【圖然說科技】蘋果將個人運算時代的優勢延伸到 AI 時代
從 Midjourney、ChatGPT 等 AI 工具出現，把 AI 應用帶入大眾視野已經有兩年的時間了，科技大廠如 Meta、微軟、Google 也紛紛在 AI 領域上發力。
如今蘋果用「重新定義」的姿態帶著 Apple Intelligence 大舉殺入 AI 市場，蘋果還有競爭優勢嗎？
蘋果如何用數據壁壘，把自己在個人運算時代的優勢延伸到 AI 時代？
本期《圖然說科技》我們提到：
📌 蘋果系統全面更新
📌 Apple Intelligence獨樹一幟
📌 蘋果數據壁壘成優勢
📍 蘋果 iOS 最新升級蘋果 2024 年的 WWDC 正式落幕，雖然 iOS、iPadOS、macOS、watchOS、visionOS 等系統的更新只是正常發揮，但加上 Apple Intelligence 的公布之下，今年的 WWDC 可以說是自 2013 年 iOS 7 發表以來最精彩的一屆。
最新 iOS 的主畫面自由度更高，與 Mac 的連動也更加密切，以及 iPad 擁有了計算機的 App，針對了 iPad 螢幕尺寸以及交互模式做了調整，使用者可以把 iPad 的計算機當作筆記本，手寫算式或方程式就可以得出解，甚至可以繪出方程式的圖。
📍 離線 AI + 雲端 AI
蘋果推出的 AI 更新命名為 Apple Intelligence 蘋果智慧，蘋果除了自己發力的部分，也有借用了其他 AI 模型的力量。Apple Intelligence 的運作模式是離線 AI + 雲端 AI，蘋果會在裝置端運行一個擁有大約 30 億訓練參數的小型語言模型，執行較簡單的用戶任務或需求，若是較複雜的任務就會交給蘋果的雲端的 AI 模型，再更複雜的就會轉交給第三方 AI 公司例如 Open AI 等等。
蘋果主要採用離線 AI + 雲端 AI，簡單來說就是各司其職。離線 AI 最主要就是快和隱私，「快」就是資料不用上雲端，手機、平板就能處理，例如：語音辨識、即時翻譯，「隱私」則是敏感資料不用離開裝置，個資外洩的風險也大大降低，這也是蘋果一直以來都很重視的。雲端 AI 的運算能力強，可以運行比較複雜的模型，或者需要大量資料及網路資訊的任務，比如說開放式的問題，需要最新的網路資訊才能回答的問題，或是長篇內容的生成，需要龐大的資料庫及語言模型。
📍 數據壁壘生態系
Apple Intelligence 最大的優勢在於它在 iPhone、Mac 時代累積的生態系優勢，像 Chat GPT 或 Midjourney 這類的服務現階段只能用在特定的工作或領域，沒辦法深度的走入用戶的日常生活，那其實來自於所謂的數據壁壘的存在，就是指在 AI 模型的訓練階段因為數據的取得量不同，所以訓練出來的 AI 的效能也會有差異。但其實在 AI 的應用階段也會有數據壁壘的存在，從網頁型及 App 型的 AI 模型來說，最大的弱勢在於沒辦法取得足夠多、足夠深度的用戶數據，只能依照使用者提供的資料來做有限的服務。
蘋果擁有平台跟應用程式的優勢，可以取得大量的用戶資料，可以提供更私人的 AI 服務，在 WWDC 中也舉例蘋果也有很多不同面向的 App 服務，知道家人生日、掌握最近使用的文件、了解使用者喜好等等，個人化的資訊是 Apple Intelligence相較於微軟、Open AI最大的優勢。
📍 唯有 Google 可與蘋果競爭
Meta、微軟等這些先行的科技公司擁有自己的平台及服務，不過它們的生態完整度都不如蘋果，先以Meta 為例，它擁有的平台比較偏向社交層面，所以擁有的用戶數據也是偏向表面的內容；微軟擁有 Windows 平台，但是在個人應用程式的完整度跟採用率都還不高，服務都偏向是辦公室應用方面。最有機會跟蘋果一較高下的可能是 Google，Google 除了擁有 Android 平台的優勢，Google App 的廣泛使用也讓 Google 相對擁有更多的用戶數據，像 Gmail、Google 雲端硬碟、Google 日曆、Google 相片 、YouTube 等等。
Apple Intelligence 的出現，象徵蘋果它成功把個人運算時代優勢延伸到了 AI 時代，能夠做到優質的跨 App 資訊整合，過去蘋果透過軟硬體的優勢維持產品的銷售的銷量，在 AI 時代可能因為生態優勢，成為蘋果的致勝關鍵。
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