开心廉获400万元天使轮融资
06-18
年底，ChatGPT的诞生让“大机型”成为全球科技领域的关键词。
一年来，玩家的所有模型都以GPT-4为目标。
原因很简单。
在这场先发制人的游戏中，推理能力被认为是最重要的标准。
在全球所有科技公司中，苹果无疑是一个“另类”。
在目前所有主流智能手机厂商乃至全球科技公司中，苹果是唯一一家没有正式发布过大型号产品的公司，甚至很少被正面提及。
就连马斯克去年7月创立的人工智能公司xAI也即将发布*AI大模型Grok 1.5。
在目前已披露的关于苹果大机型进展的有限信息中，苹果给人的感觉是，相比其他科技公司，苹果并不追求大机型的性能，而是更注重大机型落地的可能性。
楷模。
该如何理解苹果对于大机型的“不情愿”呢？选择“务实”路线的苹果，将在大模特故事中扮演角色？ 01.双面“苹果” 在去年的大机型风潮中，手机厂商成为了不可或缺的“力量”。
2018年，华为发布盘古模式，并率先将该模式集成到手机中； vivo推出轻薄蓝心款；三星还宣布了自主研发的生成式人工智能模型“Samsung Gauss”，并于今年推出了*AI手机Galaxy S24系列。
唯一的例外是苹果。
作为全球最大的科技公司，苹果去年罕见地以积极的方式提及了过去十年最重要的技术发展——生成式人工智能。
在第一季度报告电话会议上，苹果CEO库克只是淡淡表示，苹果将把AI应用到更多产品中，但必须慎重考虑。
即便是在 6 月份的开发者大会 WWDC 上，苹果也没有提及人工智能和大型模型的字眼，只是简单地提到了“机器学习”这个词。
在当前所有主流智能手机厂商乃至全球科技公司中，苹果是唯一一家尚未正式发布大型号产品的公司。
就连马斯克去年7月创立的人工智能公司xAI也即将发布*AI大模型Grok 1.5。
看来苹果在这场大型机型竞赛中“缺席”了。
但事实可能并非如此。
种种迹象表明，苹果在AI领域的布局比我们想象的还要深入。
据彭博社报道，2017 年 7 月，苹果构建了自己的大规模语言模型 Ajax，并推出了代号“Apple GPT”的内部聊天机器人来测试 Ajax 功能。
据知情人士分析，Ajax GPT 的训练参数数量超过 1 亿。
参数反映了机器学习模型的规模和复杂度；参数数量越多，复杂度越高，需要的存储空间和计算能力也越大。
要知道GPT-3.5的训练参数规模在数亿级。
换句话说，今天的 Ajax GPT 可能在功能上比 OpenAI 的 GPT-3.5 更强大。
从投资规模来看，Ajax GPT 所在的生成式 AI 项目每年将花费苹果约 10 亿美元。
此外，据 The Information 报道，苹果现在将把训练高级模型的预算增加到每天数百万美元，而这只是开发其中一个模型的投资。
与很多人的印象相反，苹果仍然是最热衷于投资人工智能的科技公司。
今年以来，苹果在FAMGA公司中累计收购了20家AI公司，排名第一。
同期，谷歌和微软分别收购了14家和10家公司。
更有趣的是，苹果在投入大机型研发的同时，还花费了相当大的精力探索实现大机型的可能性。
02.押注于大型端到端模型。
今年下半年以来，AI硬件一直是各科技公司共同发力的方向。
在真正的“AI原生硬件”诞生之前，LLM与现有终端的融合更有可能落地。
手机、PC、汽车等硬件厂商推出大型机型的动力很大，其中以手机厂商最为积极。
但遗憾的是，到目前为止，大型车型与现有智能硬件的融合并不顺利。
以手机为例。
由于手机内存存储和处理能力的限制，大型模型目前还无法移植到手机上。
联发科透露，1亿参数的大型号至少需要13GB内存，加上6GB的App keep-alive和4GB的Android操作系统，这意味着手机总内存容量需求将达到23GB。
23GB手机内存是什么概念？去年推出的最新iPhone 15运行内存只有6GB，iPhone15 Pro和iPhone15 Pro Max也只有8GB运行内存。
这意味着如果你想在手机上运行大型模型，内存容量必须大幅增加。
因此，目前大多数大型模型都是在云端运行的。
虽然有参数规模更大、计算能力更高等优点，但缺点也很明显。
当用户处于弱网甚至离网环境时，无法使用大模型功能，甚至存在用户隐私安全被泄露的风险。
这对于非常重视用户体验的苹果来说是无法接受的。
而苹果则是设备端大模型的坚定支持者。
多位前苹果机器学习工程师表示，出于提高隐私和性能的原因，苹果领导层更喜欢在设备上运行大型模型，而不是在云服务器上。
为了实现大型端侧模型，除了增加内存容量之外，对模型本身进行压缩和优化也是实现大型模型的一种方式。
前者，顾名思义，压缩模型的尺寸，使模型更加注重关键场景的准确率和效果；后者通过技术手段优化模型，通过内存管理减少内存处理，从而降低功耗。
目前，大多数科技公司更注重训练参数较少、尺寸较小的“小模型”。
去年12月，微软正式发布了参数规模仅为27亿的“小模型”Phi-2，并声称该模型的性能可以“击败”尺寸超过其25倍的大型模型。
但苹果采取了不同的做法，选择了后者。
此前，苹果发布论文显示，尝试使用闪存来解决大型机型插入手机时内存不足的问题。
简单来说，苹果做了两件事，优化闪存交互和内存管理。
