智東西（公眾號：zhidxcom）
編譯 | 金碧輝
編輯 | 程茜
智(zhi)東西5月29日消息(xi)，據(ju)外媒(mei)Business Insider昨天報(bao)道，正值谷(gu)歌上周(zhou)高調發(fa)布AI視頻工具Flow之(zhi)際，蘋果被(bei)迫推遲(chi)生成式AI版(ban)Siri的核心升級計劃。這一突發(fa)狀況暴露(lu)蘋果存在致(zhi)命(ming)技術短板：缺(que)乏自研(yan)AI芯片、數據(ju)中心依賴谷(gu)歌設施、訓練數據(ju)困于隱(yin)私枷鎖。
與(yu)谷歌25年(nian)構(gou)建的12層技(ji)術棧（含(han)Transformer架構(gou)、TPU芯片(pian)及YouTube數據資(zi)產(chan)）相比(bi)，蘋(pin)果自研AI芯片(pian)進度落(luo)后(hou)7年(nian)，年(nian)資(zi)本支出不足谷歌75億美元(yuan)（折(zhe)合人民(min)幣約為539.30億元(yuan)）的零頭(tou)。
為挽救困局，蘋(pin)果正(zheng)與OpenAI緊(jin)急(ji)談判引(yin)入ChatGPT替代Siri，但后者已(yi)(yi)聯合蘋(pin)果前設計總監喬尼·艾維(wei)（Jony Ive）開(kai)發競品硬件。科技博主本·湯(tang)普(pu)森（Ben Thompson）警告：“輕資(zi)產路線已(yi)(yi)然失效，蘋(pin)果要么(me)每年豪擲百億美元自建AI基建，要么(me)吞下并購苦(ku)果。”
一、谷歌25年筑就AI帝國：YouTube數據+自研TPU構筑護城河，從數據到算力的全棧掌控
外媒Business Insider披(pi)露(lu)，谷歌(ge)已構(gou)建(jian)起覆蓋(gai)數據(ju)、算(suan)法、算(suan)力(li)(li)的(de)完整AI生(sheng)態體(ti)系，其依托全(quan)球最(zui)大視頻平臺YouTube以及長達25年的(de)網頁索引歷史，積累(lei)了海量訓練數據(ju)，為第三代(dai)視頻生(sheng)成模(mo)型(xing)Veo 3和(he)第四代(dai)圖(tu)像模(mo)型(xing)Imagen 4等技術(shu)提(ti)供了充足的(de)動力(li)(li)。
谷歌在2013年花費4400萬美元(yuan)（折合人民(min)幣約(yue)為27240.08萬元(yuan)）收購了(le)(le)多倫多大(da)學亞歷克(ke)斯·克(ke)里(li)澤夫斯基(ji)（Alex Krizhevsky）、伊(yi)利亞·蘇茨(ci)克(ke)韋爾（Ilya Sutskever）與杰弗里(li)·辛頓(dun)（Geoffrey Hinton）的初創公司DNNResearch，從而(er)獲(huo)得了(le)(le)AlexNet技術（AlexNet是(shi)一種卷積神經網絡(luo)，它在2012年的ImageNet競賽中(zhong)表現出色，大(da)幅降低了(le)(le)圖像識(shi)別的錯誤(wu)率）。
在2014年，谷歌收購德米斯(si)·哈薩比(bi)斯(si)（Demis Habassis）領導的DeepMind實驗室。
在算力層面，谷歌于(yu)2016年推出自研TPU芯片以應對英偉達(da)的(de)技(ji)術壟斷，并通過TensorFlow開發框架(jia)構(gou)建起支(zhi)撐(cheng)全(quan)球開發者的(de)生(sheng)態體系。
▲谷歌(ge)生成式(shi)AI工具Flow的AI模塊簡要介紹
谷歌(ge)CEO桑達爾·皮(pi)查(cha)伊（Sundar Pichai）在2016年谷歌(ge)I/O大會時曾(ceng)向多(duo)家媒體(ti)透露谷歌(ge)進入“AI優先”時代。
▲谷歌CEO桑達爾·皮查伊
此外，為保障谷歌的數(shu)據中心能(neng)耗(hao)需求，谷歌不(bu)僅斥資開(kai)發三(san)座(zuo)核電站，其可再生(sheng)能(neng)源采購量更位(wei)居全球企(qi)業首(shou)位(wei)，從能(neng)源端(duan)完成戰(zhan)略布局。
據外(wai)媒Business Insider透露，谷歌今年計劃投入750億美元（折合(he)人民(min)幣約為5393.02億元）資(zi)本支(zhi)出建設AI數據中心，通過(guo)三(san)座核電站與可再生(sheng)能源支(zhi)撐(cheng)算力需求。
二、蘋果算力、數據、人才、基建斷層落后，數據中心靠租借、芯片研發遲7年
在AI發展進程中，蘋果面臨(lin)多重結構性挑戰。
在算力層面，蘋果2023年(nian)才啟動數據中心AI芯片研發，較谷歌TPU晚了七年(nian)，蘋果在訓練“Apple Intelligence”時更需緊急租用谷歌TPU集群。
