（綜合報導）「M4 的神經網路引擎性能強到足以傲視當今的AI PC。」

在昨晚結束的iPad 春季發布會上，蘋果發布了新款的iPad Air 和iPad Pro，蘋果平台架構副總裁Tim Millet 在介紹iPad Pro 首發搭載的M4 晶片時，尤其強調了其在AI 加速性能上的領先，是一款「勝任AI 任務的超強晶片」。

在介紹中，蘋果也頻繁地提到了iPad Pro 的「AI」屬性，包括NPU（神經網路引擎）和混合架構下AI 效能的領先，也包括在音訊、影像創作中的AI 體驗。

事實不僅是iPad Pro，在iPad Air 的發布環節，蘋果也聲稱M2 的加持讓iPad Air 也「化身為實力超強的AI 設備」。

但在一年前，蘋果可不是這樣的。

當時全球科技公司都在爭先恐後地擁抱大模型，每一個大型科技展會都在談論「大模型」和「AI」，全球第一大科技公司——蘋果卻是一概不提AI 和大模型。

就算在WWDC23 開發者大會上，蘋果也是多次使用更專業、更學術的「機器學習」（Machine Learning，簡稱ML）一詞，卻一次沒說「GPT」「大語言模型」或「AI」。即便是iOS 17 上的「自動修正」功能，也只會說基於「裝置端Transformer 模型」。

當然不算蘋果「錯」，最多就是說蘋果「擰巴」，或許是AI 包含了太多概念和涵義，蘋果可能出於各種因素就是不想提「AI」一詞。

但反過來，從閉口不談AI，到滿口AI，又是什麼讓蘋果轉變了對「AI」的態度？

關鍵轉變，從M3 MacBook Air 開始

今年3 月4 日，蘋果在官方網站上架了搭載M3 晶片的新款MacBook Air，同時也發布了新款MacBook Air 的新聞稿。

與突然更新MacBook Air 同樣讓人意外的是，蘋果在MacBook Air 新聞稿的第一段就提到了「AI」，並強調「MacBook Air 是世界上最好的消費級AI 筆記型電腦」。

從公開資料來看，這大概是蘋果第一次在官方表述中如此明顯地強調產品的AI 屬性。

在此之前，蘋果從很早就開始研究AI 技術，最典型的就是在Siri 上。但同時，蘋果一直很謹慎地使用AI 一詞進行表述，更多使用機器學習等專業術語，在產品介紹中也往往只會作為某個功能背後的技術支撐，從來沒有將AI、機器學習技術上升到產品的整體層面。

一直到M3 MacBook Air，我們能明顯感受到蘋果對於「AI」的態度開始改變。從新聞稿到官網介紹頁，蘋果開始主動強調AI，強調M3 晶片使MacBook Air 成為世界上最好的消費級AI 筆記型電腦，甚至強調：

「隨著向Apple 晶片的過渡，每台Mac 都成為人工智慧的絕佳平台。」

要知道，M3 晶片最早搭載於2023 年10 月發布的MacBook Pro 和iMac 上，當時蘋果在新聞稿和產品介紹頁卻並未提及“AI”，更遑論強調產品的AI 屬性。

此外，在M3 MacBook Air 上，蘋果也開始強調Mac 平台應用的「AI」體驗，表示透過內建神經網路引擎的AI 效能，帶來更強的語音轉錄和視覺理解功能等。例如在剪映專業版裡可以利用AI 降低背景噪音，在Goodnotes 上能利用AI 輔助作業檢查，在Pixelmator Pro 中可以用AI 自動美化照片等。

而這一切，在某種程度上也為2024 年的蘋果定下了新的基調。

正是從開始新款MacBook Air 開始，蘋果不再「克制」AI 一詞的表達，包括在前不久的一季度財報電話會上，庫克就多次提及蘋果的“AI”，並預告將在這次的春季發表會以及下個月的WWDC 大會上談論AI 技術。

春季發布會已經結束了，但WWDC24 還在路上，考慮到WWDC 軟體開發者大會的定位，WWDC24，是蘋果真正談論AI 技術的「主舞台」。

但背後，蘋果對AI 的重新聚焦和重視還要更早。

從忽視AI 到聚焦AI，蘋果無法被低估

面對新一輪的生成式AI 技術浪潮，蘋果的步伐顯然是落後的，這一點從去年開始就頻繁被外界提及。事實也的確如此。

最初ChatGPT 的爆火可以說出乎所有人的意料，包括OpenAI，而在此之後，幾乎所有網路公司、硬體廠商都展現了前所未有的重視。蘋果是個例外。

不是說沒有AI 相關的研究和應用，但不管是重視程度和節奏，蘋果都比競爭對手慢很多。就拿蘋果最核心的智慧型手機業務來說，當主流旗艦手機都開始搭載端側大模型，iPhone 還要再等等。

當然，蘋果也有明顯的轉變。年初放棄造車將團隊轉向AI 是一個重要的例子，包括收購加拿大AI 新創公司DarwinAI，訓練出擁有30 億、70 億、300 億三種參數規模的多模態大語言模型（MM1）等。

這也可能是蘋果開始轉變用詞，開始正面強調「AI」的重要原因之一。

另一方面，雖然在大模型效能上，蘋果（MM1）距離GPT-4、Gemini 等頭部大模型還有明顯的差距。但這其實不太重要，畢竟蘋果是一家營收主要依賴消費性電子產品銷售的公司，而非大模型廠商。

並且從消費性電子產品的角度，蘋果也有其他廠商所沒有的絕對的優勢。

以筆記型電腦為例。今天包括英特爾、AMD 才剛開始在消費級處理器中整合NPU，而蘋果很早就開始在SoC 中整合NPU（神經網路引擎），並且隨著蘋果的歷史性架構遷移（M 系列晶片）也來到了Mac 平台，在AI 效能和開發生態都遙遙領先對手。

所以在實際上，蘋果說「MacBook Air 是世界上最好的消費級AI 筆記型電腦」並不是一句虛話。就算在桌面端PC，搭載M2 Ultra 的Mac Studio 在實際AI 運行中也有機會跑贏英偉達3080Ti。

iPhone、iPad 也是同理。 iPhone 15 Pro 系列上的A17 Pro 就擁有35TOPS（每秒萬億次運算）的AI 算力，新款iPad Pro 搭載的M4，光是NPU 的算力就高達38TOPS。

算力就像石油，是AI 計算的根本動力來源。蘋果在不同平台都能提供領先的算力，本身就是一大優勢。更何況比起其他硬體廠商，蘋果早在2017 年WWDC 上就面向軟體開發者推出了Core ML 機器學習框架，並且不斷迭代。

這也是為什麼，AI 改變軟體世界這一年，iOS 平台湧現的AI 應用比起Android 來得更加豐富。

聚焦在個人設備，這一輪的生成式AI 科技浪潮到底會帶來怎樣的改變，事實上，我們還是處在各種探索的階段。與此同時，科技仍在狂飆突進。

OpenAI 首席營運長Brad Lightcap 最近就說，以ChatGPT 為代表的生成式AI 聊天機器人將在未來12 個月內取得突破性進展，我們現在使用的系統屆時將顯得糟糕得可笑。

換句話說，AI 世界仍然存在著很大的變局和可能。對蘋果來說，這意味著還有機會和時間加快大模型的研發和應用，並且充分發揮端側AI 算力，以及從晶片到作業系統到硬體的垂直整合優勢。