当下科技圈最受瞩目的话题，莫过于各大巨头斥巨资建设AI数据中心。然而，苹果却正在规划一条截然不同的路径——将重点放在iPhone等设备本地运行AI模型的部署上。

在即将到来的苹果全球开发者大会上，几款一再延期的AI升级功能终于准备亮相。不过，除了这些新功能，苹果真正想输出的核心优势，其实是被许多人低估的一点：依托全球海量的苹果设备，在本地端高效运行AI模型。

据知情人士透露，苹果很可能展示其15年来自研定制芯片的技术积累——从iPhone到Apple Watch再到Mac，这一完整技术体系能让AI模型在终端设备上流畅运转。要知道，行业主流做法是在数据中心跑AI模型，而建设和维护数据中心的成本可不是小数目。

当然，受限于运算复杂度与网络信息调取需求，苹果设备产生的不少AI请求仍需要借助云端完成。比如苹果与谷歌的合作：新版Siri的部分指令会依托谷歌云，调用谷歌Gemini大模型来执行。知情人士还提到，苹果最近批准在谷歌云中使用英伟达的隐私防护技术，这意味着谷歌云的部分算力将由英伟达AI芯片提供。

将AI模型放在本地运行，优势十分明显：既能降低用户数据泄露风险，又能防止广告商利用个人信息牟利。对企业而言，还能减少云端AI计费单位“令牌”的消耗，成本自然更低。对苹果自身来说，把更多AI运算迁移到终端设备，也就不用像竞争对手那样烧钱建设数据中心了。

知情人士透露，基于与谷歌的合作，苹果正使用完整版谷歌Gemini大模型进行模型蒸馏，训练出轻量版本，使其能够在苹果设备上顺畅运行。此外，苹果也在考察小型科创公司，计划通过收购来加速AI模型轻量化适配终端设备的进程。据说，苹果曾考虑收购马萨诸塞州剑桥市的初创公司Liquid AI，这家公司正是专注于设备端AI落地的企业。

其实早在2024年推出“苹果智能”（Apple Intelligence）功能套件时，苹果就宣传过端侧AI在隐私保护方面的优势。但此后进展一直不温不火：新AI功能市场反响平淡，新版Siri一拖再拖，状况频出。

在各大科技公司疯狂砸钱建设云端AI算力的时候，苹果始终保持着谨慎态度。去年，元平台资本支出720亿美元，大部分投向了数据中心；微软资本支出880亿美元；而苹果同期仅支出127.2亿美元。

许多投资者和业内评论人士曾批评苹果，认为在AI成为智能设备核心竞争力的当下，它可能会掉队。但现在行业AI投资规模越滚越大——微软预计今年资本支出高达1900亿美元——部分技术从业者反而开始担忧算力投入过度，回头再看苹果相对保守的布局，倒显得颇有先见之明。

总部位于奥斯汀的AI初创公司webAI的首席执行官戴维・斯托特直言：“数据中心狂热是个误区。AI模型正在变得更轻量，数据中心不会消失，但绝大多数运算任务会转移到边缘终端。苹果押对了方向。”

如今，越来越多的AI开发者选择依托苹果硬件开展业务，webAI便是其中之一。这家公司面向企业开发能在苹果芯片上本地运行的专用AI应用。例如为航空客户打造的运维工具：基于波音梦想客机发动机全套运维手册训练AI模型，用于辅助发动机检修，整套程序可直接在iPad或Mac上离线运行。

不少技术爱好者也在用苹果电脑运行开源工具OpenClaw，这个工具能创建可以自主操控电脑的 AI 智能体。

阿雷特研究公司的科技分析师理查德・克雷默在近期研报中估算，全球苹果终端芯片合计形成的算力规模，相当于价值500亿美元的算力资源——关键的是，这部分成本是由广大用户共同承担的。

马克・苏曼曾担任苹果高级工程项目经理，2024年离职前负责公司内部AI系统研发。他说：“全球数十亿台苹果设备汇聚在一起，本身就是一股强大的AI算力。”现在他是初创公司Maple的联合创始人，这家公司主要提供加密访问云端AI模型的服务。苏曼认为：“苹果有能力打造全球规模最大的边缘计算AI网络，这只是时间问题。”

不过，苹果的AI战略完全脱离云端也不太现实。谷歌完整版Gemini模型拥有数万亿参数，运算复杂度极高。知情人士表示，即使苹果自有的“私有云算力”（Private Cloud Compute）服务器集群采用自研芯片，也很难承受完整版Gemini模型的运算压力。

多位苹果前工程师指出，新版Siri的部分功能，大概率仍需要借助谷歌的云端基础设施。但苹果同时也在寻找兼顾云端运算与隐私保护的方案。近期允许在谷歌云内使用英伟达的机密计算系统来处理大型Gemini模型，就是一步关键举措。

机密计算是英伟达显卡上的一项安全技术，能在数据和AI模型运算过程中全程加密。启用后，云端AI请求的处理速度会稍慢，但能帮助苹果兑现用户隐私保护的承诺。

苹果最初发布苹果智能功能时宣称，所有无法在设备本地处理的AI请求，都会由搭载苹果自研芯片的私有云算力系统承接。如今合作方案虽有所调整，但知情人士透露，苹果大概率还是会继续沿用“私有云算力”这个品牌名称。