目前所有的主流智能手機廠商中，蘋果幾乎是唯一一家，還沒有正式發(fā)布大模型應用的廠商。

過去的2023年，華為率先將大模型接入手機，使得手機可以執(zhí)行文本生成、知識查找、資料總結(jié)、智能編排、模糊/復雜意圖理解等復雜任務。之后，其他廠商迅速跟進，比如小米訓練出更為輕量級的語言大模型，參數(shù)規(guī)模為13億和60億兩種。小米內(nèi)部認為，輕量級模型也有其存在的市場空間，這是端側(cè)大模型的特殊要求，也是一家智能設備廠商入局大模型的必經(jīng)之路。

在此之后，vivo則推出了藍心大模型，同樣主打輕量化，利于進行手機本地化的數(shù)據(jù)處理；榮耀則在近日推出了自研端側(cè)70億參數(shù)平臺級AI大模型，并宣布與百度智能云達成戰(zhàn)略合作；幾乎是前后腳，OPPO也將首款70億參數(shù)大模型裝進新推出的Find X7上。三星則計劃2024年初發(fā)布的Galaxy S24系列手機中搭載大模型，旗下筆記本電腦、平板電腦也有可能集成該模型。

唯獨蘋果，對于iPhone何時將搭載大模型能力，目前還沒有確切的消息。一位業(yè)內(nèi)人士向鈦媒體App表示，“與折疊屏一樣，蘋果對于新技術(shù)的應用，傾向于做好充足的準備后，才會正式推出。”蘋果公司CEO庫克曾解釋道，蘋果有計劃在更多產(chǎn)品中加入AI，但要“深思熟慮”。

不過，蘋果已經(jīng)陸續(xù)展開了動作，比如推出了名為Ferret的多模態(tài)大語言模型，向新聞及出版機構(gòu)購買內(nèi)容版權(quán)。iPhone的“AI時刻”，正在加速到來。

追求更快的端側(cè)大語言模型

雖然蘋果還未公開詳細的大模型路線，但根據(jù)其發(fā)布的《閃存中的大型語言模型：在有限內(nèi)存下高效的大型語言模型推理》論文，外界得以窺見蘋果的技術(shù)進展。

目前，大多數(shù)大型語言模型（LLM）都在具有強大服務器硬件支持的云端運營。想要將這類模型裝進手機，讓數(shù)據(jù)分析和推理在終端設備上直接完成，就需要智能手機擁有足夠大的內(nèi)存。

但是，一個70億參數(shù)的模型就需要超過14GB的內(nèi)存來加載半精度浮點格式的參數(shù)，這超過了大多數(shù)網(wǎng)絡端點的承受能力。即使通過量化壓縮模型，這對于終端設備的內(nèi)存要求依然過大，且壓縮模型通常需要修改模型甚至完全重新訓練，也會對于模型的實際應用帶來影響。

根據(jù)上述論文內(nèi)容，蘋果的研發(fā)人員似乎找到了突破方法——將模型參數(shù)存儲在閃存（手機固態(tài)硬盤）中，在需要的時候再將數(shù)據(jù)調(diào)入DRAM（手機內(nèi)存），以此解決LLM運行時，數(shù)據(jù)處理量超過DRAM可用容量的的難題，不至于壓垮系統(tǒng)內(nèi)存。

具體來說，蘋果主要運用了兩種技術(shù)：“窗口化”技術(shù)：重復使用此前激活過的神經(jīng)元，以此減少數(shù)據(jù)傳輸；“行列捆綁”技術(shù)：針對閃存的數(shù)據(jù)特征，定制訪問數(shù)據(jù)塊的順序，從而增加從閃存讀取的數(shù)據(jù)塊大小。

研究人員表示，該方法“為在內(nèi)存有限的設備上有效推理 LLM 鋪平了道路”。與 CPU 中的傳統(tǒng)加載方法相比，該框架支持DRAM兩倍大小的模型，在CPU和GPU中推理速度可分別提升4-5倍、20-25倍。

更保守的訓練策略

與利用爬蟲技術(shù)獲取大模型訓練數(shù)據(jù)的方式不同，蘋果的策略偏向保守。這家公司希望與新聞出版機構(gòu)談判，尋求利用其內(nèi)容開發(fā)生成式 AI 系統(tǒng)。

據(jù)報道，蘋果公司近期已經(jīng)開始與主要新聞和出版機構(gòu)進行談判，提出了價值至少 5000 萬美元的多年期協(xié)議，以獲得新聞文章檔案的授權(quán)。這些機構(gòu)包括 Condé Nast（出版《Vogue》和《紐約客》）、NBC 新聞和 IAC。

不過，《紐約時報》稱，出版商可能要承擔蘋果公司使用其內(nèi)容產(chǎn)生的任何法律責任，而且蘋果公司對其新聞和生成式人工智能計劃“含糊其辭”?！都~約時報》還稱，蘋果公司高管一直在爭論如何獲取生成式人工智能產(chǎn)品所需的數(shù)據(jù)。由于注重隱私，蘋果公司一直不想從互聯(lián)網(wǎng)上獲取信息，因此與新聞出版商的交易，為其提供了一個另一種選擇方案。

