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前言：

Siri的表現不佳可能是觸發因素，業界對蘋果在AI領域的表現一直抱有較高期望。

但近年來，Siri在與Google Assistant和Amazon Alexa等競爭對手的較量中逐漸失去了優勢。

原計劃在今年春季發佈的iOS 18.4中包含的Siri Apple Intelligence功能已被推遲至明年。

作者| 方文三

圖片來源|網 絡

蘋果10億美元採購英偉達GPU

鑑於AI驅動的Siri數字助理在市場推廣過程中遭遇挑戰，蘋果公司認識到必須參與AI數據中心領域的競爭。

在其他主要科技企業紛紛在AI數據中心領域投入鉅額資金之際，蘋果公司卻一直保持距離，避免了資本開支的大幅增加。

然而，目前形勢似乎有所轉變，蘋果公司意識到有必要加入AI數據中心領域的競爭。

Loop Capital的分析師阿南達·巴魯阿在週一晚間的報告中透露，蘋果公司正在訂購價值約10億美元的英偉達GB300 NVL72系統。

他在報告中指出，這相當於大約250臺服務器，每臺服務器的成本介於370萬至400萬美元之間。

巴魯阿表示，蘋果公司正與服務器製造商戴爾科技和超微電腦合作，構建用於支持生成式AI應用的大型服務器集羣。

巴魯阿認爲，蘋果公司戰略的調整是由於其AI驅動的Siri數字助理在市場推廣過程中遇到了難題。

蘋果公司已經無限期推遲了新Siri的發佈。去年6月，蘋果公司在全球開發者大會上展示了Siri的AI功能，並計劃在今年年初推出。

蘋果與英偉達從蜜月走向交惡

早在2001年，蘋果公司便在其Mac系列計算機中採用了英偉達公司的芯片，旨在增強圖形處理性能。

彼時，雙方的合作關係十分融洽，甚至可以稱之爲[蜜月期]。

然而，到了2008年，英偉達生產的一批存在缺陷的GPU芯片被安裝在包括蘋果MacBook Pro在內的衆多筆記本電腦中，導致了廣泛的質量問題，這一事件被業界稱爲[bumpgate]風波。

