【關鍵趨勢】Apple WWDC 2024引領AI落地,軟硬結合,隱私先行

鄭瑞宇

鄭瑞宇

  • 2024-06-27 10:11
  • 更新:2024-06-27 10:11

【關鍵趨勢】Apple WWDC 2024引領AI落地,軟硬結合,隱私先行

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OpenAI發布ChatGPT-3以來市場持續為AI狂歡,然而其落地速度以及隱私問題卻為人詬病,至今仍未找到大規模應用,就連微軟(MSFT)主打的AI功能recall功能,也因為隱私問題導致該功能從預設開啟變為延後部署。然而目前仍有許多科技巨頭指望AI功能加速使用者換機速度。由於手機的平均更換時間已增加到三年,筆記型電腦增加到四年,桌上型電腦增加到六年以上。CMoney團隊認為,最有希望使AI落地的廠商就是Apple (AAPL),這主要歸功於三項缺一不可的因素,其軟體開發的能力、消費者對其隱私政策的信任以及更高的晶片算力。

Apple成功關鍵一,WWDC 2024大秀軟體開發能力

2024年6月10日,Apple全球開發者大會(WWDC 2024)如期在加利福尼亞州庫比蒂諾舉行,Apple在此次活動中再次展現其對於市場的了解,利用現有技術,透過iPhone/iPad作為媒介,整合AI至消費者工作和生活的各個層面。CMoney團隊認為,Apple不開發新的大型語言模型(或稱AI模型),而是選擇開發可以應用AI的軟體,使其成為目前推動AI落地中願景最清晰可見的廠商。

都是計算機,Apple的用起來就是比較舒服

如同AI PC,在WWDC 2024之前,手機以及平板市場的AI功能似乎並不亮眼。即使大多手機製造商都宣稱他們融入AI,但事實是大多數被融入的功能與近期火熱的大型語言模型(AI)毫無瓜葛,且僅止於各項既有功能的改善(如拍照、攝影等),並沒有從使用者體驗的角度出發,發展出適合大型語言模型(AI)的使用環境,而僅止於將AI塞入系統理,告訴消費者這就是AI。舉例而言,早在2013年,微軟開發的Onenote已具備運算功能,使用者只需要輸入算式及等號後按下Enter鍵,Onenote就會計算出正確的答案,同時onenote也支援Ink to Math功能,可以透過選取的方式將手寫的算式轉換成數學公式並做出計算,甚至可以繪出2D空間內的函數圖形以及解析帶有未知數的方程式,然而相較於Apple在其iPad上所推出的calculator,Onenote就顯得黯然失色。同樣是計算與手寫辨識,透過大型語言模型,在iPad上的算式並不需要經過選取,在寫下等號之後就會自動算出解答,且甚至在更改算式後會自動更新答案。都是相同的功能,Apple就是知道如何做出使用者想要的軟體,這不僅僅是對於大型語言模型(AI)的應用,更是大型語言模型(AI)如何落地的典範。

【關鍵趨勢】Apple WWDC 2024引領AI落地,軟硬結合,隱私先行

全新Siri,真正了解你的智能助理

Siri的進步也值得一提,曾經紅及一時又經歷多次競爭對手的超越,如今似乎要重返榮耀。Siri與現在火紅的ChatGPT主要差異在於他高度整合於Apple的系統,而ChatGPT並無法取得、控制或操任何軟硬體。因此,整合大型語言模型的Siri可以存取您所有的 Apple 內容,更像是進化版的ChatGPT。

舉例而言,Siri可以根據你收到的訊息、網路上的資料並結合大型語言模型操作手機應用程式。例如,你可以要求Siri將地址加入某人的聯絡資訊、播放昨日某某朋友傳給我的播客(Podcast)節目、或是把昨天的野餐照片傳給親朋好友等。更重要的是,他可以根據情況存取以及做出判斷,如WWDC2024所展示的,當你收到一封會議延後的通知,Siri可以根據過去在手機上收到的演出資訊,電腦裡行事曆會議排程以及當時路況判斷你是否會遲到。這些直覺、類似個人秘書的功能一直以來只存在科幻片與廣告台詞中。即使其中大多功能看似容易實現,Apple卻是現在唯一,真正展示出其手機上的智能語音助理,可以真接讀取資訊以及操作特定應用程式的。相比之下,其他號稱智能的語音助理,使用起來往往空洞且受到限制,感覺僅僅像是語音辨識特定字符而已。我們也在【關鍵趨勢】智慧型手機市場復甦曙光浮現,AI 應用成下一代高階手機出貨關鍵!做了更詳細的比較。

具體而言,CMoney團隊認為Apple透過對用戶需求、場景的精準把控,去解決市場配適的問題,而沒有跟風發展大型語言模型,而這反而才是AI落地最缺乏的。這種將AI融入用戶日常生活的做法,使用戶不必絞盡腦汁思考如何向ChatGPT詢問,就可以直覺的享受AI智能帶來的便利。當然,將所有個人資訊上傳到雲端似乎令人感到不安,為處理個人隱私問題,Apple設計了三層AI來處裡用戶的需求。

Apple成功關鍵二之一,設備端30億參數大型語言模型

當你使用任何AI功能時,Apple會先判斷設備端是否有足夠的運算資源,若有就可以利用設備端上的第一層大型語言模型。這個模型可以在M系列晶片或A17 Pro晶片上運作,其中,A17 Pro運算能力已達35TOPS(萬億次)運算能力、M4晶片更是達到38TOPS,比目前市面上所有AI PC高,更比英特爾(INTC)的intel core ultra 5 高。這個模型主要用於智能生成圖片,編輯圖片,總結短信等較簡單的功能。由於這些請求較不複雜,因此可以藉由在設備端運行來達到更高的反應速度以及總體效率的應用,這不僅提高了使用者使用頻率,還避免了傳輸到雲端的隱私問題。

Apple成功關鍵二之二,Apple雲端伺服器,Privite Cloud Computing


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