文|適道

《教父》電影中有句話：“千萬不要讓外人知道你想干什么”，這句話似乎也可以用在蘋果2023年前11個月的AI表現上。

今年5月，外媒報道蘋果擔心ChatGPT、Copilot等AI工具收集機密數據，禁止員工在工作中使用。

今年6月，在蘋果全球開發者大會上，庫克甚至都沒提AI，而是同義替換為ML。

但如果說蘋果不在意AI，顯然不可能。畢竟追溯到2010年，蘋果就以2億美元的價格收購了Siri團隊。

今年7月，彭博社報道稱，蘋果內部研發了自己的AI框架Ajax和聊天機器人AppleGPT。其中Ajax基于Google Jax搭建，而AppleGPT則類似于ChatGPT。不過，二者看起來沒有什么創新之處。

今年10月，蘋果又掏出了開源多模態大模型Ferret，擁有70億和130億兩個參數版本。但因為目前只對研究機構開放，也沒激起什么浪花。

同樣是10月，彭博社報道稱，蘋果非常“焦慮”，并已啟動一項龐大的追趕計劃。該計劃由機器學習和人工智能主管John Giannandrea和Craig Federighi領導，服務部門高級副總裁Eddy Cue也參與其中，預算為每年10億美元。

有點諷刺的是，早在2020年，John Giannandrea就在訪談中肯定了蘋果的AI戰略，并表示蘋果不會向外說太多自己的AI能力。

到底是不能說太多，還是其實沒有太多。總之，太多傳言吊足了大家的胃口。

雖然你可以說，作為一家主打硬件的公司，蘋果今年至少發布了Vision Pro，其中數字分身、場景與動作識別等功能都和AI技術有關。

但驕傲止步于11月份AI Pin的刷屏。半個煙盒大小的“領夾”只通過“聽”和“看”就能理解用戶需求，并用AI軟件執行任務，被一些人視為“天生的iPhone殺手”。更重要的是，AI Pin背后的金主爸爸包括微軟、OpenAI 等一系列讓蘋果“焦慮”的對象。

眼看狼群要全方位包抄了，蘋果終于在2023年即將結束之時，放出了兩篇論文。

其中一篇題為《LLM in a flash:Efficient Large Language Model Inference with Limited Memory》的論文提出：蘋果通過一種創新的閃存利用技術，成功地在內存有限的 iPhone 和其他蘋果設備上部署了LLM，這一成果有望讓更強大的 Siri、實時語言翻譯以及融入攝影和AR的尖端 AI 功能登陸未來 iPhone。（關注“適道”，發送：“論文1”，可得論文PDF文件）

在2024年，這條“大模型+硬件”路線或許會直接改變競爭格局。

01 打破內存墻，將大模型放在閃存里

先放數據結論。論文顯示，在Flash-LLM技術的加持之下，兩個關鍵領域得到優化：1、減少閃存傳輸的數據量；2、讀取更大、更連續的數據塊。

優化之后，設備能夠支持運行的模型大小達到了自身DRAM的2倍；LLM的推理速度在Apple M1 Max CPU上提高了4-5倍，在GPU上提高了20-25倍。

Flash-LLM是如何做到的呢？采用了兩種主要技術：

第一、 窗口化技術（windowing），通過重復使用先前激活的神經元來戰略性地減少數據傳輸。大大減少了從存儲器（閃存）到處理器（DRAM）的數據傳輸量。

第二、行列捆綁技術(row-column bundling)，根據閃存的時序數據的訪問強度量身定制，增加從閃存讀取的數據塊的大小，改變了數據的存儲方式。

舉個我們曾在《虧了幾個億， AI項目到底怎么投？看歐洲老牌風投Index如何押寶》中舉過的“圖書館”例子。

假設，你拿著列有20本書的書單去圖書館找書，但這家圖書館就像英劇《Black Books》一樣，書本擺放得雜亂無章。你幾乎要從頭走到尾，才能全部定位出你要找的所有書。