起初，英偉達拒絕承認全部責任並進行賠償，此舉激起了蘋果的不滿，並直接導致了雙方合作關係的終止。

據The Information報道，蘋果內部人士透露，英偉達的高層長期以來將蘋果視爲一個[要求嚴格]且[利潤微薄]的客戶，因此不願意爲其投入過多的資源。

蘋果公司在iPod取得成功後，其立場也變得更爲堅定，認爲與英偉達的合作難以持續。

此外，英偉達試圖對蘋果移動設備使用的圖形芯片徵收許可費用，這一舉動進一步加劇了雙方的矛盾。

蘋果公司通過推出性能卓越的自研芯片，如iPhone的A系列芯片和Mac的M系列芯片，逐漸減少了對英特爾等傳統芯片製造商的依賴。

在這種背景下，蘋果公司自然也不願意在AI芯片領域受制於英偉達。

到了2024年，蘋果公司加速了自研AI芯片[Baltra]的研發進程，並計劃在2026年實現量產，以減少對外部供應商的依賴。

Meta公司的採購規模是蘋果的70倍，這一對比令人矚目。

扎克伯格已宣佈計劃在2025年之前部署130萬顆GPU，以建立全球最大的AI計算集羣。

更爲關鍵的是，Meta公司的採購完全集中在大語言模型的開發和運營成本的優化等核心領域，這與蘋果公司所宣稱的[設備端AI]戰略形成了鮮明對比。

GB300 NVL72的量產時間表顯示，一線組裝廠鴻海、廣達的產能排期已至2026年上半年。

而蘋果公司選擇的代工廠商Dell和Super Micro，在高端AI服務器組裝領域並非領先企業。

蘋果公司實際獲得這批芯片的時間可能推遲至2026年第二或第三季度。到那時，競爭對手的AI產品可能已經更新迭代兩到三代。

蘋果公司長期以來一直將自主研發的芯片作爲其核心競爭力，其Apple Silicon系列產品通過深度整合軟硬件，在移動設備和邊緣計算領域取得了顯著成就。

然而，該公司近期決定採用英偉達的商用GPU，這一戰略轉變表明蘋果承認了GPU生態系統和生成式AI（Gen AI）範式的優越性，並準備爲此進行大規模投資。

在生成式AI領域，自主研發芯片的開發週期和優化成本可能難以滿足市場對高性能計算的迫切需求。

蘋果重新評估其AI硬件戰略

大型模型重新定義了用戶對[智能助理]的期望，用戶的心理預期已從[命令執行]轉變爲[智能協同]。

作爲全球最大的智能手機製造商，蘋果似乎在某種程度上落後了。

這也促使蘋果重新評估其AI硬件戰略，從傳統的AI/ML（機器學習）轉向更先進的Gen AI技術。

蘋果此次斥資10億美元的舉措，其目的可能包括：

①開發Apple LLM，集成到Siri的新版本中，實現設備級的混合部署（本地+雲）；

②構建Apple AI Cloud，以支持iOS/macOS等設備的遠程AI增強；

③未來將AI深度集成到iWork套件、Health、Shortcuts等應用中。

儘管採購了英偉達的GPU，蘋果不太可能完全放棄自主研發的芯片。

一種可能的策略是：利用英偉達的GPU進行模型訓練和開發，而Apple Silicon則專注於推理和邊緣設備。

這種混合策略可以平衡性能與成本，同時保持蘋果在生態系統中的控制力。

蘋果未來可能會採取[GPU訓練+ASIC推理]的混合策略，利用英偉達完成模型開發，再用Apple Silicon優化邊緣部署。

然而，在當前階段，ASIC的[失敗]更多是時間窗口的錯失，而非技術的終結。

蘋果斥資10億美元購買英偉達 GB300 NVL72的決定，既是對其AI戰略的緊急調整，也是GPU在生成式AI時代統治力的一次印證。

在這場技術與時間的競賽中，通用計算能力以其即時可用性和適應性，擊敗了定製化方案的長期潛力。

即便是自主研發能力強大的蘋果，也不得不順應這一現實。

短期內的妥協能否換來長期的發展

隱私與性能之間的根本衝突，以及算力競賽所付出的代價，使得全球AI領域的競爭已步入了所謂的[GPU飢餓遊戲]階段。

在AI芯片市場中，英偉達佔據了70%至95%的份額，而蘋果公司的採購行爲揭示了其對市場主導者的某種讓步。

蘋果公司曾由Federighi強調，自主開發的服務器構成了其隱私保護的核心。

然而，若蘋果將用戶數據轉移到英偉達的服務器上，如何保證其承諾的[端到端加密]，這可能成爲蘋果未來面臨的主要輿論風險。

短期內，藉助英偉達的資源快速進入生成式AI領域；長期來看，則是通過自主研發芯片來掌握技術主權。

這價值十億美元的鉅額採購，既是蘋果對現實的妥協，也是其對未來的一次探索。

在生成式AI的浪潮中，蘋果試圖在保護隱私的護城河與算力的極限之間尋求平衡。

然而，技術路線的不確定性可能會削弱其[隱私優先]品牌承諾的公信力。

如果自研芯片的進展不如預期，蘋果可能會進一步加深對供應鏈的依賴。

AI專用ASIC想成氣候仍需要時間

應用特定集成電路（ASIC）的開發週期構成了其主要弱點。

以蘋果公司爲例，作爲全球芯片設計領域的佼佼者，其從架構設計到流片驗證的過程仍然需要數年時間。

然而，在AI領域，尤其是大語言模型（LLM）技術的快速迭代中，更新週期以月爲單位，市場需求變化迅速。

顯然，蘋果公司無法承擔自主研發AI專用ASIC逐步成熟所需等待的時間。

相比之下，英偉達的GPU作爲一種成熟的商業解決方案，可以立即投入使用，直接滿足蘋果公司對計算能力的迫切需求。

這種時間上的差異，成爲了ASIC在短期內難以取得優勢的關鍵因素。

博通和Marvell作爲ASIC設計服務的主要供應商，也面臨着不利的市場環境。

據The Information去年底報道，蘋果公司正與博通合作開發代號爲[Baltra]的AI服務器芯片。

該芯片專注於網絡技術，預計將於2026年開始量產，僅供蘋果公司內部使用，並將採用臺積電N3P工藝（與OpenAI和英偉達的AI芯片工藝相同）。

儘管博通在傳統數據中心市場中，憑藉網絡加速器等定製ASIC展現出了強勁的性能，但其產品在AI訓練領域的競爭力仍然無法與GPU相匹敵。

Marvell則通過ThunderX系列Arm CPU和定製芯片進入AI市場，但其解決方案更傾向於推理而非訓練，難以滿足蘋果公司在大規模LLM訓練方面的需求。

蘋果公司此前透露，它也在探索使用亞馬遜的Trainium2芯片進行AI模型預訓練。

目前選擇英偉達的GPU，進一步證明了在短期內，通用GPU特別是英偉達 GPU的地位難以被取代。

結尾：

蘋果斥資10億美元採購英偉達的GPU，此舉表面上看似是其在算力競賽中的遲到者，實際上卻是其AI戰略的謹慎探索。

在確保終端體驗、保護用戶隱私以及促進生態系統協同發展的框架內，蘋果正以[小步快跑]的策略逐步構建其獨特的競爭優勢。

在這場競爭中，勝利的關鍵可能並不在於短期內算力的規模擴張，而在於能否將AI技術有效地融入用戶的日常數字生活中。

部分資料參考：深度調研：《蘋果豪擲10億美元買芯片，爲何被嘲"灑灑水"？》，塔子哥的隨筆：《蘋果官宣：牽手英偉達》，玩轉科技生活：《蘋果AI[求救]英偉達，10億美元天價訂單背後，蘋果聯手英偉達劍指中國AI市場？》，半導體國產化：《蘋果突然轉向，GPU領域再掀勝利風波》，半導體行業觀察：《GPU又贏了？蘋果臨陣倒戈》，愛範兒：《蘋果正在與英偉達合作，想讓 AI 的響應速度更快》

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