苹果重构AI权力版图全力自研 库克交棒面临产品落地拷问

苹果重构AI权力版图全力自研 库克交棒面临产品落地拷问 面对频繁延期的AI危机与华尔街的冷淡反响，苹果通过彻底重组高层、押注软硬一体的端侧模型与云端PCC隐私架构进行底层变革，但其短期内无法实现跨第三方软件的智能体打通，且在全球面临严峻的合规与互操作性监管挑战。 本期节目深入剖析了WWDC26背后苹果AI的困局与变革。由于前期功能延期引发法律危机，苹果在内部进行了剧烈的权力重组，推出了包含两款端侧与三款云端模型的全新AFM矩阵，并与谷歌合作打造了PCC隐私计算架构。尽管App Intents生态以“胡萝卜加大棒”的策略吸引开发者，且儿童账户迎来了重磅升级，但由于缺乏让人眼前一亮的跨应用智能体行动，华尔街和资本市场对其态度依然趋于平淡和观望。长期来看，依托庞大生态与用户上下文数据，苹果虽在推进底层变革，但在AI新时代仍需面对打破过去谨慎自我的挑战。 蒂姆·库克最后一次主持WWDC，标志着苹果管理层向新CEO John Ternus交接，并从“供应链利润最大化”转向“产品与研发时代”。 (0:00) 为化解Apple Intelligence跳票危机，苹果重组AI权力架构，推出五款自研AFM模型，其中端侧200亿参数MoE模型通过闪存与内存动态加载实现突破。 (6:17) 新版Siri引入系统编排器并全面改用App Intents机制，苹果对200万用户以下开发者免费开放AFM模型，以生态流量迫使第三方应用加速适配。 (10:57) 苹果与谷歌深度合作构建结合Intel TDX、NVIDIA Blackwell与Titan芯片的PCC隐私计算架构，但在欧洲市场因DMA互操作性争议推迟了AI功能的上线。 (18:12) WWDC期间苹果股价下跌超5%，华尔街因新管理层未经验证、Demo缺乏惊艳Agent能力及落地局限保持观望，但认可其在隐私与个人上下文层面的底层布局。 (31:37)

WWDC26标志着苹果告别库克掌控的供应链利润最大化时代，由新管理层依托软硬协同的AFM模型、私密计算及App Intents生态重整AI战略，但其落地节奏与商业化变现仍面临华尔街观望与全球监管掣肘。 权力重构与Siri工程体系的重组 (0:00) 在经历2024年发布延期及2025年虚假广告与证券欺诈诉讼危机后，苹果AI领导层彻底洗牌。John Giannandrea离任，前Vision Pro负责人Mike Rockwell接管Siri团队并向软件工程负责人Craig Federighi汇报，明确AI归入软件工程体系；同时引入前谷歌Gemini工程副总裁Amar Subramanya负责模型自研，新CEO John Ternus则定于2026年9月接替Tim Cook。这套新班底力图扭转“一年憋大招”的缓慢节奏，应对两周一迭代的激进AI竞争。 AFM五款模型发布与软硬协同架构 (6:17) 苹果推出包含端侧与云端的五款AFM自研模型。端侧由30亿参数的AFM 3 Core与200亿参数的MoE架构AFM 3 Core Advanced构成，通过将基础参数放于闪存并在DRAM中动态加载的技术，单次仅激活10至40亿参数以节省内存与电量，但硬件门槛限定在iPhone 17 Pro系列、iPhone Air及12GB内存以上的M系列高配设备。云端三件套包括常规主力AFM Cloud、负责复杂推理与工具调用的AFM Cloud Pro（部署于谷歌云并优化）以及图像模型ADM Cloud，全部运行于苹果主导的私密隐私计算之下。 系统编排调度与App Intents生态博弈 (10:57) 系统编排器通过连接App Toolbox、Spotlight索引、屏幕感知与World Knowledge来调度模型。苹果以App Intents全面替代SiriKit，要求开发者开放结构化功能与数据；为吸引生态配合，苹果采取对小于200万用户的开发者免费开放AFM调用的“胡萝卜”政策，同时以数十亿设备的流量入口倒逼开发者适配。尽管展示了自动更新密码等Agentic场景，但演示仍以生成式与本地数据整合为主，第三方跨App串联能力仍显不足。 PCC隐私计算壁垒与跨国监管困境 (18:12) 苹果与谷歌合作搭建了私密云计算（PCC）架构，通过Intel TDX隔离、NVIDIA Blackwell GPU机密计算与谷歌Titan芯片构建三层可验证硬件信任链，实现端云协同的无状态计算与即时销毁。然而巨额隐私投入未能免除监管阻力，2025年销售额达1110亿美元的欧洲市场因《数字市场法案》（DMA）互操作性要求与反垄断争议推迟上线，大中华区落地亦受监管审批拉长影响，导致服务初期仅限美国本土测试。 商业化路径与资本市场的平淡审视 (26:34) 华尔街对WWDC26反应平淡，苹果股价当周下跌超5%。Amont Partners指出，Demo演示缺乏超预期Agent行动且正式版要推迟至秋季，华尔街保持观望。苹果短期内不打算通过收取AI服务费获利，而是通过免费提供基础AI留存全家桶生态，待体验超越安卓阵营后再推分级付费。虽然硬件出身的新任CEO Ternus被寄予重塑产品研发的厚望，但他缺乏供应链管理和投资者沟通经验，商业转化能否匹敌库克时代仍存变数。 苹果凭借独有的个人上下文数据与软硬件一体化构筑起端侧AI底座，但其最大的挑战在于能否在严格的隐私防线与反垄断监管之间找到平衡，并将演示功能快速扩展至全球范围内的全场景第三方生态。

[0:00] 都2026年了，苹果AI到底在干什么 [6:17] 云端三件套 [15:01] Nathan Wang: 胡萝卜+大棒 [18:12] 壮士断腕 [26:34] 华尔街/Rob Li: 考试过关 [36:31] 上下文为王（Context is the king） [36:31] 杀鸡取卵 [40:16] 被上一个时代引以为傲的东西所困住 [40:16] Tim Cook: 中国和中国人民的老朋友 [40:16] 苹果最大的对手，也许是过去那个过于成功、过于谨慎的自己。

[0:00] 我是中国和中国人民的老朋友 [0:03] 我还会持续去（中国）的 [0:06] 我会持续出现 [0:09] 在2026年苹果WWDC全球开发者大会上 [0:13] 卸任前最后一次主持大会的Tim Cook [0:15] 收获了全场接近一分钟的掌声与欢呼 [0:22] 而以新CEO John Ternus为重心的 [0:24] 下一代苹果领导层 [0:26] 将如何带领公司在AI时代重新证明 [0:29] 苹果是定义者 而不是追赶者 [0:31] 是外界对这次WWDC最关注的问题 [0:34] 都2026年了 苹果CEO都换了 [0:37] 那苹果AI到底在干什么 [0:39] 今年我们也是非常的开心 [0:41] 受到了邀请 [0:42] 来到WWDC的现场看一下苹果的AI策略 [0:46] 3年半以后才感觉到好像真的是在 [0:50] 把AI的东西放到苹果的手机里面去 [0:53] 作为投资人角度来说的话 [0:54] 算是比较平淡吧 [0:56] 他们（谷歌）的很多Infra（基础设施）团队的成员抽调 [0:59] 专门去支持苹果（私密云计算）这件事 [1:01] 其实还是花了蛮多精力 [1:02] 去把这件事情做好的 [1:03] 虽然大家说 [1:04] Apple没有SOTA model（最顶尖的模型） [1:05] 但是苹果自身的这样一个生态 [1:07] 它的用户量 [1:08] 它的distribution（布局） [1:09] 我觉得在未来来讲 [1:10] 其实具有非常大的潜力 [1:12] 它的产品发布周期这个文化 [1:14] 是它过去几年非常成功的点 [1:18] 但我觉得它必须得有些改变 [1:21] 我们这个视频就来重点聊聊 [1:23] 苹果在两年前失败的 [1:25] Apple Intelligence发布之后 [1:27] 内部经历了什么 [1:28] 重组之后的领导班底是如何的 [1:30] 这次WWDC的发布背后 [1:32] 意味着苹果如何的AI战略 [1:34] 苹果自身的模型到底能力怎么样 [1:37] 以及如果现在只是一个开始 [1:39] 那么真正消费者AI赛道的 [1:41] “iPhone Moment” [1:42] 