互联网Ⅱ行业快评：苹果WWDC大会点评：看未来端侧AIAGENT与软件厂商的应用边界

　　事项：
　　苹果与北京时间2024 年6 月11 日召开年度开发者大会，展示了苹果在AI 领域的进展，发布了众多AI 功能。
　　国信互联网观点：1）未来端侧AI Agent 与软件厂商的AI 应用适用于不同需求场景，通用型短逻辑链条功能更适合端侧AI Agent，而专业领域、长逻辑链条场景仍适用于软件厂商。简单需求时，硬件AI 助手比应用中的AI 助手更具备交互的便捷性，如本次发布的Siri 支持信息查询、设置提醒、照片编辑等跨应用程序的数百项新操作。当需求具体到应用层面，软件应用拥有更多用户操作数据、更了解用户需求，预计将会有更好的表现。2）苹果通过软硬件升级提供易于使用的平台工具，吸引更多开发者加入从而推动自身AI 生态的发展。苹果AI phone 通过引入GPT-4o 模型和全面升级的Siri 牢牢把握C 端高频交互入口。
　　iPad OS 的更新使iPad 产品定位发生改变，成为更加便捷、实用、易于交互的工具载体。苹果以M 系列芯片和MX 开发者生态为核心，提供芯片、平台和系统服务，以支持大模型和应用的落地部署，从而推动整个生态发展。3）Apple Intelligence 采用云侧与端侧共同提供算力支持，端侧保证运行效率和隐私，云侧满足复杂需求，更加适宜C 端使用场景；4)苹果相比与其他AI 产品更注重交互体验，将AI 功能嵌入用户日常使用中，从而实现高粘性。5)AI 产品使用渗透率的提升以及高配硬件的需求是苹果换机潮的主要驱动。苹果的AI 产品将进一步推动AI 的普及化，同时随着AI 功能的渗透率提升促进产品换代。同时，AI 更高的硬件配置需求会导致旧机型无法使用或者体验上存在差异，大概率也会带动高性能新机型的需求和更高的定价。在秋季发布前，预计苹果将会发布更多的AI 软件，通过Mac 和iPad 产品联动更新带动生态迭代。6)苹果与先进模型厂商OpenAI 浅层合作接入AI 能力。采用API 接口和SDK 调用的模式去对接大模型，保留了后续自研大模型的空间。7）投资建议：建议关注AI 领域端侧产品和应用进展，关注AI 大模型进展。8）风险提示：AI 模型技术发展不及预期，AI 应用商业化进展不及预期，大模型幻觉、伦理等安全性问题。
　　评论：
　　苹果WWDC 大会主要内容
　　1 系统级AI 协作工具Apple Intelligence： 作为苹果公司推出的跨应用免费AI 功能套件，AppleIntelligence 集成在iOS 18、iPad OS 18 和mac OS Sequoia 中，为各项功能应用AI 赋能，覆盖了邮件、备忘录、Pages 以及第三方应用等场景，具备重写、校对和总结文本的功能。同时通过与用户的iPhone、智能手表、智能耳机等无缝连接，实现信息同步、智能提醒和强大的健康监测功能。
　　2 个性化更新：Apple Intelligence 通过深度整合用户的个人数据和日常习惯，根据使用习惯不断优化自身性能，提供定制化和预测性的智能服务。例如在会议时间变动可能影响接送孩子的情况下，系统会分析用户的日历、邮件和交通信息，提供实时的调整建议和解决方案。
　　3 端侧+云的AI 支持：在设备端通过其先进的苹果硅芯片（如A17 Pro 和M 系列芯片）提供AI 功能支持。同时，苹果与OpenAI 合作，将ChatGPT 集成到Siri 中，使其能够在云端处理更复杂的问题，并在查询之前征求用户许可。
　　4 Siri 的新升级：Siri 能够更准确地理解用户意图，理解用户正在浏览的内容，并针对相关App提供操作建议，例如自动找到并提取电子驾照号码以完成表单填写。支持文本和语音输入，如查询天气、设置提醒或控制智能家居设备。可以跨应用程序执行数百项新操作，例如让“照片”应用编辑用户正在浏览的图片。
　　5 私有云隐私保护：利用Private Cloud Compute 技术私有云计算来扩展能力，在不收集用户数据的情况下提供个性化智能服务，同时确保用户数据安全和隐私。在处理用户数据时的隐私保护措施，即用户的数据不会被永久存储在任何服务器上。用户数据仅在执行用户明确提出的请求时才会被使用，不会用于其他任何目的。
　　6 Apple Vision Pro 更新：Apple Vision Pro 所使用的Vision OS 2 系统将带来更沉浸式的使用体验，包括空间照片效果升级、Mac 虚拟显示器的显示分辨率和尺寸提升等。Apple Vision Pro 将在更多国家开售，包括中国大陆、日本、新加坡、澳大利亚、加拿大、法国、德国、英国，其中中国大陆、日本、新加坡将于6 月28 日开售。
　　点评