在數據開發層面，蘋果(guo)受隱私(si)政策桎梏，10億用戶數據難以充分用于模型訓練，蘋果(guo)依(yi)賴設(she)備端(duan)算力(li)處理復雜任務，數據價值挖掘嚴重受限。
在(zai)人才(cai)(cai)機制層面，蘋果長期禁止(zhi)AI團(tuan)隊公(gong)開(kai)發(fa)表論文(wen)的(de)政策(ce)，使其(qi)錯失頂尖人才(cai)(cai)招(zhao)募窗口(kou)，即便蘋果在(zai)2018年(nian)挖角谷歌AI掌門約(yue)翰·詹南(nan)德雷亞（John Giannandrea），仍未能扭轉人才(cai)(cai)儲(chu)備的(de)頹勢(shi)。
▲蘋果公司(si)機器學習與AI戰略高級總裁詹南德雷亞
在基建(jian)(jian)布局層面，蘋(pin)果的iCloud服務長(chang)期依賴(lai)谷(gu)(gu)歌數據中心(xin)托管，自建(jian)(jian)算(suan)力規模不足谷(gu)(gu)歌1/10，基礎設施實(shi)力差距顯著。
三、蘋果AI突圍困局：ChatGPT替代Siri遇反壟斷狙擊，合作并購與百億收購成艱難抉擇
蘋果(guo)在AI領域(yu)的合作布局正遭遇(yu)戰略級沖突與結構性困(kun)境，蘋果(guo)努力突圍(wei)AI困(kun)局。
蘋果與OpenAI在(zai)去年5月谷歌I/O大會后一周就引入ChatGPT替代Siri進(jin)行談判(pan)，但OpenAI近期聯合蘋果前設計總(zong)監喬尼·艾維（Jony Ive）開(kai)發新型(xing)AI硬件設備，直接(jie)威(wei)脅iPhone市場地位(wei)，或導致合作(zuo)可(ke)行性驟降。
在(zai)外媒(mei)看(kan)來，若(ruo)蘋果轉向谷歌尋求算(suan)力支持，可能觸發美國(guo)及(ji)歐盟反壟斷機(ji)構審查，而(er)潛在(zai)合(he)作伙伴Meta因首席執行官馬(ma)克(ke)·扎克(ke)伯格（Mark Zuckerberg）與(yu)蘋果CEO蒂姆·庫(ku)克(ke)（Tim Cook）長期交(jiao)惡，已被(bei)排除在(zai)合(he)作名單之外。
在并(bing)購領域，科技分析師本·湯普森(sen)（Ben Thompson）提出(chu)的方案同樣危機(ji)四(si)伏。其建議蘋果(guo)收購的初創(chuang)公司SSI由(you)OpenAI創(chuang)始元老伊利亞·蘇茨克韋爾（Ilya Sutskever）創(chuang)立，至今尚未(wei)推出(chu)成熟產(chan)品，估值卻已(yi)達百億美元級(ji)別。
蘋果(guo)的(de)另(ling)一選項是埃隆·馬斯克（Elon Musk）的(de)xAI公司，則因(yin)創始人反復(fu)無常的(de)技(ji)術路線與蘋果(guo)封閉生態理(li)念相悖，被業內視(shi)為荒誕提(ti)案。
▲xAI創始人(ren)兼CEO埃隆·馬(ma)斯克
更現實的(de)壓力來(lai)自資本(ben)層面。若選擇自建AI基礎(chu)設施，蘋果需每年追加750億美元（折合(he)人民幣約為5434.73億元）資本(ben)支出，該金額相當于(yu)其2023年研發總投入的(de)45%。這(zhe)迫使庫(ku)克團隊(dui)在技術(shu)自主權與財(cai)務可持續性間尋(xun)找(zhao)危險平衡(heng)。
結語：科技頂流競爭撕開技術濾鏡，AI軍備競賽現殘酷真相
谷歌用25年(nian)構(gou)筑從TPU芯片、Transformer架構(gou)到核電站的(de)12層(ceng)技術棧。蘋(pin)果(guo)(guo)移(yi)動生(sheng)態優勢在(zai)AI時(shi)(shi)代轉化(hua)為算力枷鎖(suo)，設備端處理能力在(zai)百億參數模(mo)型(xing)前(qian)捉襟見肘。當(dang)科(ke)技巨(ju)頭年(nian)投入百億級資金夯(hang)實AI地基時(shi)(shi)，輕資產路線宣告失效。而蘋(pin)果(guo)(guo)在(zai)移(yi)動生(sheng)態的(de)優勢未能轉化(hua)為AI時(shi)(shi)代的(de)護城(cheng)河，設備端算力在(zai)百億參數大模(mo)型(xing)前(qian)捉襟見肘，隱私保護理念反成數據開發枷鎖(suo)。
蘋果的(de)(de)被動局面可能也揭(jie)示了行業(ye)新規則(ze)：AI競(jing)爭本(ben)質是數(shu)據中心規模、能源(yuan)掌(zhang)控力(li)、學術(shu)人才儲備的(de)(de)復合較量(liang)。這場基于數(shu)據中心規模、能源(yuan)掌(zhang)控力(li)與學術(shu)儲備的(de)(de)馬拉松競(jing)賽，正迫使后來者付出多倍代價填補技術(shu)代溝。
來源：Business Insider