要什么时候才能来到你我的身边呢 [1:45] 不要忘了关注我们《硅谷101》 [1:46] 接下来我们就一起深入今年的苹果发布会 [1:55] 首先我们来看看苹果 [1:57] 在这场发布会的时间点 [2:00] 两年前 2024年6月10日 [2:02] 苹果正式宣布Apple Intelligence [2:04] 但之后苹果数次延期AI功能的交付 [2:07] 不仅让业界对苹果的AI研发能力产生质疑 [2:10] 更是引发了消费者对公司的诉讼 [2:13] 去年 苹果把尚未交付的AI功能 [2:15] 作为宣传核心 这个点位 [2:17] 是触发了消费者虚假广告诉讼 [2:19] 和股东证券欺诈诉讼 [2:21] 毫无疑问 [2:22] 苹果在2025年是陷入了“AI危机” [2:25] 这个危机在于事事要求完美体验的苹果 [2:28] 在AI革命带来的冲击面前 [2:30] 无法平衡 [2:31] “用户体验”和“产品创新”这个天平 [2:34] 苹果一直以来引以为傲的 [2:35] “完美文化” 失衡了 [2:38] 它过去成功的一个很大的原因 [2:41] 就是它整合 以一公司的力量 [2:44] 一年来憋一个大招 [2:46] 然后一点一点往前走 [2:48] 我觉得是很有效果的 [2:49] 但是我觉得在AI时代可能不适合吧 [2:52] 因为AI时代 [2:53] 大概每周就应该有一个release（版本） [2:56] 它要aggressive（激进） [2:57] 因为它必须这么走 [2:58] 它如果说还是像以前一年憋一个大招 [3:02] AI都已经几个世纪过去了 它才过了一年 [3:05] 我觉得应该是有很大问题的 [3:08] 苹果也意识到了这一点 [3:10] 根据彭博社最近的一篇报道 [3:12] 在2025年苹果高层进行了一次人事变动 [3:15] 这也改写了苹果AI的权力版图 [3:18] 在去年年初的这场关键秘密会议上 [3:21] 库克本人没有出席 [3:22] 由当时的COO Jeff Williams主持 [3:25] 在Apple Intelligence失败的发布之后 [3:27] 苹果总算意识到 [3:29] 这不只是一个产品延期的问题 [3:31] 而是组织、文化和领导力的问题 [3:34] 原本负责AI的John Giannandrea [3:35] 正在失去库克和高层的信任 [3:38] 苹果需要一个新的人 [3:39] 来把Siri和AI的烂摊子重新拉起来 [3:43] 而这个人是Mike Rockwell [3:45] 没错 就是发布AI产品的这个哥们儿 [3:48] Rockwell之前负责 [3:49] Vision Pro和visionOS [3:51] 虽然Vision Pro在商业销量上不算成功 [3:54] 但是在苹果内部 [3:55] 它被视为一个技术难度极高的工程成果 [3:58] 所以Rockwell是打过硬仗、带过队伍 [4:01] 做过复杂系统的 [4:02] 更重要的是 [4:03] Rockwell很早就认为 [4:05] AI会成为苹果的关键问题 [4:07] 也曾经提出过Siri的改造路线 [4:09] 所以他其实是对AI有着很深的思考 [4:12] 然而彭博社的这篇报告就披露说 [4:15] 苹果是大公司 [4:16] 所以这个时候出现一些小的politiics（政治博弈） [4:19] 也是正常的 [4:20] Rockwell原本以为自己可能会成为 [4:22] 苹果整体AI的负责人 [4:24] 取代Giannandrea 直接向Tim Cook汇报 [4:27] 但是Craig Federighi不同意 [4:29] Federighi是苹果软件工程的老大 [4:32] 在他看来 [4:33] AI和Siri最终应该属于软件工程体系 [4:37] 所以Rockwell可以接Siri [4:38] 但要向Federighi去汇报 [4:41] 而不是直接向Cook去汇报 [4:43] 这背后其实是苹果内部 [4:45] 对AI归属权的重新划分 [4:48] AI到底是一个独立的新中枢 [4:50] 还是软件系统的一部分 [4:52] 最后Rockwell没有成为 [4:53] 苹果最高层级的AI总负责人 [4:56] 但是他接下了Siri 汇报给Federighi [4:58] 而Giannandrea最终离开了苹果 [5:01] 所以我们就来看看苹果的AI权力新版图 [5:05] 首先 Tim Cook从旁观产品的CEO [5:08] 变成了亲自下场、介入AI路线 [5:11] Craig Federighi依然是软件负责人 [5:13] 但是AI开始成为未来几年 [5:15] 苹果操作系统升级的中心 [5:17] Mike Rockwell曾经做过 [5:18] Vision Pro的硬科技型管理者 [5:20] 他开始接手Siri、重组Siri团队 [5:23] Amar Subramanya是苹果从外部找来的 [5:26] AI模型负责人 [5:28] 这个角色就非常关键了 [5:30] 要去证明苹果有能力自研模型 [5:32] 来看看他的简历 [5:33] 曾经在谷歌待了16年 [5:35] 是Gemini、Gemini App和Bard的 [5:37] 工程副总裁 [5:39] 刚跳槽去微软5个月就被苹果挖走了 [5:42] 今年苹果开始和Gemini合作 [5:44] 相信Amar在中间也有不少的话语权 [5:47] 而John Giannandrea被边缘化 最终离开 [5:50] 最后John Ternus 今年9月之后 [5:52] 会接替库克 成为新的CEO [5:54] 这位掌舵者将继承一个 [5:56] 必须证明AI能力的苹果 [5:59] 于是我们看到 今年的WWDC大会 [6:01] 就是苹果这个新高层团队的检验时刻 [6:05] 所以接下来 我们具体来说一说 [6:08] 这次苹果的AI产品 [6:09] 公司强调的重点是 [6:11] 就算到了AI时代 苹果带来的 [6:13] 也要是“符合苹果价值观”的技术 [6:19] 首先我们来说说五款模型和背后的架构 [6:23] 新一代Apple Foundation Models [6:24] 简称AFM模型中包括两个端侧模型 [6:28] 分别是30亿参数的AFM 3 Core [6:31] 和200亿参数的MoE（混合专家）架构模型 [6:33] AFM 3 Core Advanced [6:35] 这个更强端侧模型的核心优势是语音 [6:38] 和更强的听写等多模态功能 [6:41] 帮助实现丝滑的语音对话 [6:44] 所以Siri具有人味儿 [6:45] 可以个性化有表现力的语音 [6:48] 全系统听写的这些功能 [6:50] 需要强有力的硬件设备支持 [6:52] 所以这也是被外界一些苹果用户 [6:55] 吐槽的地方 [6:56] AFM 3 Core Advanced这个更强的端侧模型 [6:59] 只能在比如说iPhone 17 Pro [7:01] iPhone 17 Pro Max、iPhone Air [7:03] M4芯片及以上 [7:04] 且至少12GB统一内存的iPad [7:07] M3及以上且至少12GB统一内存的 [7:10] Mac上使用 [7:11] 但是貌似这也是没有办法的事情 [7:13] 因为端侧AI对硬件 [7:15] 包括对内存和芯片的要求都太高了 [7:18] 因为你知道 跑在这个端侧的 [7:20] 对于内存的这个需求其实是非常高的 [7:23] 所以说它如果是跑特别大的这种模型的话 [7:26] 其实端侧是没有办法支持的 [7:28] 它这次之所以能够跑200亿这个模型 [7:30] 其实用到了两个比较核心的技术 [7:33] 一个就是大家所熟知的 [7:34] 稀疏的MoE（混合专家模型） [7:36] 它一次激活 [7:37] 大概是10到40亿的这样一个参数 [7:39] 30亿模型的参数量其实差不多 [7:42] 基本上也是在苹果 [7:43] 比如说手机端这个设备能够刚好去支持的 [7:46] 这个Advanced模型 [7:47] 比较有意思的地方 [7:48] 