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最近，蘋果春季發布會結束之后，我們從發布會提取了一個關鍵詞：【M4】。

確切來說，是蘋果的M4芯片。

時隔六年，蘋果iPad Pro 終于升級了版本，并且憑借著僅 5.1 毫米的機身厚度，成功取代 iPod nano 成為史上最輕薄的蘋果設備。

作為此次蘋果全新重磅產品，新一代iPad Pro除了更輕薄，還搭載了首發蘋果自研M4芯片，讓CPU性能提高35%，GPU性能提升50%。

而這，也是引起業內外關注的重點。

關于[M4]算力的猜想

在對M4芯片展開暢想之前，我們先來看看市面上第一梯隊的芯片GPU算力如何？

關于最新的M4芯片，據介紹其神經引擎具備 38 TOPS（Tera Operations Per Second，每秒萬億次運算）的運算能力。

38這個數值看起來似乎非常高，但這包含了GPU+CPU共同的運算能力，我們從A17 Pro和第一梯隊芯片數據可以預測得到，M4芯片的GPU運算能力并不會比同行們高出太多，甚至是持平的水平。

這樣一個算是沒有特別亮點的芯片發布，對蘋果而言，究竟意味著什么？

[M4]將會帶來什么？

在過去幾年里，面對不可忽視的AI大模型浪潮，蘋果卻在AI領域一直按兵不動，這引起了各方猜測：蘋果是否在憋一次大招？還是策略方向的決策失誤？

這些都暫且按下不表。

【M4】究竟會為蘋果帶來什么變化，或者說它將如何為蘋果一直以來的強項——用戶交互帶來什么顛覆性的用戶體驗？

（在十多年的發展中，蘋果主要是通過自主研發硬件和優化軟件的方式，來創建和控制自己的產品生態系統，這在過去取得了巨大成功。）

這里提出一個問題：大家覺得蘋果是否真的沒有對AI進行布局？

首先，是那個十多年前非常先進、如今已經被各家AI聊天工具甩下幾條街的Siri。

這是蘋果AI最初級的市場呈現，在【M4】背景下，我們大概能猜測，在 iOS 18中它會全面更換算法，用蘋果自己的大語言模型驅動Siri。

至于這個大語言模型的名字，我們從Ferret到MLLMs，再到上個月透漏出來的ReALM，它叫什么已經不是重點，我們暫且就認為它叫ReALM。

有更具體的消息表示，它有80M、250M、1B和3B四個版本的大小，其中哪怕最小的80M模型都已經比GPT-4的表現更好，而這個尺寸的模型是可以直接裝進運存的，最大的3B模型的表現更是超過GPT-4一大截。

80M版本的模型大概率會內置在本地，用來處理屏幕實體內容。舉例來說，當前你要AI工具幫你處理什么或者識別什么，你至少要把你看到或者要描述的東西用圖片或文字，單獨發給AI的輸入界面。

比如，一張圖片里出現了奇怪的東西，你不知道這個東西是干什么用的，你要先截圖，然后把截下來的圖片發給AI，問它，這個東西是干什么的呀？于是這個步驟就涉及到很讓人頭疼的隱私問題，其次就是不方便。

相當多60歲以上的手機用戶不知道怎么做屏幕截圖，或者要求再高一點，不知道怎么截取圖像中的一部分，但ReALM對屏幕實體的識別功能就能大幅改進以上兩個弱點。

由于隱私和使用體驗這兩個關鍵點，外界猜測蘋果將會把ReALM放在本地運行。

畢竟在過去，“隱私”這一核心價值觀的設立，對蘋果而言是一塊金字招牌。

要想在本地運行這樣一個龐大的模型，并不是一件簡單的事情，因為需要占用海量的內存。

GPT-4表現搶眼，但它們都是在云端運行的，我們的手機或PC端只是發出問題和接收答案，所有的計算都由OpenAI的服務器群組搞定。

上億人的使用，推理計算量是非常恐怖的，于是就會開始遇到ChatGPT無響應、輸出慢、被黑客攻擊和大家最擔心的隱私等等問題。

（有趣的是，在和同事討論這個暢想的時候，他們確實會第一時間考慮到關于隱私方面的隱患。）

我們可以最保守地、最粗糙地按照每10億參數占用1GB內存去換算，那么2000億參數就需要200GB內存，然后為了保證其他軟件的順利運行，還需要額外多準備出十幾GB的內存，于是能運行ReALM大語言模型的蘋果手機可能需要配210GB內存。可今天最頂級的iPhone15 Pro Max是多少內存呢？8GB。