蘋果保守的路線對于生成式AI的發(fā)展有利有弊，這一做法的好處是，通過在更有針對性的信息集訓練人工智能模型，蘋果最終可能會推出更可靠的產(chǎn)品；而弊端在于，蘋果大模型的推出時間會被延遲。

相較之下，OpenAI的做法則更激進。這家公司用于訓練chatgpt的數(shù)據(jù)，大部分來源于網(wǎng)絡信息，但這會導致信息的不準確，甚至出現(xiàn)虛假信息。同時，OpenAI與新聞機構(gòu)的版權(quán)爭議，也是一個繞不開的問題。

比如，《紐約時報》在2023年12月就以“違法使用數(shù)據(jù)、抄襲”為由，起訴了OpenAI。《紐約時報》稱，OpenAI大模型幾乎能一字不差地輸出《紐約時報》的報道原文，而且這一輸出既沒有引用鏈接，還刪除了原文附加的返利鏈接，這直接影響了自身的流量和實際收入。

因此，《紐約時報》認為OpenAI和微軟應該為非法使用，需要對“價值數(shù)十億美元的法定和實際損失”負責。此外，兩家公司應該銷毀任何使用到《紐約時報》版權(quán)材料的模型和訓練數(shù)據(jù)。

當?shù)貢r間1月8日，OpenAI在官網(wǎng)發(fā)布一篇聲明，回擊了《紐約時報》最近提起的版權(quán)侵權(quán)訴訟。OpenAI稱，《紐約時報》的證據(jù)來自已經(jīng)在第三方網(wǎng)站流傳多年的文章：“他們似乎故意操縱了提示——要么指使模型反芻，要么從多次嘗試中精心挑選了示例”、“故意操縱我們的模型來反芻，不是對我們技術(shù)的適當使用，也違反了我們的使用條款。”

此前，OpenAI還表示，如果不使用受版權(quán)保護的內(nèi)容，就不可能訓練當今領先的人工智能模型。

事實上，對OpenAI 發(fā)起訴訟的不止有《紐約時報》 。1月5日，兩位作家在一項集體訴訟中起訴OpenAI和微軟，指控將他們的書用于訓練大模型；去年9月，包括《權(quán)力的游戲》作者在內(nèi)的數(shù)十位作家也提起了版權(quán)訴訟。

主動開源，全棧布局

與歷來封閉的iOS生態(tài)形成鮮明對比，蘋果的Ferret多模態(tài)大語言模型，是以開源方式發(fā)布的。這意味著，全球的工程師可以在 Ferret 的基礎上繼續(xù)發(fā)展，而 Apple 也可以從中獲益。

另一方面，為了讓開發(fā)者可以輕松構(gòu)建針對 Apple 芯片優(yōu)化的機器學習 (ML) 模型，蘋果還發(fā)布了名為MLX 的開發(fā)框架。它的與眾不同之處在于蘋果的靈活性，允許開發(fā)人員不受限制地選擇他們喜歡的編碼語言。

同時，MLX 可以利用蘋果 M1 和 M2 代芯片中存在的統(tǒng)一內(nèi)存系統(tǒng)。也就是說，開發(fā)者可以通過CPU 或 GPU對內(nèi)存中保存的陣列執(zhí)行操作，無需將數(shù)據(jù)從一個移動到另一個。雖然節(jié)省的時間只是以毫秒為單位，但每一次節(jié)省的時間累積起來，將讓模型迭代得更快。

英偉達高級科學家Jim Fan表示，這可能是蘋果公司迄今為止在開源人工智能方面的最大舉措。

由于蘋果公司在開源MIT 許可下發(fā)布了其 MLX 機器學習框架，Apple 芯片的一些優(yōu)勢也可以在計算量大的機器學習領域繼續(xù)保持。如同英偉達創(chuàng)建了自己的CUDA生態(tài)，讓自家GPU得以大規(guī)模應用，蘋果的MLX開發(fā)框架M系列芯片加上基礎大模型底座，蘋果在大模型時代可能同時具備軟件加硬件的全棧自研體系。

據(jù)報道，蘋果公司還在開發(fā)自己的生成式人工智能模型，稱為“Ajax”，相當于OpenAI 的 GPT-n 系列的版本。擁有 2000 億個參數(shù)的 Apple 大語言模型 ( LLM ) ，將成為蘋果未來人工智能戰(zhàn)略的核心，它的性能可能與 OpenAI 最新的模型相當。

Ajax 將使蘋果能夠在其設備和應用程序生態(tài)系統(tǒng)中，支持新的 AI 集成和功能，而無需依賴Microsoft、OpenAI或Google等第三方模型提供商。

The Information 和蘋果分析師 Jeff Pu 表示，Apple在過去一年中一直在構(gòu)建 AI 服務器，并將在 2024 年加快步伐。一位分析師估計，蘋果僅 2023 年就在服務器上花費了約 6.2 億美元。隨著蘋果加大在人工智能服務器領域的投入，預計 2024 年將在人工智能服務器上花費超過 40 億美元。（本文首發(fā)鈦媒體App，作者 | 饒翔宇 編輯 | 鐘毅）

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