苹果在人工智能策略上长期采取较为保守的立场，尤其在大型语言模型（LLM）的投入与产品化节奏上，远不如像OpenAI、Google、Meta等竞争者明显积极。据《The Information》报道指出，这种差异并非偶然，而是源自苹果内部对于LLM长期发展的基本判断与策略选择。
报引导述内部观点指出，部分苹果高层相信随着时间推移，LLM将逐渐变成商品化产品，未必值得现在投入大量资源打造自家独立的大型模型。与不少竞争者的大手笔训练自有大型模型策略不同，苹果更倾向在硬件、平台集成与现有服务上发挥优势，而非在模型本身上竞逐，这有助于理解为何苹果在Siri与Apple Intelligence功能的推出节奏上，显得较为谨慎。
如先前报道，苹果在WWDC大会上推出的Apple Intelligence便以本地化与隐私保护为核心，强调在设备端执行与集成，而不是依赖云计算超大模型的纯算力竞赛。这类策略与其他科技厂追求拥有最大模型参数与训练数据的做法形成对比。
此外，较近期市场与开发者讨论中也可看出苹果对AI生态的布局更偏重于工具与平台层面，例如引入支持LLM的开发框架以及让第三方开发者能在苹果平台上利用这些模型，而非完全自建独立大型模型。
苹果该策略在短期内可能让外界对其AI竞争力质疑不断；但从长远来看，若LLM真如内部看法会逐步商品化，苹果选择将重心放在硬件优化、系统集成与AI体验本身，可能在特定使用场景中胜过单纯追求最大规模模型的方案。这样的布局也呼应其一贯重视隐私与设备端性能的企业哲学。
目前苹果并未正式对外公开详细的LLM策略产品路线图，但从其产品与开发者工具的演进路线来看，公司在AI领域的定位确实与其他主要科技巨头存在显著差异，而这也可能塑造未来苹果在AI生态中的独特发展路径。
（首图来源：苹果）
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