　　1) 未来端侧AI Agent 与软件厂商的AI 应用适用于不同需求场景通用型短逻辑链条功能更适合端侧AI Agent，而专业领域、长逻辑链条场景仍适用于软件厂商。因为AIAgent 在训练过程中需要大量的操作数据，而这些数据很难获得，尤其是涉及复杂逻辑链条的场景，软件厂商相比端侧硬件厂商在特定应用场景更懂用户操作链条和使用需求。比如通知提醒、日程更改、调用计算器等功能，硬件AI 助手比应用中的AI 助手更具备交互的便捷性，适合端侧助手直接完成。但如果需要AI Agent 去美化图片，何为好看就涉及到很多经验和操作数据，这种复杂操作和模糊目标的场景更适合软件厂商助手完成。
　　2) 苹果通过软硬件升级提供易于使用的平台工具，吸引更多开发者加入从而推动自身AI 生态的发展苹果AI phone 通过引入GPT-4o 模型和全面升级的Siri 牢牢把握C 端高频交互入口。苹果AI phone 不仅重塑了人机交互模式，还通过Apple Intelligence 将AI 深度整合进iPhone、iPad 及Mac 的操作系统中，从而在硬件和软件层面共同构建了一个强大的AI 生态系统。
　　iPad OS 的更新使iPad 产品定位发生改变，成为更加便捷、实用、易于交互的工具载体。搭配M4 芯片的iPad 现在足够强大，相比手机可以运行更多和更复杂的AI 功能。随着后续迭代，预计可以在iPad 上迭代本地模型。这使得iPad 在艺术、平面设计、3D 设计等应用场景中具有优势，例如通过扩散模型生成效果图，实现写、画、生成一体化。
　　苹果以M 系列芯片和MX 开发者生态为核心，提供芯片、平台和系统服务，以支持大模型和应用的落地部署。苹果通过提供个人主机服务，通过MLX 框架，开发者可以在一台苹果电脑上轻松开发AI 应用。尽管目前开发者普遍使用PyTorch，但苹果自家的MLX 框架基于统一架构的芯片，MLX 原生支持苹果系统，语法简洁，便于直接调试，尤其适合iOS 生态的开发。这降低了开发AI 应用的门槛，使开发者更容易熟悉并习惯苹果生态从而推动整个生态发展。
　　3) 产品采用云侧与端侧共同提供算力支持，端侧保证运行效率和隐私，云侧满足复杂需求Apple Intelligence 强调在设备端处理任务，对于用户的AI 需求，苹果会先端侧判断解决问题的置信度，如果较低则在征询用户同意后上云脱敏处理，然后云端处理得到答案返回端侧。另外利用Private CloudCompute 技术，在不收集用户数据的情况下提供个性化智能服务，同时确保用户数据安全和隐私。
　　相比B 端场景性能要求高、本地端侧较难满足使用需求，C 端更适宜端侧用小模型处理简单需求，云端解决复杂需求再反馈到本地端。
　　4) 苹果把AI 无缝嵌入使用过程，相比与其他AI 产品更注重交互体验AI 应用当前面临的主要难点是怎样将AI 应用落地以及如何实现用户交互。而苹果在做无缝交互和无感交互上较为领先，将AI 功能嵌入用户日常使用中，从而实现高粘性。纵观苹果功能的开发，经常采用从日常需求变成日常习惯的渗透模式，从而形成一种潜意识的用户粘性。
　　5) AI 产品使用渗透率的提升以及高配硬件的需求是苹果换机潮的主要驱动AI 功能的无缝接入对于用户来说学习成本低，可以拓展AI 的中长尾端用户。目前AI 产品的使用人数并不很多，苹果的AI 产品预计将进一步推动AI 的普及化，同时随着AI 功能的渗透率提升促进产品换代。
　　AI 功能带来了更高的硬件配置要求。虽然iPhone 15 Pro 和Pro Max 内存升级后可以支持端侧7B 的模型，但对3D 和摄影等算力使用较高的功能，需要更大的内存才能满足。更高的硬件配置需求会导致旧机型无法使用或者体验上存在差异，同时大概率也会带动高性能新机型的需求和更高的定价。
　　苹果AI 产品通过接入AI 功能实现自身生态的迭代，各个系统的一同更新带来较好的协同效果。在秋季发布前，预计苹果将会发布更多的AI 软件，同时Mac 和iPad 产品联动更新带动新的需求，从而促进用户的换机潮。
　　6) 与先进模型厂商OpenAI 浅层合作接入AI 能力，保留了后续自研大模型的空间苹果的端侧本地模型采用苹果自己的模型，而云端模型目前与OpenAI 合作，主要采用API 接口和SDK 调用的模式去对接大模型。
　　短期苹果自身主要着力在小模型上，而不像其他大模型厂商专注参数更大的大模型。长远来看苹果依旧有自己训练AI 大模型的动力，不过在当前模型训练投入大、迭代快、开源闭源格局不确定，大模型技术发展到一致性共识阶段预计投入研发会更具备性价比。
　　投资建议：
　　建议关注AI 领域端侧产品和应用进展，关注AI 大模型进展。
　　风险提示：
　　AI 模型技术发展不及预期，AI 应用商业化进展不及预期，大模型幻觉、伦理等安全性问题。
【免责声明】本文仅代表第三方观点，不代表和讯网立场。投资者据此操作，风险请自担。

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