級能效最佳化，為使用者提供更長的電池續航和更好的體驗。
從產業角度來看，蘋果的能效導向設計哲學在AI時代尤為重要。當前的AI應用，尤其是模型推理產品，將消耗大量計算資源和電能，也需要巨大的記憶體。如何在有限能耗下最大化AI處理能力，以及如何透過系統級最佳化SoC晶片，為未來更復雜的AI工作負載預留空間，都是端側AI發展的關鍵。
Bob Borchers在談到產品的生命週期時表示：“為什麼Mac、iPad和iPhone能夠使用這麼長時間，並且我們還儘可能長時間地為它們提供軟體更新？因為我們從一開始（硬體設計時），就考慮到了這一點。”這種前瞻性思考同樣適用於AI時代的產品設計——今天的硬體決定明天的可能性。
對蘋果來說，AI是什麼？
第二個核心議題是，對蘋果來說，AI究竟是什麼？
Bob Borchers答道：“我認為AI是我們長期以來就已經構建到作業系統中的東西。無論是碰撞檢測還是計算攝影，AI和機器學習都已經成為我們許多核心功能的一部分。長期以來，AI和機器學習已經貫穿於整個產品中，現在隨著生成式人工智慧的發展，我認為它正在此基礎上進一步構建。”
這段話透露出蘋果對AI的定位——不是獨立功能，而是增強整體系統能力的基礎技術。“我們的理念是，它是一種核心技術，將作為作業系統的一部分，融入到整個體驗中。”
從使用者體驗角度看，這種“無處不在”而非“專門入口”的AI融合方式確實更符合自然互動習慣。
Bob Borchers描述了Apple Intelligence在實際使用中的表現：“資料顯示，使用者正在多場景下高頻使用Apple Intelligence的功能。比如寫作輔助功能已覆蓋資訊、郵件和備忘錄等核心應用，讓使用者能夠快速調整文字語調或生成創意內容。
照片應用中的物件移除工具也成為使用者高度評價的實用功能，幫助使用者在不借助第三方軟體的情況下完成影像編輯。Apple Intelligence的全平臺整合設計確保使用者在任何適用場景中都能便捷呼叫所需功能，提升工作效率。”
對於蘋果來說，端側AI的另外一個意義是，能夠更好地保護使用者隱私。在談及Apple Intelligence時，Bob Borchers說：“對我們來說，這是一種強大的個人智慧系統。我們採取的方法首先用於確保使用者的隱私。”
而對使用者來說，手機等端側裝置的隱私保護需求實際上比雲端更迫切。因為這部分隱私資料，是不能被“傳送”到雲端的。
然而，裝置端處理大模型也帶來了明顯限制：相比雲端幾乎無限的計算資源，移動裝置在處理能力、記憶體容量和電池壽命方面都受到嚴格約束。
從產品上來看，iPhone 16系列用的是A18系列晶片，基礎型號配備A18處理器，Pro系列則使用的是A18 Pro。記憶體方面，標準版從上代6GB提升至8GB，Pro Max機型也配備了8GB RAM。
從這些技術引數來看，A18晶片搭配8GB RAM的硬體組合，具備執行引數量為7B級的端側AI模型的計算能力。因此，很多資料可以在端側完成計算，免於資料洩露的風險。
蘋果，真的錯失了AI時代嗎？
蘋果的AI之路，似乎總比別人“慢半拍”：當OpenAI、谷歌和微軟等競爭對手密集釋出大模型時，它直到WWDC2024才正式推出Apple Intelligence；在戰略上，蘋果也非常謹慎，它選擇將AI技術逐步融入現有產品而非推出獨立AI平臺，這種穩健策略在爆發式創新時代是保守的代名詞。
最重要的是和OpenAI的合作。依賴於外界的大模型能力提供AI服務這件事，被業內看作是蘋果的自研能力不足的表現。
這也是我們和Bob Borchers聊的第三個話題：蘋果真的錯失了AI時代嗎？
縱觀行業，在當前端側AI的競爭中，各家廠商的解決方案極為同質化：從擴圖補全到圈搜，從內容摘要到語音助手，功能集合幾乎如出一轍，底層模型架構也高度相似。
這些策略似乎更多地反映了大家的FOMO（Fear of Missing Out，錯失恐懼）心理——他們不得不確保涵蓋所有基本功能，以避免在激烈的市場競爭中落於下風。
也是為了破局，蘋果選擇將硬體作為其AI之路的突破口——從自研處理器到記憶體最佳化，從調變解調器到神經引擎——為AI應用提供了統一的系統級基礎。
Bob Borchers強調：“正是因為我們可以將蘋果晶片和作業系統一起設計，我們才能以最高效的方式利用蘋果晶片的所有能力。這也使我們能夠了解並展望未來我們可能想要做的事情並加以利用。”
在這場尋找端側AI價值的探索中，蘋果的硬體積累也許是某種關鍵優勢。
但先決條件是，當這些硬體能力與真正有價值的應用場景真正融合時，AI才會從營銷噱頭轉變為日常必需。
Bob Borchers在談到未來展望時表示：“透過蘋果晶片和作業系統的結合，我們擁有了今天提供令人驚歎功能的所有工具，未來還會有更加驚人的功能。”這句話也揭示了一個始終懸而未決的核心議題：在硬體技術準備充分的當下，誰能首先發現端側AI真正的殺手級應用，誰就可能引領下一波移動裝置的體驗革命。
*頭圖及封面圖來源於“ivy”。