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放弃收购、改为自研AI搜索, 苹果选择相信自己

放弃收购、改为自研AI搜索, 苹果选择相信自己

更新时间: 浏览次数: 258

距离苹果今年的“科技春晚”已经没有几天,万众瞩目的iPhone 17系列新机也将按惯例正式亮相。其实今年iPhone 17系列的看点还真不少,比如史上最薄的iPhone 17 Air、或用上高刷屏的iPhone 17,以及有望搭载VC均热板的Pro版本,但外界更关心的恐怕还是Apple Intelligence。

如今隔壁Android手机厂商已经用即圈即搜、相机教练让用户感受到了手机AI的魅力,可苹果的Apple Intelligence依然还在蹒跚学步。但遗憾的是,在即将发布的iPhone 17系列上,可能依然等不来Apple Intelligence的脱胎换骨。那么关于给自己的AI“补课”这件事,苹果到底是怎么想的呢?

近日彭博社记者、苹果问题专家马克·古尔曼的爆料信息显示,苹果方面预计将于明年春季推出一款代号为“世界知识问答”(World Knowledge Answers)的AI搜索引擎,从而与ChatGPT和Perplexity展开直接竞争。如果这个消息属实,也就意味着苹果可能放弃了收购AI独角兽Perplexity,在AI战略上依旧选择了自研这条路。

虽然在硬件端,苹果早已为AI PC和AI手机打好了基础,比如当下iPhone使用的A系列仿生芯片、Mac和iPad撇被的M系列芯片,在AI算力层面都是第一梯队。可奈何巧妇难为无米之炊,他们在AI软件层面的疲弱,使得这些设备的强大算力基本处于“英雄无用武之地”的状态。

如今在“美股七姐妹”里,抛开作为内容平台的Netflix,剩下六家科技巨头里,几乎只有苹果在AI领域的表现堪称是乏善可陈。谷歌有Gemini、Meta有Llama、微软有Copilot、亚马逊有Nova,即便特斯拉也有“兄弟公司”Gork,甚至苹果的AI团队过去三年的出圈,几乎都与“翻车”紧密联系在了一起。

去年秋季,苹果方面发布论文暗示“AI不会推理”,试图给彼时火热的推理模型泼盆冷水。事实上,AI业界关于推理模型早已有共识,现阶段的推理模型确实不会推理,只是用庞大的数据量让用户觉得它仿佛是在推理。到了今年夏季,苹果又对Claude 3.7 Sonnet、OpenAI o3的推理能力提出质疑,结果又因实验过程“翻车”而被群嘲。

简而言之,苹果目前在AI模型、AI应用领域,基本属于既拿不出亮眼的产品,又屡次试图证明AI大模型是泡沫。但他们的业务结构并不允许在AI领域掉队,无论是下一代的智能眼镜/头显、还是机器人,显然都需要AI来做支撑。用彭博社的话来说,就是AI对于苹果的重要性,如同当年的多点触控界面一样。

因此彭博社建议苹果方面像2005年收购FingerWorks、以获取多点触控技术一样,买下Perplexity等AI初创企业。事实上,如果苹果真的想要在短时间内解决AI落后的难题,收购确实是一个最有效的途径。可问题在于Perplexity太贵,近年来资本市场对于AI概念的狂热,导致凡是有一定底蕴的AI公司估值都异乎寻常的高,Perplexity在今年7月完成融资后的估值已经达到了180亿美元。

虽然对于账面上拥有超过1300亿美元现金储备的苹果而言,买下Perplexity并不会伤筋动骨,但不缺钱并不等于他们想买,毕竟至今苹果表现出的一大特征,就是对于大规模并购不感冒。进入新千年以来,无论乔布斯时代、还是库克时代,苹果对于花大价钱补强这件事似乎都不太感兴趣,除了2014年以30亿美元收购Beats之外,其余的收购基本都在10亿美元以下。

当然,即便苹果真愿意掏这笔钱,Perplexity可能也不愿意卖,他们曾表示“除了我们自己在收购小公司,没听说被苹果收购的事”。

其实以苹果的企业文化,选择自研是自然而然的结果。可问题是以现在他们的AI技术能力,真的能开发出与ChatGPT、Perplexity,乃至Gemini匹敌的产品吗?

当下苹果AI团队的现状似乎只能用“风雨飘摇”来形容,基础模型团队(AFM)负责人庞若鸣的离开可能只是一个开始,目前其首席AI机器人研究员Jian Zhang也已跳槽至Meta。同一时间离开的,还有John Peebles等数位大语言模型(LLM)的研究员。

核心团队几乎被“掏空”是如今海外媒体对于苹果AI团队的“判词”,毕竟要知道在当下AI赛道的市场竞争中,顶级研究人员毫无疑问是重中之重,因为这种前沿科技的研发极度依赖天才的灵光一闪。在这样的离职潮可能会让苹果本就不足的AI研发能力雪上加霜的情况下,真的能搞出来一个媲美竞争对手的AI搜索吗?

答案是可以,因为苹果放弃收购Perplexity,并不等于他们不能学习Perplexity的模式。其实Perplexity是典型的“套壳”产品,他们并不开发基座大模型,而是做根植于大模型之上的产品,诸如Claude Sonnet 4.0、GPT-5、Gemini 2.5 Pro,乃至DeepSeek-R1,就都是Perplexity旗下AI搜索使用的基座模型。

当然,Perplexity也不是没有自己的核心技术,比如该公司在RAG(检索增强生成)上就有着独到的建树,这一技术保证了他们能实时搜索互联网、提供准确的最新信息,并附上来自可靠来源的引用。换而言之,基座大模型+RAG的组合就能实现一个AI搜索产品。

如果苹果能搞定RAG,再引入OpenAI或谷歌的基座模型,他们的“世界知识问答”没准真有可能攒起来。

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发布于:北京市
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