它其实是一个多模态模型 [7:49] 我仔细读了它一下背后的技术论文 [7:52] 我觉得比较有意思的一个地方就是 [7:54] 它整合了一个闪存来存放模型参数的 [7:58] 这样一个技术 [7:59] 如果模型越大的话 [7:59] 它内存的需求其实越高 [8:01] 但是苹果做了一个事情就是说 [8:03] 它把一部分固定的参数放到闪存当中去 [8:08] 也就是这个flash存储的设备当中去 [8:10] 所以说苹果这次它就考虑到 [8:13] 因为我的这个DRAM 我的内存 [8:15] 其实在on edge（端侧）设备上 [8:17] 并不是那么的够 [8:18] 如果我一次把这么多参数 [8:19] 全部load（加载）上去的话 [8:20] 它其实会浪费很多的资源 包括耗电 [8:24] 它就其实想到了说 我可以把一些 [8:27] 我常用的这一部分参数 [8:29] 或者基础的这样一些参数 [8:30] 都放到这个闪存当中去 [8:32] 然后我的内存 [8:33] 可能根据用户的需求 [8:35] 我在dynamic去load（动态加载） [8:37] 不同的这种参数量 [8:39] 然后来实现 [8:40] 可以在端侧的这个inference（推理） [8:42] 好处就是说它可以少量占用内存 [8:45] 同时它对于这个on edge（端侧）设备 [8:47] 包括手机用电量的损耗 [8:49] 其实也有很大帮助的 [8:51] 所以从这点上来看的话 我觉得 [8:52] 苹果也慢慢慢慢在大模型中发挥它的优势 [8:55] 我觉得苹果最大的优势就是软硬一体 [8:58] 除了在端侧的两个模型之外 [9:00] 在云上 苹果是部署了“云端三件套” [9:03] 分别是 AFM Cloud、AFM Cloud Pro [9:06] 以及ADM Cloud（Image）模型 [9:08] 云端上的这几个模型参数和细节 [9:10] 都没有公布 [9:11] 但是从职能上来看 [9:13] AFM Cloud是苹果的云端主力模型 [9:16] 当端侧模型能力达不到的时候 [9:18] 这个模型就会负责起大部分的云端任务 [9:21] 苹果官方技术文章将这个模型称之为 [9:24] “server-side workhorse” [9:25] 也就是服务器端主力 [9:27] 在速度、效率和综合性能上重点优化 [9:30] AFM Cloud Pro是苹果的最强云端模型 [9:34] 负责复杂推理 [9:35] 和智能体的Agentic tool use [9:37] 用于最吃算力、最复杂的场景 [9:39] 而且这个模型在谷歌云上 [9:41] 专门为英伟达GPU优化的 [9:43] 最后的ADM Cloud Image [9:45] 是苹果的云端图像模型 [9:46] 用于图像生成和编辑 [9:49] 这里就有一个重要的问题 [9:51] 两年前苹果和OpenAI合作的时候 [9:53] 本地用苹果端模型 云上用GPT模型 [9:56] 这个战略是让苹果备受争议 [9:59] 被认为前沿AI模型能力不足 [10:02] 而这次换了Gemini去合作 [10:04] 那苹果的模型是自研的 [10:05] 还是Gemini的模型呢 [10:07] 这个问题我得到了苹果内部人士的回答 [10:10] 答案很直接 五款模型都是苹果自研的 [10:13] 但是底层是用到了Gemini的相关技术 [10:16] 与Google Cloud基础设施 [10:18] 其中最重的Cloud Pro还扩展到了 [10:21] Google Cloud的NVIDIA GPU [10:23] 并由苹果的Private Cloud Compute [10:25] 隐私架构包住 [10:26] 简单来说 模型还是由苹果来主导 [10:29] 而并非将Gemini直接引入到苹果的平台上 [10:32] PCC这个加密安全的设置 [10:34] 也是苹果这一次的重磅探索 [10:37] 一会儿我们会深入地来讲讲 [10:39] 我们先把模型和架构聊完 [10:41] 苹果的技术论文在结尾也表示 [10:44] 会在今年夏天晚些的时候发布技术报告 [10:46] 分享更多的模型细节、评估 [10:48] 和benchmark（基准测试） [10:49] 到时候我们也能够对苹果的自研模型 [10:52] 以及与Gemini的合作细节 [10:54] 可能会有更多的信息 [10:57] 好 说完了苹果的五个模型 [10:59] 那么整个苹果的系统是如何来调度的 [11:03] 我们在这里用动画给大家展示一下 [11:06] 关键词是“系统编排器” [11:08] System Orchestrator [11:09] 顾名思义 就像一个演唱会的指挥家一样 [11:12] 它的作用是调度不同的模型 [11:15] 组织不同的功能去完成任务 [11:17] 它下面有四个功能架构 [11:19] 分别是App Toolbox、Spotlight index [11:22] On-screen context [11:23] 以及云端的world knowledgee [11:25] App Toolbox是让Siri能够“动手” [11:27] 完成任务的关键 [11:29] 系统编排器通过App Intents框架 [11:31] 知道你手机上每个App能够做什么 [11:34] 比如说你让Siri给朋友发消息 [11:36] 或者发邮件的时候 [11:37] 它会调用Messages或者Email来执行 [11:40] 理论上适配App Intents的第三方App [11:43] 都能够被Siri调用 [11:45] 这也会是苹果生态之后最有潜力的地方 [11:48] 需要去打通开发者们的App [11:50] 与Siri AI的权限 [11:51] 第二个是叫做Spotlight index [11:54] 这其实就是激活上下文理解 [11:56] 你的iPhone或者苹果硬件上的所有数据 [11:58] 包括照片、邮件、备忘录、消息等等 [12:01] 都会通过Spotlight的语义引索 [12:03] 被组织起来 [12:04] 让Siri能够更个性化、更懂你 [12:07] 第三是on-screen context [12:09] 也就是屏幕感知 [12:11] 系统编排器能够看到 [12:12] 你当前屏幕上显示的内容 [12:14] 无论你是在读一篇报道 [12:16] 还是浏览照片 还是看视频 [12:18] Siri能结合屏幕上发生的事情 [12:20] 给出相关的回答 [12:21] 最后第四是云端那边的World Knowledge [12:24] 也就是世界知识 [12:26] 这会需要Siri AI去互联网上进行搜索 [12:30] 然后通过苹果和谷歌合作的 [12:32] Private Cloud Compute（PCC） [12:34] 来生成回答 [12:35] 总结来说 [12:35] 系统编排器驱动四个功能组织 [12:38] 调动五款模型 [12:39] 结合苹果生态中的应用App [12:41] 通过最上层的系统体验和AI助手体验 [12:45] 给到苹果用户端侧的AI交互 [12:47] 我们在这次发布会上看到的demo展示 [12:50] 其实不得不说 并没有超出市场的预期 [12:54] 新一版的Siri能够利用对个人情境的理解 [12:57] 搜索信息、邮件、照片等内容 [13:00] 进行一些跨App任务 [13:02] Siri AI能够回答 [13:03] 与用户屏幕上的内容相关的问题 [13:06] 也可以上网获取最新信息 生成答案 [13:09] 通过专门的Siri App [13:10] 用户可以重新访问过往对话 [13:13] 或者发起新对话 [13:14] 并且利用iCloud在用户的各种设备上 [13:17] 私密同步对话历史记录 [13:19] 然而我们看到 大部分的AI demo [13:21] 还是Generative AI（生成式AI）的功能 [13:24] 包括写作、编辑图片 [13:25] 但其实消费者端侧AI [13:28] 大家期待的更多还是 [13:29] 真正的Agentic（智能体）的任务执行 [13:32] 说起来 它今天发的这些东西 [13:34] 其实还是比较 从某种角度上来讲 [13:37] 并不是非常Agentics（智能体） [13:38] 还是以Generative AI（生成式AI）为主 [13:42] 然后多模态 [13:44] 没有太多的agentic action（智能体行动） [13:46] 但我觉得这不是问题 [13:47] 因为它首先先要catch up（追赶） [13:49] 如果我是从一个苹果的用户角度来讲 [13:52] 我觉得很不错 [13:53] 我觉得我用这个手机会方便很多 [13:57] 你想 大家用ChatGPT 用Claude [14:00] 用了这么多时候 [14:02] 自己的手机上面一直没跟上 [14:04] 要用任何AI的东西 [14:06] 总归是要用不同的application（应用） [14:08] 这里面一个很大的问题就是 [14:10] 跟我各种各样的记忆都整合不起来 [14:13] 所以说它如果过能够跟我的照片 [14:16] 跟我的邮件 都整合起来 [14:17] 其实对用户来讲是一个好的地方 [14:21] 当然了 从业界来讲 [14:23] 因为我现在最近几年也是在做 [14:25] consumer（消费者）这一块 [14:27] 那肯定就是一个友商的角度去看 [14:30] 我觉得其实是一个好事情 [14:32] 是让整个消费者 [14:33] 我其实 至少在美国 [14:36] 也是不断跟各种各样的消费者在聊产品 [14:39] 我感觉大家对于 [14:42] 硅谷那是肯定不一样 [14:44] 但除了硅谷 [14:46] 你说对这些AI的adoption（接受度） [14:49] 或者说是 我觉得其实还是有一些顾虑的 [14:52] 所以说如果Apple能够把这个给带起来 [14:55] 其实对整个业界也是好的一个点 [14:58] 这是我大的几个方面想到的 [15:01] 这次其实比较惊艳的一个demo场景 [15:03] 是通过Password（密码app） [15:05] 来自动帮你更新密码 [15:07] 这背后是Apple Intelligence [15:09] 和Safari的配合 [15:10] 自动导航到对应网站、登录、改密码 [15:13] 这是一个非常典型的Agentic（智能体）的场景 [15:16] 但这种场景需要Siri AI [15:18] 和应用开发者深度合作 [15:19] 而现在苹果正处于 [15:21] 搭建这样Agentic（智能体）生态的初期 [15:23] 我觉得苹果其实是已经布局了 [15:25] 一直有在推 [15:27] 叫做App Intents这样的一个机制 [15:30] 它其实是用来取代 [15:31] 原来的Siri相关的这种开发包 [15:33] 叫SiriKit [15:34] 现在它要求开发者做的这个事情 [15:36] 就是如果你愿意加入这个App Intents [15:39] 就是把你的这些 [15:40] App当中的function（功能） [15:42] 或者一些动作或者一些数据的声明 [15:44] 或者一些动作或者一些数据的声明 [15:44] 按照它所结构化的模式给写下来 [15:47] 并且开放给Siri [15:48] 那Siri就可以 [15:50] 相当于说通过工具调用的这个方式 [15:52] 来连接每个开发者的这个app [15:54] 就像Siri是主要的agent（智能体） [15:58] 然后你比如说 [15:59] 我现在要去access（接入） [16:00] 这个calendar（日历） [16:02] 如果说我开发这个calendar（日历）的app [16:04] 你给了Siri这样的权限 [16:06] 并且按照它这个机制去写我背后这个代码 [16:09] 因为所有这些开发 [16:11] 其实都是在Apple的生态Xcode上 [16:12] 去进行开发 [16:13] 如果这些事情都完成之后 [16:15] Siri就可以在不打开 [16:17] 或者用户可以在不打开我的 [16:19] 第三方app的情况下 [16:21] 完全通过Siri来调用 [16:23] 这些app中的key function（主要功能） [16:25] 那我觉得 苹果它拿出来的这个模式 [16:28] 是一种“胡萝卜+大棒”的方式 [16:31] 你可以知道 [16:32] 苹果现在对于开发者这个条款 [16:35] 它大概意思就是说如果你的用户量 [16:37] 是小于两百万的 [16:40] 你其实是可以免费地 [16:42] 去调用苹果背后AFM这个大模型 [16:45] 基本上来讲 你可以想象 [16:47] 既然我作为开发者 我要调用ChatGPT [16:49] GPT-5.5 model或者是Claude Code [16:52] 类似这样的一些模型的话 [16:53] 我是要付给它token费的 [16:55] 这个费用而且还不低 对不对 [16:57] 然后我自己背后还要去搭建一套 [17:00] 这个构架Agent Harness [17:02] 然后去连它这个API [17:03] 然后完成各式一系列的过程 [17:05] 苹果在它开发的这个软件中 [17:07] 帮你全部都搭好了 [17:08] 你只需要按照它这个模式 [17:10] 去写你的这个代码 [17:12] 然后你就可以直接免费去调用 [17:13] 我觉得免费这个事情对于很多开发者来说 [17:16] 就是这个“胡萝卜” [17:17] 那“大棒”来讲的话 我觉得就是说 [17:19] 如果你不去加入Siri 你在未来 [17:21] 越来越多人去使用苹果的设备 [17:23] 使用苹果的Siri去调用app的时候 [17:26] 你就会被边缘化 [17:27] 你想象 苹果整套这个设备 [17:29] 有大概几十亿的用户 [17:32] 对于这个开发者来讲的话 [17:33] 如果我不在这个生态当中 [17:35] 我很有可能就拿不到这个流量 [17:36] 或者说Siri这部分流量我就分不到 [17:38] 作为一个开发者 [17:39] 从我个人的角度上来讲 [17:40] 我其实是愿意去试或者去使用 [17:43] Siri开放的这一套功能 [17:45] 一个是可以降低我的成本 [17:46] 第二个 我就多了一个Siri流量的入口 [17:49] 我觉得这个事情来讲的话 [17:50] 对我来说其实是make sense（合理的） [17:52] 而苹果想要推动Consumer AI（消费者AI） [17:54] 也就是让全球上亿的用户使用AI端侧设备 [17:58] 安全一定是最重要的问题 [18:00] 接下来我们再花一点时间 [18:02] 讲讲这次谷歌和苹果 [18:04] 花了大气力去搭的隐私架构 [18:07] Private Cloud Compute 简称PCC [18:13] 苹果发布了一份相当之详细的技术报告 [18:16] 把PCC的每一步骤和技术突破 [18:19] 都拆解出来了 [18:20] 我们先说结论 [18:21] 苹果是花了大力气 [18:23] 试图建立一条可验证的计算链 [18:26] 只有经过苹果批准、公开登记 [18:29] 并且完成硬件证明的服务器 [18:31] 才能够获得解密请求的能力 [18:34] 请求处理完之后 数据和密钥随即销毁 [18:37] 苹果、谷歌以及云端管理员 [18:39] 都没有拥有读取用户内容的常规接口 [18:43] 这也就是苹果这次在发布会上一直强调的 [18:45] 甚至连苹果都不会知道你的数据 [18:48] 我觉得苹果还是蛮有趣的 [18:49] 在这种安全隐私上面的探索 [18:52] 真金白银的投入 [18:53] 还有这种壮士断腕的决心 [18:55] 能够把之前的那些ChatGPT拿掉 [18:57] 换成Gemini [18:58] 其实花了很大力气去做这件事情 [19:01] 所以我觉得也是蛮有意思的 [19:02] Agent Infra（智能体基础设施）初创公司 [19:03] Runta创始人Guanlan Dai就对我们表示 [19:06] AI安全要做得好 [19:08] 真的是要去费钱、费精力做的事 [19:11] 从Infra（基础设施）层面来说 [19:12] 如果说它要真正去整合一个模型 [19:15] 那OpenAI [19:16] 它没有足够多的bandwidth（精力和资源） [19:18] 或者是任何的商业考量 [19:20] 觉得这不划算 [19:21] 不想要做这种加密计算 [19:23] 不想要为一家公司来花费这么大的精力 [19:26] 去做这样一件事 [19:28] 不像Google [19:29] 它有这么强的Infra（基础设施）团队 [19:31] 我其实有了解到 他们（谷歌）的 [19:33] 很多Infra（基础设施）团队的成员抽调 [19:35] 专门去支持苹果这件事 [19:37] 其实还是花了蛮多精力 [19:39] 去把这件事情做好的 [19:41] 这里面的Infra（基础设施） [19:42] 就是我刚才之前提到了 [19:44] 如何把这加密计算 [19:45] 如何把这种隐私、推理 [19:48] 这些东西能够支持好 [19:49] 其实这里面的话 [19:51] 我觉得不是一个初创公司能做好的 [19:54] 苹果和谷歌这次花了大力气 [19:56] 去合作的计算链 是怎么做到的呢 [19:58] 如今传统云服务的加密方式 [20:00] 是数据存储时加密 [20:02] 以及数据传输时通过TLS [20:05] 也就是传输层安全协议加密 [20:07] 但是AI模型在真正推理的时候 [20:10] GPU或者CPU必须读取请求内容 [20:13] 也就是说 数据在计算过程中 [20:15] 通常需要以可处理的形式 [20:17] 出现在服务器内存中 [20:20] 所以苹果希望用硬件 密码学 [20:22] 和软件架构来强制隔离用户数据 [20:25] 因为这是ToC端消费者对AI [20:28] 必须要建立起信任的基础 [20:30] 这不是一个good to have（锦上添花）的事情 [20:32] 而是一个must have（必不可少）的事情 [20:34] 所以我们看到这个复杂的PCC架构 [20:37] 一共有以下这么几步 [20:39] 第一步是苹果的端侧设备先判断 [20:42] 用户的请求是否需要上云 [20:44] 第二步 设备要先验证“对面是谁” [20:47] 在发送数据前 苹果设备会 [20:49] 验证目标PCC节点的密码学证明 [20:52] 这也被称为remote attestation（远程证明） [20:55] 在通过证明之后 [20:57] 设备才会信任这个节点 [20:59] 第三步 这个时候苹果设备才会 [21:01] 加密真正的请求内容 [21:03] 在我们之前说到的 [21:04] TLS保护网络连接的基础上 [21:07] PCC还对节点的解密能力 [21:09] 增加了一层更明确的保护 [21:12] 简单来说 [21:12] 网络运营商、普通代理服务器 [21:15] 负载均衡器以及常规云端管理系统 [21:18] 都看不到请求明文 [21:20] 第四步就是数据进入受隔离的计算环境 [21:23] 请求到达节点之后 [21:25] 只在PCC的信任边界内被解密 [21:28] 随后大模型在受隔离的CPU、GPU [21:31] 和内存环境中处理数据 [21:33] 云端宿主系统和普通管理员 [21:35] 不能拥有进入该运行环境的通用入口 [21:38] 第五步 模型生成结果并且加密返回 [21:41] 模型完成推理之后 [21:42] 结果通过加密连接返回用户设备 [21:45] 设备解密结果再把它显示给用户 [21:48] 或者交给Siri、照片 [21:50] 邮件等系统功能继续执行 [21:52] 云端模型在这一步只负责当前任务 [21:55] 不能把用户请求留下来 [21:57] 作为未来训练或者用户画像 [21:59] 第六步 请求数据、临时密钥 [22:02] 和运行状态被清除 [22:04] 任务完成之后 PCC不能长期保留 [22:06] 包括用户输入 模型输入 [22:08] 中间推理数据与请求相关的临时密钥 [22:11] 以及可还原请求内容的日志等内容 [22:14] 苹果把这称之为stateless computation [22:17] 无状态计算 [22:18] 新版PCC的核心变化 [22:20] 是把苹果原本建立在 [22:22] Apple Silicon上的安全理念 [22:24] 迁移到Google Cloud的异构硬件体系中 [22:27] 那么Google Cloud上的PCC [22:29] 靠哪些硬件保护呢 [22:31] 这套系统主要就包括三层硬件信任基础 [22:34] 首先Google就表示 [22:35] PCC使用Intel TDX [22:37] 提供CPU侧的可信执行环境 [22:40] Intel TDX全称Trust Domain Extensions [22:43] 用于创建受硬件隔离的机密虚拟机 [22:46] 来使得内存和计算状态与云端宿主机 [22:49] 虚拟化管理程序及其他租户隔离 [22:52] 即使攻击者控制部分的云端基础设施 [22:55] 也不能直接读取可信域内部的数据 [22:58] 其次英伟达的加密计算保护GPU推理 [23:01] AFM 3 Cloud Pro运行在NVIDIA GPU上 [23:05] 仅仅保护CPU内存还不够 [23:07] 因为模型参数、用户输入和中间结果 [23:10] 都可能在CPU与GPU之间流动 [23:13] 因此PCC使用NVIDIA的 [23:14] Confidential Computing功能 [23:16] 在GPU推理过程中保护数据 [23:18] 并且建立CPU到GPU的受保护计算路径 [23:22] Google官方就明确表示 [23:24] 该架构是结合了Intel CPU [23:26] 和NVIDIA Blackwell GPU的机密计算能力 [23:29] 保护AI推理过程中的“data in use”（使用中的数据） [23:32] 第三 Google的Titan芯片 [23:33] 负责帮助验证基础设施的身份 [23:36] 启动过程和平台完整性 [23:38] 可以把Titan理解为 [23:39] Google Cloud基础设施的硬件信任锚点 [23:42] 系统可以据此判断 [23:44] 服务器是否从经过授权的固件和软件启动 [23:48] 以及平台状态是否符合预期 [23:50] 因此我们看到新版的PCC [23:52] 是形成了一条组合信任链 [23:54] Google的Titan验证平台 [23:56] Intel TDX隔离CPU环境 [23:58] NVIDIA Confidential Computing [24:00] 隔离GPU推理 [24:01] 而苹果软件证明验证实际运行代码 [24:04] 所以说苹果和谷歌这次花了大力气 [24:07] 着重解决的是 [24:08] 如何把这些技术组合成一条 [24:10] 面向大规模生成式AI推理的端到端系统 [24:14] 在此之前 行业中的机密推理技术 [24:16] 还没有被整合成一套具备同等端到端属性 [24:20] 并且可以在全球规模运行的系统 [24:23] 而如今就是苹果进行的第一步尝试 [24:26] 加密计算一个很大的问题就是成本很高 [24:31] 你在上面跑的话 [24:32] 就像你要去做inference（推理） [24:33] 或者是做训练的话 [24:35] 它其实都是特别麻烦 [24:36] 因为要在一个可信执行环境里面 [24:38] 做硬件级的隔离 [24:40] 可能Google那边 [24:41] 也是最近刚刚开始在探索这些技术 [24:44] 这里面的话 它需要对硬件有要求 [24:48] 比如说像那个Arm CCA这样的技术 [24:50] 它才能够把这个速度 [24:53] 到达一个可用的范围内 [24:54] 所以这一块的话 [24:55] 我估计只有Google有这个技术实力 [24:58] 