我一向坚持己见，但当事实改变时，我的看法也会随之改变。今天我想和大家分享一下我为什么改变了对苹果和人工智能的看法。
苹果在人工智能领域的进展一直明显缓慢。与同行不同，它并没有在数据中心上投入数千亿美元。资本支出也基本持平。我们都喜欢关掉的Siri功能，十年来几乎没有任何实质性的改进。短期内，没有人指望苹果在人工智能研究或应用领域取得重大突破。
约翰·格鲁伯是苹果公司最受关注的分析师，他称WWDC上的演示“ 只是一段概念视频”。分析师本·汤普森则认为苹果远未达到技术前沿。我当时也持这种观点。
但我忽略的是，每天当我埋头苦练 ChatGPT 或 Claude，在不同模型间切换时，我都是通过苹果设备完成的。我使用的模型不断变化，但设备却始终如一。直到 OpenClaw 出现，我才真正意识到这一点。
百思买的货架空空如也
OpenClaw一发布，我就开始运行它。我把第一个OpenClaw安装在了家里那台小巧的Mac Mini上。不到一周，它的运行负荷就高得惊人，导致音响系统和监控摄像头都无法正常工作。这个代理程序几乎占用了机器的所有资源。所以我专门为它买了一台新的Mac Mini， R Mini Arnold 。这周，黄仁勋（Jensen Huang）称OpenClaw为“新电脑”。他指的肯定不是Mac Mini，但目前它确实是在Mac Mini上运行的。
新款Mac Mini的交货时间逐渐延长。我二月初购买的那台机器三天就到货了，现在如果选配64GB内存，却要等七到八周。Mac Studio的交货时间也从两到三周延长到了六到八周。百思买的货架空空如也。
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在 Exponential View，我们购买了一台 Mac Mini。他运营着自己的代理程序，以及一台配置精良的Mac Studio，用于托管团队共享的代理程序。如果一家八人公司购买两台机器用于人工智能基础设施，那么对于一家拥有十万名员工的公司来说，就相当于在其现有系统中新增了2.5万台计算机。
这一切背后都有结构性原因。对人工智能推理的需求极其旺盛。数据中心容量有限，利用率很高，而需求增长速度远超芯片的产量。当资源被配给时，在本地运行模型的相对吸引力就会发生变化。Mac Mini 的短缺正是由需求驱动的，其原因正是人们和组织和我一样进行了这样的考量。
为什么选择苹果硬件？
苹果的芯片采用统一内存，CPU、GPU 和神经网络引擎共享该内存，带宽对于消费级设备而言极其高。神经网络引擎每秒可执行近 40 万亿次运算，并专门针对矩阵乘法进行了优化。这一点至关重要，因为矩阵乘法正是 Transformer 模型（所有主流 AI 系统背后的架构）的实际运算内容。虽然整个架构最初是为其他用途而设计的，但事实证明它几乎完美适用于本地 AI 运行。
但芯片只是其中一层。苹果还掌控着操作系统、App Store 和隐私架构。这些都嵌入在各个安全区域、软件和操作系统之中。正因如此，他们拥有着难能可贵的东西——真正的消费者信任。想想你拥有的所有东西，从袜子到钱包。你最常触摸的是什么？如果你有结婚戒指，那肯定是你的；如果你有眼镜，那肯定是你的；然后就是苹果设备。这就是苹果与消费者之间建立的亲密关系。
其结果是，苹果多年来一直在运行一种获取用户价值的机制，却从未有人将其称为人工智能战略。所有第三方模型最终都必须经过苹果控制的渠道，包括应用商店。即使苹果并不拥有这些模型，他们也能从中获取价值。
4K天花板
当电视厂商达到4K分辨率时，一些厂商更进一步。8K电视出现在展厅，也有一些人购买了它们。但人眼在正常观看距离下分辨4K以上分辨率的细节能力有限，电视行业也找到了发展的瓶颈。目前还没有人认真地生产16K电视。
我认为人工智能正在朝着同一个方向发展——并非处于技术前沿，而是应用于人们日常生活中真正重要的任务。达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）曾将数据中心比作“天才之国”，诺贝尔奖级别的智能被应用于解决每一个问题。这种能力对于药物研发、科学研究以及真正高难度的推理任务至关重要。但我们对人工智能的大部分需求并非如此。对于大多数日常任务，你并不需要GPT-19.6，你需要的是更接近GPT-5.8的水平。通过模型提炼和效率提升，这种水平的能力已经在本地设备上得以实现。
当本地化足以满足任务需求时，问题不再是选择哪种型号，而是选择谁的设备？而苹果公司二十年来一直在打造这样的设备，它拥有统一的内存、神经网络引擎、隐私隔离区，并赢得了消费者的信赖。
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原文： https://www.exponentialview.co/p/why-i-changed-my-mind-about-apple