说起来，计算机的各种硬件设备和我们人体非常相似。
计算机的CPU就像人的大脑一样，也有一个用于存储程序和数据的存储设备，相当于我们大脑中的存储器。
计算机内存简单地分为两种：内存和闪存。
内存用于临时存储需要随时访问的数据和指令。
它提供高速读写并具有高存储密度。
相反，闪存的读写速度较慢，适合长期数据存储。
从特性上来说，内存更适合需要频繁读写的大型模型。
但正如上面所说，目前内存的性能还不够，仅凭它无法支持大型模型。
苹果的做法是让模型复用部分处理后的数据，从而减少频繁读取内存的需要，提高大型模型的运行效率；其次，通过更有效地对数据进行分组，大型模型可以更快地从闪存中读取数据，从而加速人工智能理解和生成语言的能力。
通过这种方式，苹果可以运行设备 DRAM 容量两倍大的模型，并且与传统方法相比，在 CPU 和 GPU 上分别实现 4-5 倍和 20-25 倍的加速。
用研究人员的话说，这为在内存有限的设备上进行 LLM 的高效推理铺平了道路。
苹果作为一家硬件公司，更注重技术的落地，本身并没有什么大问题。
但如果将其视为一家科技公司，苹果似乎有些“另类”。
03、科技公司中的“实用主义者” 在几乎所有人的逻辑中，大模型是一场先发制人的游戏，推理能力是唯一的衡量标准。
甚至在很多人看来，模型竞争是相当残酷的，类似于Chip或SpaceX，因为第一个模型功能强大且价格便宜，后面的玩家将很难生存。
但这并不是苹果对游戏的理解。
一个更接近事实的解释是，相比其他科技公司，苹果并不追求大机型的性能，而是更注重大机型落地的可能性。
这与苹果长期以来的“实用主义”理念有很大关系。
苹果务实的本质在于，它并不追求最好的技术，而是更善于在技术大规模转化为产品的过程中，通过其独特的产品能力来超越同类产品。
回顾过去，智能手机是IBM工程师Theodore Paraskevakos发明的，但被苹果发扬光大；当第一代iPod发布时，MP3播放器已经是一个非常成熟的品类，但最终苹果还是赢了。
更擅长赚钱的库克上任后，苹果的实用主义得到了更充分的贯彻。
这也体现了苹果在AI领域的布局。
与谷歌动辄数亿美元的大规模投资相比，苹果虽然并购数量较多，但总体金额并不大。
他们更愿意收购一些小公司，利用他们的团队和技术为苹果自己未来的产品添加新功能。
比如iPhone X的FaceID就源于苹果在芯片和计算机视觉领域的一系列并购。
顺着这个逻辑，就不难理解为什么苹果迟迟没有公布自己的大机型产品了。
因为到目前为止，在大模型的宏大愿景和不明确的商业化前景之间，还有无数的产品需要填补。
虽然出现了ChatGPT、Character.AI等超级应用，但上述应用的调用入口非常单一，功能大多集中在内容生产上。
还有很大的改进空间。
一个明显的表现就是这些应用的用户活跃度波动较大。
例如，经历了去年初的疯狂之后，ChatGPT 日活在去年下半年出现了大幅回撤。
更重要的是，与相对单一的功能相比，实现大型模型的成本与商业化回报并不成正比。
目前，人工智能应用的商业化手段还非常简单，难以支撑其高昂的运营成本。
根据Open AI公布的GPT-4 API费用表，每个字符输入（大约一个单词）的价格为0.03美元，每个生成字符的价格为0.06美元。
也就是说，用户每询问一次，成本就差不多是1分钱。
考虑到苹果在全球拥有超过10亿的iPhone用户，这意味着运行大型机型的成本将极高。
退一步来说，如果这条路继续下去，无论哪家厂商最终“胜出”，他们的产品或服务都极有可能以“Apps”的形式出现在苹果的App Store中，为全球的苹果用户提供服务。
。
苹果看似务实的做法并非没有隐患。
目前，市场对AI硬件的发展有两种观点：一种观点是基于大模型的自然语言交互能力需要新的硬件。
无论是去年发布的AI Pin，还是前不久在CES上亮相的Rabbit R1，都属于这一类。
这类产品的特点是充分利用了AI的文本理解、生成、翻译能力，特别是图片、音频、视频等多模态能力，几乎是无缝、隐形的。
另一种观点认为，手机是大机型*的硬件载体，这也是苹果所信奉的方向。
因此，我们可以看到苹果正在投入更多的精力在新硬件产品——Vision Pro的研发上，而不是人工智能硬件。
路线的差异意味着，如果犯了错误，苹果几乎将完全依靠其产品能力来追赶。
然而，近年来，苹果引以为傲的率先开发产品的产品能力却频频失败。
虽然经过七年漫长的研发，Vision Pro终于推出，但与库克最初的愿景相去甚远；当谈到制造汽车时，苹果也偏离了最初的梦想。
据此前报道，苹果首款汽车已经放弃了L5级完全自动驾驶路线。
方向盘、刹车、油门踏板等传统汽车的硬件将被保留。
价格将降至10万美元以下，量产时间推迟至明年。
。
这意味着苹果已经基本退出新能源汽车的竞争。
毫无疑问，大型机时代的硬件将走计算机的老路：从算力集中在超级计算机等大型设备上，到算力逐渐转移到个人终端上。
只是，“实用主义者”角色苹果最终会在这个故事中扮演怎样的角色，还存在一个很大的问号。
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