可以去把这个真正去落地 [25:01] 回到这上面来的话 我觉得 [25:03] 这里面的加密问题还是挺难解决的 [25:05] 如果它真的能把这个做好的话 [25:07] 我觉得还是挺了不起的 [25:09] 但目前虽然苹果在隐私上做出了努力 [25:12] 但是有一些地区的监管 [25:14] 依然需要花大力气去打通 [25:16] 而在AI时代 [25:17] 这样的监管正在变得越来越复杂 [25:20] 比如说我们看到 欧盟地区的监管规则 [25:24] 根据《纽约时报》的报道 [25:25] 欧盟委员会与苹果之间 [25:27] 关于AI监管规则的争议 [25:29] 导致了新的AI功能 [25:31] 在欧盟地区的发布推迟 [25:33] 其中的主要争议点在于一项 [25:35] 叫做《数字市场法案》 [25:37] Digital Markets Act [25:39] 简称DMA的竞争法 [25:41] 欧盟地区的这个法案 [25:42] 要求像苹果这样的科技巨头 [25:44] 要确保其产品具有互操作性 [25:47] 这意味着外部开发者 [25:48] 将能够提供可供下载的 [25:51] 与Siri形成竞争关系的AI助理 [25:54] 监管机构就认为 [25:55] 这些规则对于促进竞争至关重要 [25:58] 但是苹果反对说 [26:00] 这将带来隐私和安全方面的隐患 [26:03] 《纽约时报》就披露说 [26:04] 苹果和欧盟已经谈了好几个月了 [26:06] 提出过多种的替代方案 [26:08] 但是双方目前还没有达成一致 [26:11] 这对苹果来说将是非常关键的 [26:14] 因为欧洲是苹果仅次于美国的第二大市场 [26:18] 2025年的销售额是达到了1110亿美元 [26:21] 而大中华区是苹果的第三大市场 [26:24] 同样是非常关键的市场 [26:25] 所以外界也在密切地关注监管的进展 [26:29] 这次苹果发布会上 [26:30] 花很多时间重点讲的功能 [26:32] 还有推出儿童账号 [26:34] 苹果儿童账户 [26:35] 是围绕现有的儿童账号 Child Account [26:38] 大幅度升级了设备初始化、内容访问 [26:42] 通信和屏幕时间管理功能 [26:44] 而这些功能预计随着iOS 27 [26:46] iPadOS 27和macOS 27的相关更新 [26:49] 在今年秋季推出 [26:51] 家长可以决定设备 [26:52] 一开始有哪些app在设置助手中 [26:55] 可以自行挑选允许孩子使用的app应用 [26:58] 孩子们在想下载新应用、浏览新网页 [27:02] 增加新的联系人的时候 [27:03] 家长都可以收到通知 [27:05] 再选择批准或者拒绝 [27:08] 这些功能也可跨iPhone、iPad [27:10] 和Mac使用 [27:11] 我能够想象 [27:12] 这会在各种设备上帮助苹果的销量 [27:15] 因为这样家长就能够放心地 [27:18] 给小朋友属于他自己的设备了 [27:20] 而不是分享家长自己的设备给他们 [27:23] 我们在苹果总部的播客studio [27:25] 也和几名科技内容创作者 [27:28] 聊了聊她们对这个功能的感受 [27:30] 今年苹果发布的这个儿童账号 [27:33] 中间的一系列feature（特色功能） [27:35] 哪一个feature（特色功能） [27:36] 或者哪一个产品 [27:38] 让你们觉得是最重要的 [27:40] 其实首先我觉得那个Screen Time [27:42] 就让我印象非常深刻了 [27:45] 就是它把小朋友能够接触到的 [27:48] 所有的app 分成了三个大致的场景 [27:50] 对 [27:51] 然后让我可以 [27:53] 我们能够以沟通的方式来共同去商量 [27:57] 说你今天能用多少娱乐时间 [27:59] 能用多少学习的时间 [28:01] 我是在整个的体验过程当中 [28:05] 我特别喜欢的是它的设置非常简单 [28:08] 包括最开始儿童账户的开设 [28:11] 包括可以选择儿童 [28:12] 可以选择大一点的 [28:14] 包括成人 包括不同的年龄段 [28:16] 第二个就是它对于很多新手 [28:19] 因为我们四个妈妈 [28:20] 其实还是科技行业的妈妈 [28:21] 其实我们对于电子数码产品的操作 [28:24] 是比较流畅的 [28:25] 但是今天我看到了它的一步一步的 [28:28] 设置、添加 包括后面各种时间的添加 [28:32] 非常好操作 [28:33] 非常easy（简单） 非常简单 [28:34] 那么对于很多大众的父母 [28:37] 对科技产品 尤其是一些觉得很怵 [28:40] 就是他不是很愿意去操作的人来说 [28:42] 非常的简单 [28:43] 还有一点就是 这个时间也可以让小孩 [28:45] 因为它30分钟 [28:47] 30分钟 有的可以长一点 [28:49] 有的可以短一点 [28:50] 我觉得把决策权全部交给这个小朋友 [28:53] 让他做他自己的时间管理者 [28:55] 其实对于小孩的时间管理和自律 [28:58] 也是一个很好的帮手 对 [29:00] 如果说有哪些功能我还希望增加 [29:03] 我今天也反馈给了产品经理 [29:06] 它目前是到点才会提醒 [29:09] 然后他可以去ask（请求） [29:11] 你能不能给我再延长10分钟 [29:13] 我们因为都当过妈妈 我们都知道 [29:15] 戛然而止 是让小孩子情绪立马崩溃的 [29:18] 对 [29:18] 所以我说如果它能够提前5分钟 [29:21] 提前10分钟 给我一个心理预期 [29:23] 有一个倒计时说 [29:25] 你还有5分钟就要结束了 [29:27] 对 因为我们在想 [29:28] 假设他在打游戏 马上要冲顶了 [29:31] 然后啪你给他断掉了 [29:32] 他其实会情绪很容易崩溃 [29:34] 因为尤其是对于小朋友而言 [29:36] 他们受不了突然停止 [29:38] 这也是我在跟孩子教养的过程中发现的 [29:41] 所以如果说feedback（反馈）的话 [29:42] 我就希望它有一个提前提醒的功能 [29:45] 我有一个青春期的妹妹 [29:46] 所以我就觉得 [29:47] 现在出的这些功能是很好 可能 [29:50] 到青春期就不管用了 是吧 [29:52] 对 相对来说 对青春期的孩子来讲 [29:55] 还是没有那么的适配 为什么 [29:59] 有一点国情的原因 [30:00] 就是我们不会用Message [30:02] 我们用的是微信 [30:03] 对 [30:04] 那微信的话我们要怎么管控 [30:06] 这个根本不开放 [30:07] 对 这个只能说完全不开放 [30:10] 但是他的朋友们都在用 [30:11] 而且他很多朋友可能 [30:13] 他用的不是Apple设备 [30:15] 你就没有办法给他 管控他现在 [30:18] 发送的那些信息 [30:21] 对于小一点的小孩来讲 [30:23] 他们的社交需求很多是通过 [30:25] 就比如说电话手表 [30:28] 他们小朋友之间有这个沟通 [30:30] 然后家长也可以看到 [30:32] 但是等到再大一点 比如说上初中 [30:35] 上初中是几岁 [30:37] 十几岁 十二 十三岁 [30:39] 对 差不多就在那个年龄段 [30:41] 他们就想要拥有自己的手机了 [30:43] 对 [30:45] 几乎所有小朋友都有自己的手机 [30:47] 如果你没有的话 他就会觉得 [30:49] 为什么别人都有我没有 [30:51] 对 [30:51] 那这个时候 他又要用 [30:53] 他进入被比较的体系了 [30:55] 对 他又要用微信这样的软件 [30:58] 去跟他的朋友们沟通 [30:59] 这个时候我们就没有办法管控了 [31:01] 但其实我认为这个家长管控的功能 [31:03] 可能比较适合的年龄段就是小学 [31:06] 对 就是13岁之前 [31:08] 