11月3日，全球科技界将目光重新聚焦在苹果身上。这家市值早已跻身全球前列、以“软硬件一体化”生态系统闻名的科技巨头，在备受期待的人工智能之路上却屡屡遭遇挫折。据彭博社报道，苹果原定于 2025 年中旬在中国市场推出的 AI 功能“Apple Intelligence”再次推迟，整体研发进程面临严重瓶颈，包括工程实现困难、大型模型性能不符合预期等。更何况在中国这个主要市场的本地化部署几乎停滞不前，合作也没有取得很大成功。作为全球最具影响力的消费公司，苹果在智能手机、操作系统、芯片设计等领域长期引领行业。但为什么会这样AI浪潮席卷全球，AI战略动摇？闭源生态和客户端优先是“双刃剑”。苹果在AI方面进展缓慢，主要源于根深蒂固的技术理念——“客户优先、隐私第一、闭源闭环”。与谷歌、Meta、微软等大举押注于大型云模型不同，苹果坚持在设备本地部署 AI 能力（on-device AI），以确保用户数据不会离开设备并减少对网络的依赖。这种做法对于隐私保护有着显着的好处，也与认可高端用户群体的价值是一致的。但端侧AI对芯片算力、模型压缩、能效比等要求非常高。虽然苹果公司开发的A/M系列芯片拥有不错的性能，但在iPhone或MAC上运行数百亿参数的大型语言模型（LLM）仍然面临着巨大的挑战。工程挑战。业内人士分析，依赖Apple Intelligence的“小大模型”与OpenAi的GPT-4O或Google Gemini 2.0在语义理解、上下文相关性、多对话周期等关键指标上存在显着差距。古尔曼所说的“模型表现不佳”很可能是指复杂任务下的泛化能力不足。此外，苹果长期依赖内部研发，在外部开源生态中鲜有曝光。虽然业界普遍利用开放社区资源快速迭代模型架构（如 Llama 和 Mistral），但苹果却选择闭门造车，导致算法创新、训练数据多样性、链成熟度逐渐下降。这种“技术岛”模式一直是人工智能这个严重依赖数据和协作的领域的一个重大缺陷。此外，苹果公司的企业文化闻名于世。其“高雅”和“保密文化”，帮助创造了iPhone和MacBook等划时代的产品。但在人工智能这样一个发展迅速、试错成本相对较低的赛道上，过度追求完美反而成为一种负担。据苹果AI团队的多位网友透露，公司内部对于AI功能的发布标准极其严格：不仅技术必须可用，而且在用户体验、界面设计、系统集成等方面也必须达到“无缝”的水平。这种“要么不做，要么做了就很神奇”的思维，导致很多早期的原型机一次次被撤回。例如，Siri早在2011年就推出了，但由于语音识别和上下文理解能力的准确性不够，很长一段时间没有发展成为真正的助手，错过了AI语音交互的黄金窗口期。更重要的是，应用程序乐进军人工智能领域的态度值得怀疑。早在2010年，该公司就收购了多家AI初创公司（如Turi、xnor.ai），但并未形成统一的技术路线图。 “苹果智能”计划直到2023年才正式公布。此时，OpenAI、谷歌、微软已经构建了完整的AI生态系统。 “幕后+过度谨慎”的结合，使其在人才竞争、算力投入、数据积累上陷入困境。封闭的系统很难融入开放的人工智能浪潮。苹果的主要竞争在于其封闭但高效的软硬件生态系统。然而，当前人工智能发展的主要趋势是开放协作和平台互联。大规模训练模型依赖于海量数据，而由于隐私政策限制，苹果无法使用用户行为数据进行大规模微调模型，例如Google或Meta。其App Store严格的审核机制也限制了其应用第三方人工智能应用程序的创新前景广阔。更困难的是中国市场。中国拥有全球最活跃的人工智能应用形势和最恶劣的竞争环境，但监管要求人工智能服务必须在本地注册、使用国内算力、并与持牌公司合作。苹果曾尝试与百度、阿里巴巴等本土科技公司洽谈合作伙伴关系，以满足数据合规要求，但进展缓慢。一方面，苹果不想开放核心数据接口；另一方面，中国AI厂商也担心自己是“代工技术”，缺乏话语权。 “相互坚守、不愿妥协”的思想，让AI计划经历了一波三折。相比之下，微软通过Azure与21vianet的合作以及谷歌的TensorFlow Lite轻量级解决方案都在中国市场找到了平衡点。 “全栈“自研+本地隔离”的模式在地缘政治和监管约束的双重夹击下变得越来越脆弱。在全球技术衰退加剧的背景下，苹果全球供应链面临重建压力。AI芯片、高端服务器、训练数据中心等关键基础设施严重依赖美国及其盟友。作为苹果最重要的制造基地和第二大市场，中国的AI监管政策日趋严格，需要透明的算法、本地化的数据和听觉模型。如果Apple Intelligence想要在中国推出，不仅要经过算法注册，还可能面临模型分析、内容过滤等额外要求，这些与其统一产品体验的全球理念相冲突，更严重的是，一旦中美技术摩擦加剧，苹果可能会被迫做出调整。“中国市场”和“技术自由”之间的艰难选择。此外，苹果对AI计算基础设施的投资低于竞争对手。英伟达和Openai刚刚宣布千亿美元的AI数据合作，而苹果尚未透露大规模收购GPU的采购计划。自研AI芯片“Apple Silicon for AI”仍处于早期阶段，短期内难以支持千亿级模型训练。这种“重终端、轻云端”的做法正在成为AI时代的结构性缺陷。面对AI困境，苹果也并非没有轮动。庞大的用户基础（超过22亿活跃设备）、强劲的现金流（2025年第三季度现金储备将超过1900亿美元）以及品牌的溢价能力仍然是最大的筹码。关键在于能否打破刻板印象，从“封闭自研”走向“有限开放”。时间苹果AI的“困境”表面上是技术问题，但实际上是战略、文化与时代潮流不匹配的综合反映。在一个以开放、迭代、协作为核心逻辑的AI时代，过度依赖封闭的生态系统和完美是要付出代价的。正如史蒂夫·乔布斯曾经说过的：“站在科技与人文的交叉点”，但今天的人工智能需要站在“开放与协作”的交叉点。对于苹果来说，真正的挑战不是能否打造AI功能，而是能否放下“一切尽在掌握”的执念，拥抱更加复杂、多样、不可控但日新月异的智能未来。否则，无论市值多高，都只能是人工智能主导的新一轮科技革命中的“优雅旁观者”。作者 |元芳返回搜狐查看更多