为什么苹果芯片团队技术很强，却错失了AI的机会？原因何在？
如果单独说苹果芯片的算力基础其实很扎实，尤其是神经引擎的矩阵运算能力，完全能支撑复杂的 AI 任务。但它一直偏向本地端的轻量 AI，比如拍照时的实时计算、离线语音助手这些，在云端大模型的部署上比较谨慎，所以给人一种 “AI 能力不足” 的错觉，但硬件潜力其实很大。
但苹果在AI这方面也有他们不得已的地方，为什么，因为它是定义全球化的公司，但现在的AI发展，其实是区域化发展，尤其是大模型的！例如在国内严格意义上来讲不能用chatGPT等这样的大模型！当然中国的豆包、deepseek等大模型在全球广泛运行也有问题！
例如2026年火爆的seedance2.0，在海外市场虽然火，但正常正规的使用也还是有一定的门槛！但手机电脑这些消费端设备来说，你要做AI，要运行大模型，你就不能有门槛，让人家拿起来就能用。但苹果这个方面在当下环境是做不到的！
之前听说iPhone在中国要开放自己的AI智能能力，报道了几次说要和阿里通义，也听说过要用百度，这两种说法都有，这也就说明了很多问题！再看另外一个手机厂生三星，三星的手机AI能力在中国市场找到就是百度合作才解决了这个问题！
如果他们自己做，那就成本很高了，那他们需要再全球很多地方，单独训练大模型，单独做一个独立体系的AI训练，作为苹果而言，他们肯定不愿意这么做！所以我们就发现了苹果在AI方面好像不够努力，这也一种无可奈何的选择！
举个例子，如果他们在中国训练一个大模型，仅训练一个适配中文语境的大模型，就需要至少百亿级的中文语料，还要搭建符合国内合规要求的算力集群，这对苹果来说成本至少要上亿美元，而且周期要 18 个月以上。相比之下，和百度、阿里这类已经有成熟模型和基础设施的厂商合作，能把成本压缩到原来的 1/5，还能在 6 个月内完成落地。
作为聚焦个人消费端的全球化企业，苹果在 AI 领域不可避免地受到区域法规与数据安全的限制，但它正通过与本土技术伙伴的合作来弥补这一短板。
这种选择或许会让它在本轮 AI 爆发的浪潮中错过部分短期红利，对股价与市场表现产生一定影响，但这并不妨碍苹果在更具想象力的赛道上持续探索 —— 无论是走向现实应用的机器人技术，还是不断突破边界的增强现实领域，这家始终以用户体验为核心的科技公司，依然在为未来的智能生活寻找新的可能。对此大家是怎么看的，欢迎关注我“创业者李孟”和我一起交流！
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