刚好它卡到的这个年龄段也是 [31:11] 如果到了初高中的话 [31:13] 可能更多的是大人的一个 [31:15] 他的自律能力 [31:16] 但是你不觉得说 [31:17] 如果像刚才芋头说的 [31:19] 如果他小学就已经养成了 [31:20] 这种按时以及可控 [31:23] 然后还有就是符合一个规范和规则的习惯 [31:27] 那么他到初高中的时候 [31:29] 已经把这个习惯养成了 [31:31] 他可能自己有更多的分辨力 [31:33] 对 [31:37] 最后我们来看看投资人们 [31:39] 是怎么看苹果这次发布会的 [31:41] 我们看到 苹果WWDC的这一周 [31:44] 二级市场上的资本反馈还是比较平淡 [31:47] 股价甚至是下跌了超过5个百分点 [31:50] 主要原因是吸取上次AI产品 [31:53] 迟迟无法交付的教训 [31:54] 华尔街还是在继续地观望 [31:56] Apple Intelligence真正到用户手中之后 [31:59] 用户们的反馈是什么样子的 [32:02] 以及欧盟和中国 [32:03] 这些重要的市场能否去打通监管 [32:06] 从我们作为投资人角度来说的话 [32:08] 算是比较平淡吧 [32:10] 因为 说实话 [32:11] 他并没有给出很多预期以外的东西 [32:14] 给的东西第一就是基本的中规中矩 [32:16] 第二 相当于现在只是发布一个beta版本 [32:20] 实际要发布的话 要到今年秋天了 [32:23] 而且只是在美国 [32:24] 所以实际用的场景到底能不能做得 [32:28] 像它在demo那么好 [32:30] 还是一个很大的问题 [32:31] 所以我觉得还需要观察 [32:33] 总之没有什么很多让人眼前一亮的东西 [32:36] 同时 与用户的反馈类似 [32:38] 华尔街希望看到苹果能够尽快地 [32:40] 把所有第三方软件的权限打通 [32:43] 真正让端侧设备实现agent更多功能 [32:46] 在此之上才会有估值上的进一步想象力 [32:49] 如果只是实现了 [32:50] 目前demo里面的功能的话 [32:52] 我觉得只能叫做符合预期 [32:54] 就说这个考试你可以过关了 [32:56] 但并不说你这个作文写得特别好 [32:58] 当然这东西不是苹果 [32:59] 一朝一夕能完成的事情 [33:01] 苹果自己内部所有的各种app [33:04] 从日历到你的邮件 到你的地图 [33:08] 这些东西可以打通 [33:09] 包括你的短信 [33:10] 这些东西可以打通 没有问题 [33:11] 但现在很大的问题在于 [33:13] 你能不能把其他软件都打通 [33:15] 比如说 我先地图 [33:16] 我要用Uber和Lyft比个价 [33:18] 帮我订个车 [33:19] 你帮我看一看哪个车更便宜 [33:20] 从机场回到家 [33:22] 然后直接帮我订这个车 [33:23] 目前苹果自己并没有说敢做这个事情 [33:27] 因为demo也没有提这个事情 [33:28] 所以我现在的猜测 [33:30] 大概率是它没有把第三方的软件 [33:33] 和自己的那套系统打通的 [33:36] 这样的情况下很多东西可能就 [33:38] 对普通用户的需求来说 [33:41] 很多东西是解决不了 [33:43] 当然其实很多国家和地区 [33:45] 是没有办法用到这个服务的 [33:46] 先在美国实验 [33:48] 美国实验成功了 [33:48] 可能再拿去全世界其他地方做 [33:51] 但美国毕竟还是它最大市场 [33:53] 但毕竟是它一部分的市场 [33:54] 所以我觉得还需要苹果继续努力吧 [33:57] 回顾库克接班乔布斯作为CEO的15年 [34:00] 也是苹果与华尔街蜜月期的15年 [34:03] 给了包括巴菲特在内的投资人 [34:05] 非常丰厚的回报 [34:07] 而如今苹果的新管理层要重回产品时代 [34:10] 也让华尔街怀着观望的态度 [34:13] 从产品的角度说实话 [34:14] 他（库克）并没有做出很多亮点东西 [34:16] 包括他自己推的手表也好 [34:17] 包括Vision Pro也好 [34:18] 最后 对苹果的数字来说 [34:21] 它的营收或盈利来讲 [34:23] 没有什么推动性的作用 [34:26] 我觉得他可能更多是在于 [34:27] 在产品已经够好的一个程度下 [34:30] 我们怎么把我们的利润最大化 [34:33] 怎么把这东西卖给更多的消费者 [34:36] 不同国家的不同消费阶层消费者 [34:38] 就把同一种产品卖给更多的人 [34:40] 而且能把利润率做到最大化 [34:43] 这一点 Tim Cook 确实很擅长 [34:46] 而且他也是做到了 [34:47] 所以从股东回报的角度来说的话 [34:49] 他是确实做很好的 [34:50] 在没有推出任何划时代的新产品的情况下 [34:55] 能够把已有的产品 [34:57] 把它挣的钱能够做到最多 [34:59] 这是他最让投资人感到信服的地方 [35:02] 说实话 新的CEO [35:03] 跟华尔街的交流是比较少的 [35:05] 因为以前的交流 [35:06] 一般是Tim Cook和CFO来做 [35:08] 新的CEO 当然他负责做硬件的开发 [35:12] 这一块主要是做产品 [35:13] 所以跟华尔街的交流是比较的少 [35:17] 我觉得现在 当然从投资人角度的话 [35:20] 有些人会比较喜欢他 [35:21] 因为他觉得很多东西 [35:22] 包括像最近的MacBook Neo [35:25] 是由他一手来推动的 [35:26] 他是在硬件出身 [35:28] 理论上 对产品的掌控 对产品的理解 [35:32] 应该比Tim Cook要好 [35:34] 所以苹果现在到一个 [35:35] 以后不能再挤牙膏了 [35:37] 要把AI做起来 [35:38] 希望能够今后出一些新品的话 [35:40] 那他也许是一个更合适的人 [35:42] 但另外一种看法是在于 [35:45] 也许他不一定是一个最适合的CEO [35:49] 因为除了产品以外的话 [35:51] 就包括他自己做产品的时候 [35:52] 以前我们说 [35:53] 您可能记得以前苹果的MacBook [35:56] 有一个可以变换功能的 [35:59] 这样一个一排不是实体的按键（Touch Bar） [36:01] 那个东西是他推的 [36:02] 但后来发现这东西消费者不喜欢不买单 [36:05] 后来就把这东西给取消了 [36:07] 那个东西是他一手做的 [36:08] 所以他并不是每个产品的 [36:09] feature（特色功能） [36:11] 他所推动的都做得很好 这是第一 [36:12] 第二 他从来没有跟供应链 [36:15] 包括跟华尔街打过交道这样一个经验 [36:18] 是否今后能够很快地把这东西学到 [36:21] 能够很快地达到像以前 [36:23] Tim Cook这样的程度 也是个未知数 [36:25] 所以目前来说的话 [36:26] 我们觉得可能 [36:27] 投资人对他的了解还比较少 [36:29] 所以还需要慢慢观察 [36:31] 华尔街看的是未来几个季度的营收数据 [36:33] 但是如果我们把眼光再放长一点 [36:36] 如果Apple Intelligence真的做起来了 [36:39] Consumer AI真的来到了端侧 [36:41] 通过agent改变了新一代用户的消费习惯 [36:45] 这意味着一个更大市场潜力和想象空间 [36:48] Apple最大的一个优势就在于 [36:51] 当然首先是它用户 用户量 [36:53] 对个人来讲 用户来讲 [36:55] 我觉得最大的好处就是跟我 [36:57] 因为我用iPhone的时候 [36:59] 各方面的东西都要整合起来 [37:01] 跟我的照片 跟我的Email [37:03] 跟我的各种行为 能够整合起来 [37:05] 包括它的Shortcut（快捷指令）的功能 [37:07] 