剛剛過去的周末，蘋果發表了一篇論文，公布了自己研發的MM1多態大語言模型(Multimodal LLM)。這註定是人工智能發展史上的又一個標誌性事件！很遺憾，我不是技術研發人員，對這篇論文只能粗略看懂一些基本信息。我的一些從事大模型研發的朋友，昨天已經徹夜不眠地進行深度研究了。

蘋果這次公布的MM1大模型分為三個參數規模，其中最大的擁有300億參數，與市面上的主流競品相比，好像不是很大——要知道，谷歌PaLM大模型擁有5400億參數，OpenAI的GPT-4更是擁有1.7萬億參數（注：OpenAI官方並未披露參數數量，僅有外界猜測）。科技博客Daily Dev的評測显示，MM1在GLUE-Score等多項評測指標上要略優於GPT-4V和Gemini Pro；不過眾所周知，這種評測的參考價值有限。MM1目前還沒有公測，官方也沒有公布上線時間表，要評估其具體的技術水平可能還需要很長一段時間。

蘋果發表的MM1大模型論文的標題和作者列表

對於人工智能行業乃至全球科技行業而言，MM1大模型本身可能是一件小事，蘋果由此表現出的姿態則是一件大事。具體而言：

1. 蘋果今後肯定會依賴自研大模型，而不是OpenAI等第三方的大模型或者開源大模型。大模型是一項基礎設施，沒有哪個科技巨頭願意受制於人，都會投入盡可能多的資源實現自主。今後大模型賽道的競爭會更激烈。
2. 根據蘋果一貫的作風，它肯定想實現“軟件-算法-芯片”三位一體的統一，今後肯定會建立自己的AI開發社區，甚至在芯片領域挑戰一下英偉達。AMD和英特爾都沒有這個實力，但蘋果確實有一定希望。
3. 在長期，最值得關注的話題是：蘋果會不會走邊緣計算、本地化推理的路線？這將直接決定“AI手機”有沒有市場。不過這個問題不是一兩年內能解決的。

先說第一條。在ChatGPT剛剛發布時，業界的主流觀點是：世界上不需要那麼多大模型，可能只需要3-5個，包括1-2個最先進的閉源大模型，再加上幾個開源大模型。現在的情況卻是人人都想做自己的大模型。此前很長一段時間，大家都覺得蘋果是一家消費电子廠商，沒有必要押注於自研大模型，只需要租用市面上最先進的大模型就可以了。現實告訴我們，蘋果不是這麼想的。就像我的一位從事大模型研發的朋友所說：“AGI時代，自己有控制權的大模型才是最好的。OpenAI不可能將模型參數開放給蘋果，蘋果也不會樂意受制於微軟生態。不管它做不做得好，它只能自己做！”

如果蘋果是這麼想的，其他科技巨頭就更會這麼想了。谷歌和亞馬遜都投資了Anthropic（除了OpenAI之外最炙手可熱的AI創業公司），Salesforce投資了Mistral；各家大廠收購的小型研發團隊就更是數不勝數了。無論這個世界究竟需要多少大模型，每個科技巨頭都會做自己的大模型，而且肯定不止做一個——內部孵化幾個、外部投資或併購幾個，才是常態。

前一段時間，市場上有消息稱，蘋果從鴻海訂購了2萬台AI服務器，其中40-50%是英偉達H100服務器。當時很多人（包括我在內）認為這些服務器主要是用來推理的，不過用H100推理顯得過於奢侈了。現在看來，這些服務器應該既包括推理需求、也包括訓練需求。蘋果最不缺的就是錢，既然它決定了押注自研大模型，就一定會把戰爭打到底。全球AI算力緊缺的局勢看樣子會雪上加霜。

再說第二條。雖然外界經常低估蘋果的研發實力，但是在歷史上，蘋果經常通過在消費產品積累的資源去進軍中上游、直至切入核心技術層面，這一點在民用芯片領域體現的最明顯：自從2021年以來，蘋果自研的M系列芯片已經全面替代英特爾x86芯片，成為Mac電腦的標配，乃至被“下放”到了iPad當中。一位熟悉這個領域的朋友告訴我：“蘋果絕不會甘願受制於CUDA。它熱衷於獨立掌握核心算法，對自研芯片進行適配優化，從而實現芯片-算法-軟件的整合。不過它一定會小心謹慎地行事。”

眾所周知，英偉達依託CUDA生態，建立了牢不可破的競爭壁壘。但是，英偉達的驅動程序並不開源（注：有極少數開源過，但於事無補），CUDA也並不好用。AMD、英特爾等競爭對手已經被甩出太遠了，依靠它們去挑戰英偉達並不显示。蘋果則擁有這樣的實力，看樣子也擁有這樣的意願。不過，就算它決定進軍英偉達的地盤，這個過程也會持續相當漫長的時間——要知道，從2006年Mac換用英特爾芯片到2020年轉向自研芯片，經過了整整14年！

附帶說一句，哪怕英偉達的競爭對手（無論是不是蘋果）成功地奪走了一些市場份額，也不會解決當前AI算力緊缺的問題，因為瓶頸主要在製造環節。尤其是訓練相關的芯片製造，在未來很長一段時間內估計還是台積電的天下。無論誰是AI芯片的王者，它都要依賴台積電代工。這是一個工程問題，只能循序漸進地解決。

最後，今後的AI推理主要在雲端（數據中心）還是終端（手機、電腦）實現，這是一個爭議很大的話題。我們看到各家手機廠商在爭先恐后地推出“AI手機”——很可惜，這些產品現在還沒什麼用，消費者沒有任何迫切的需求。當年的雲遊戲概念，是希望把遊戲算力從終端搬到雲端；現在的AI手機概念，則是希望把推理算力從雲端搬到終端。前者已經被證明不切實際（至少現在是如此），後者則前途未卜。

作為全球最大、最賺錢的智能終端廠商，蘋果肯定會希望終端多承擔一些AI推理職責，這也有助於iOS生態的進一步擴張。然而，技術進步不會以任何科技巨頭的主觀願望為轉移。很多人猜測，蘋果大模型的研發方向將指向邊緣計算、本地化和小型化，其戰略目標是開發出適合在移動端本地推理的模型。但是從目前的公開信息（主要就是那篇論文）中，我們尚不能獲得足夠的信息。

對於蘋果的投資者而言，最大的好消息是：蘋果注意到了自研大模型的重要性，不甘於在這個戰略性賽道上掉隊，而且正在試圖利用自身資源稟賦去影響大模型技術的發展方向。資本市場可能會對此做出良好的反應（尤其是考慮到今年以來蘋果衰落的股價），但是能否實現又是另一回事了。