期待与失望的循环：苹果的 AI 困境与韧性

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几天前苹果宣布将 "More Personalized Siri" 功能推迟到明年，再结合始终不见踪影的 Swift Assist，很显然，苹果没有达成其在 WWDC 2024 上构建的 AI 愿景。至少在大模型的应用场景上，苹果没有展现出一贯的快速跟随能力。

但就此断定苹果在本次 AI 浪潮中失去了反击的能力还为时尚早。无论是有意还是无意，苹果在转向 M 系列芯片时采用的统一内存机制让其 Mac 系列设备具备了相当不错的本地模型推理能力。而且，随着最新支持 512GB 内存的 Mac Studio 推出，苹果又以另外的身份在本次 AI 变革中取得了一席之地。

虽然英伟达仍是模型训练和推理的首选，但 Mac 设备凭借高集成度与高能效比，已吸引不少用户。随着更多模型优化适配 MLX，其在大模型推理中的表现有望进一步提升。

当然，Mac 设备取得的成绩仍无法掩盖苹果在大模型方向上反应不及时的窘境，但至少表明了一些多管齐下的大企业所具备的天然优势：东边不亮西方亮。这种策略多元性恰恰是科技巨头在面对快速变化的技术浪潮时的一张王牌。

大模型真的代表未来？没能紧跟这股浪潮，企业就一定会被淘汰吗？尽管我并不这样认为，但显然在当下的舆论环境中，消费者、投资者需要企业在大模型开发、应用等领域中交出一份有感的答卷。也就是即便企业有既定的 AI 发展路线，也可能因市场和舆论环境的变化而被迫调整。

于是，我们就在最近的一年以及未来的几年中会看到越来越多的 PPT 式的愿景发布会。不给出期待大家会失望，给出了期待但没有达成大家会继续失望。这种"期待-失望"的循环似乎已成为科技行业的新常态，特别是在 AI 这样充满不确定性的领域。

在 AI 领域，企业既要保持定力，又要让市场满意，这种平衡正变得越来越难，"期待-失望"的循环也许已成为行业的常态。对于开发者和企业来说，或许真正的智慧在于既能拥抱创新浪潮，又不盲目追随市场喧嚣，在踏实做事与满足期待之间找到平衡点。毕竟，技术的真正价值不在于其炫目的承诺，而在于它能为用户带来的实际改变。

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