我生活当中很多的硬件软件 [37:08] 我生活当中很多的硬件软件 [37:09] 都已经是被Apple控制了 [37:11] 如果再加上AI的成分 [37:13] 因为AI如果说要做好 [37:15] 其实一个很大的前提就是 [37:17] 我要知道了解你 对吧 [37:19] context is the king（上下文为王） [37:20] 如果说能够把 context（上下文）了解好 [37:23] 那我AI就能做得很好 [37:24] 不只是model（模型）好 [37:26] 谁有最多的context（上下文） [37:28] 尤其是在我们的digital life里面 [37:29] 数字生活当中 [37:31] Apple应该是最了解我们的 [37:33] Google 可能其次 [37:35] 所以说我觉得 [37:38] 它最大的优势是在于这个 [37:40] 所以它的AI不一定要做得很好 [37:41] 我没有觉得 [37:42] 我没看出来它有很多 [37:43] Agentic（智能体）的AI在里面 [37:44] 它还是属于 [37:45] Generative AI（生成式AI）为主 [37:47] 但是即使把那个做好已经是 [37:49] 对消费者来讲 [37:52] 已经有蛮大的一个提高了 [37:54] 苹果挣钱无非是两个事情 [37:56] 第一个是卖硬件 卖设备 [37:59] 第二个是收服务费 [38:01] 苹果在短期 [38:02] 肯定是不希望通过收服务费的方式 [38:05] 来杀鸡取卵的 [38:06] 它肯定是让大家先免费用 [38:08] 绝大部分的feature（功能） [38:10] 可以让大家随便用 [38:11] 就包括生图 照片这东西 [38:14] 如果你消耗token很猛 [38:15] 可能有些限制 [38:16] 但我觉得对绝大部分的客户用户来说 [38:19] 免费的那个token limit（限制） [38:20] 应该就足够用 [38:21] 苹果在短期一定不会去考虑说 [38:23] 我要去挣钱这个事情 [38:25] 它的核心还是希望 [38:26] 你看我的这个手机 我这个产品 [38:29] 移动设备做得够好 [38:30] 所以你今后 [38:31] 希望还是继续用我们的全家桶 [38:33] 你的电脑、你的手机、你的手表 [38:35] 你的一切都用苹果 [38:36] 先把你牢牢地拴在里面 [38:39] 再之后 如果后来觉得 [38:41] 确实比安卓阵营那些都做得好 [38:43] 大家都愿意用了 [38:44] 它那个时候可以再把它分成tier（等级） [38:45] free tier（免费级别） [38:46] mid tier（中级） high tier（高级） [38:48] 再通过中立来说 [38:49] 像一个service revenue（服务收入） [38:50] 因为那边的毛利会比较高 [38:52] 所以我不会觉得它是 [38:54] 第一天一口气就要两条腿走路 [38:57] 它肯定还是先免费让大家用 [38:59] 用习惯了 [39:00] 我再把第二条腿加进来 [39:02] 这样毛利可以再往上走一个台阶 [39:05] 在消费业务这个板块 [39:07] 把AI这个东西最后让消费者买单 [39:10] 全世界只有两个公司是最有优势的 [39:13] 而这两个公司的优势是其他人无法替代的 [39:16] 这两个公司一个是苹果一个是Google [39:18] 手机就两套系统 [39:20] 一套叫做iOS 另一套叫做安卓 [39:22] 全世界没有其他的公司 [39:24] 从数据挖掘的角度 [39:26] 从理解力的角度 [39:27] 能够超过苹果和Google [39:28] 那剩下问题在于 [39:30] 我们现在有这样一个富矿 [39:32] 理论上我对你过去20年 [39:35] 你的人生履历 你的喜怒哀乐了如指掌 [39:38] 那我现在能不能把它落地 [39:41] 让我的AI模型更了解你 [39:44] 所以我能够从你身上挣到更多钱 [39:46] 这东西没有答案 [39:47] 因为现在Gemini并没有做到这一点 [39:50] 虽然它手上有很多的数据 [39:51] 比OpenAI 比Claude都多 [39:53] 但它自己的模型 [39:54] 并没有说能够比OpenAI模型 [39:56] 比Claude模型更了解我 [39:59] 但是今后不知道 [40:00] 今后也许他们下一步慢慢把产品打磨 [40:03] 在未来的某个时间点 [40:04] 也许能把他们这个优势发挥出来 [40:07] 所以想象空间很大 [40:09] 但是最后能不能把你的个人潜力发挥出来 [40:12] 还得看这两个公司能不能最后落地 [40:16] 在上一个移动互联网时代 [40:18] 乔布斯让苹果引领了整个浪潮 [40:20] 之后的15年 我们看到 [40:22] 在擅长供应链整合的库克的掌舵下 [40:25] 苹果完成了利润最大化 [40:27] 而到了现在 当AI革命席卷而来 [40:30] 供应链时代结束了 [40:32] 巨头们纷纷重回研发时代 [40:34] 重回产品时代 [40:35] 对于苹果来说既是危机也是机会 [40:39] 手机硬件的竞争正变得越来越激烈 [40:42] 卷折叠屏、卷相机功能 [40:44] 卷各种花哨的设计 [40:45] 但苹果都没有轻易出招 [40:47] 宁愿在WWDC发布会上花大量时间 [40:51] 讲它的玻璃效果和图标们 [40:54] 我看到我的朋友圈有人po到说 [40:56] 苹果在被它上个时代 [40:58] 引以为傲的东西所困住 [41:00] 但是 这是多么的苹果啊 [41:03] 我这次也是头一回进到苹果总部 [41:05] 感觉苹果的审美追求简直是叹为观止 [41:09] 它整个建筑与环境的融合 [41:11] 包括乔布斯剧院里面 [41:13] 走在底楼向上看 [41:15] 它的那个大理石墙面和天空的映射 [41:17] 甚至我们到播客录制的准备室 [41:19] 都给你一种顶级五星级Spa休息室的感觉 [41:23] 苹果对美的追求 [41:24] 让它愿意押上赌注 [41:26] 去赌人们同样愿意去相信美 为美而买单 [41:30] 但这样的匠心文化 [41:32] 在AI时代能够让苹果保住它的地位吗 [41:36] 今年的WWDC我还没有答案 [41:38] 市场也没有答案 [41:40] 但是需要给苹果credit（认可）的是 [41:42] 它在推动一些只能够由巨头所推动的事情 [41:46] 包括端侧agent（智能体）生态 [41:48] 包括隐私框架 包括儿童账户 [41:51] 而现在 只是AI时代的开始 [41:54] 在一个新的技术变革时代 [41:55] 苹果由一个新的领导层带进了一个新战场 [41:59] 而在这个战场上 [42:00] 也许最大的对手就是苹果自己 [42:03] 而刚从中国回来的库克 [42:05] 在接受我们《硅谷101》采访的时候就说 [42:08] 就算他退休了也会经常去中国看看 [42:11] 我知道（AI功能）涉及到（不同地区的）监管沟通 [42:13] 大概需要多长时间 [42:15] 我不太确定 [42:15] 但我们正在非常努力地推进 [42:18] 希望能尽快带去当地用户那里 [42:21] 好的 太好了 [42:21] 中国对我们来说是一个非常重要的市场 [42:24] 我知道您和中国以及中国的苹果粉丝们 [42:27] 一直保持着长期良好的关系 [42:29] 您有什么想说的吗 [42:31] 我是中国和中国人民的老朋友 [42:34] 我还会来（中国）的 [42:38] 我会持续出现 [42:41] 非常感谢 [42:42] 好 这就是这期节目的全部内容了 [42:44] 感谢大家的收看 [42:45] 你们的点赞、留言和评论 [42:47] 是支持我们《硅谷101》 [42:48] 做好深度科技和商业内容的最佳动力 [42:51] 我是陈茜 [42:52] 我们也会为大家持续关注苹果的AI进展 [42:55] 那我们就下期视频再见了 拜