要運行多模態大語言模型，需要把內存加大26倍才可以，這是不可能的，今天就算是安卓陣營的手機，最高內存也只有32GB，離210GB還遠得很。

但蘋果還是打算把這個模型放在本地運行，方法是使用閃存。通俗地說，就是iPhone存放照片和安裝App的那部分閃存空間。

通常來說，這么做速度上會慢15-50倍，你可以想象一下，大約1-2秒鐘才蹦出下一個字，一段300字的答案你要等7-10分鐘才能完整顯現出來。

但蘋果所做的突破正在于此——大幅優化閃存中大語言模型的運行速度。具體方法就是，在大模型運行過程中，只保留一開始就激活的神經元，后續每次運算都基于前一次參數的激活狀態進行刪除和添加。蘋果把這個技術起名為滑窗（sliding window）。此外，還有優化傳輸的一些操作。（來自蘋果的研發人員發布的論文，這些研究有些可能是未來幾個月后會應用在產品中的，也有一些只是可行性上的嘗試，不一定會用在未來產品上。）

△ 蘋果公司關于其在多模態大模型的研究論文。

這樣做是否可行呢？它可能需要一個前提，就是大語言模型在處理前后兩個token的時候，神經元激活的狀況是否高度相似。

而蘋果的優勢還不止于此。因為iPhone、iPad、MacBook這些硬件里的處理器，不論是A17還是M3，都早早留出了很多神經網絡專用的算力。

比如，對iPhone來說，其實從2017年就開始首次在iPhoneX的A11處理器中內置了神經引擎。

至于蘋果是怎么做到只用比GPT-4少得多的參數量就能達到很好的性能，那只有等到今年6月10日WWDC2024發布會上才能最終揭曉。

[M4]將會帶來什么？

總結來說，就是【M4】背景下帶來的下一代操作系統ios 18，可能是蘋果全面開啟AI時代的開始。

試想一下 ，如果嵌入到iPhone中的，是一個能夠在本地部署，并且高度優化過后的 Siri ，將會讓手機成為一個幾乎無所不包的多模態工具，無論是寫文章、編程，還是繪畫，都能隨時隨地，在小小的屏幕間實現。

更重要的是，這將讓AI調度中樞內置到蘋果的生態系統里，實現用戶使用的平權。

所謂的“平權”，就是不論年齡、不論職業、不論學歷、不論學時、不論性別等，擺脫各種人群標簽限制，每個人在使用蘋果的產品時，都不會有功能的差距。

也就是解決“有人不會操作和不懂功能”的問題，再也不會有人把智能產品用成初始老人機的效果，因為這一切都由Siri這樣的“助理”幫你解決了。

也許未來的某天中午，到了飯點，Siri可以根據你上午看了好幾遍炸雞廣告，分析出你想吃炸雞，并為你選擇附近3公里內評分最高的那家直接下單，而你全程不需要參與。

或者在你第二天有行程的時候，Siri會根據你的行程，幫你設置鬧鐘，安排出行時間，列出行李清單，甚至計算每個步驟所需要的時間，然后在合適的時候打開手機里的叫車軟件，幫你約一輛網約車，而網約車還是根據你日常叫車習慣給你安排的車型。

至少，這真的太適合經常要給家里老母親視頻教學電子產品用法的我了。

2011年，蘋果用一句“Hey，Siri”，讓世界第一次感受到了AI的魅力。

2024年，蘋果用一個【M4】，又讓人們開始對蘋果翹首以待。