想象一下，你找書時，需要“眼睛”和“腦子”對賬。按照常理，你不會每看到一本書，就從書單里找對應。因為你的大腦已經“閃存”了“重點書名”。

你要做的，只是從當下視線掃過的范圍內找出書單上的書。

窗口化技術（windowing）就是這樣，相當于先用一個算法稀疏化 LLM 的權重矩陣，只保留一部分重要的元素，從而減少計算量，提高計算效率。

同時，因為你一共要找20本書，總不能像狗熊掰玉米拿一本扔一本，因此你需要一個小推車。行列捆綁技術(row-column bundling)就是這個小推車，幫助每次從閃存中讀取的數據塊更大，也提高了數據讀取效率。

速度和大小的雙重突破，或許很快可以讓大模型在iPhone、iPad和其他移動設備上流暢運行。

盡管這種方法也存在一些局限性，包括主要針對文本生成任務，對其他類型任務的適用性還需進一步驗證，以及處理超大規模模型的能力有限等等。

02 迎接 Vision Pro 上市，30分鐘生成“數字人分身

第二篇論文《HUGS: Human Gaussian Splats》雖然不比上一篇驚艷，但也足夠讓人眼前一亮。

這篇論文詳細介紹了一項名為 HUGS（Human Gaussian Splats）的生成式 AI 技術，蘋果研究員兼HUGS論文作者之一的Anurag Ranjan介紹：HUGS僅僅需要一個約50-100幀的原始視頻，相當于2到4秒24fps的視頻，就能在30分鐘內生成一個“數字人分身”。

據悉，這比包含NeuMan、Vid2Avatar在內的其他方式要快約100倍。（關注“適道”，發送：“論文2”，可得論文PDF文件）

根據Ranjan在X上發布的視頻，畫面右方的三個數字人分身正在草坪上快樂跳舞，頗為魔性。

蘋果表示，雖然當前的神經渲染技術比早期有了顯著的進步，但依然最適合用在靜態場景中，而不是在動態場景中自由移動的人類。

HUGS則是建立在3DGS（3D Gaussian Splatting）和SMPL身體模型技術的基礎上，創建數字人分身。當然，目前HUGS技術無法捕捉每個細節，但對于未能捕捉并建模的細節元素，HUGS會自動填充。

而3D虛擬數字人是VR頭顯進一步發展的必然要求。

例如，在去年Meta發布了Codec Avatar 2.0版本，比1.0進一步完成了逼真的數字人效果。

今年，蘋果發布Vision Pro，可以通過前置攝像頭掃描用戶面部信息，基于機器學習和編碼神經網絡，為用戶生成一個數字分身。當用戶使用FaceTime通話時，數字分身就可以動態模仿用戶的面部及手部動作，并保留數字人分身的體積感和深度。

根據彭博報道，蘋果正在為Vision Pro上市做最后的準備，發售有望提前至2024年1月下旬。

據蘋果資深分析師 Mark Gurman 爆料，2024年蘋果的精力會重點放在可穿戴產品上（Vision Pro、AirPods、Apple Watch），一向占據大頭的 iPhone 或將讓位。

這篇論文或許就是迎接Vision Pro上市的準備動作。

03 結語

根據集邦咨詢，從2018年開始，蘋果就悄悄收購了20 多家AI公司，只有少數公開了交易價格。

也就是說，當你以為蘋果終于慢半拍時，大佬正在觀察、努力，悄悄布局生態，然后像以前無數次那樣，突然一鳴驚人，驚艷所有人。

更可怕的是，此前蘋果所表現的“落后一步”似乎是“以退為進”，有兩個信息值得注意。

1、外媒報道，最近蘋果正討論“價值至少5000萬美元的多年期合作協議”，并與康泰納仕、NBC新聞和IAC等媒體接洽，以獲取他們過往新聞文章的使用授權。

跟別的科技公司拿了數據直接訓練不同，蘋果是先取得授權，才會拿數據來進行訓練。

這讓人不由聯想到，最近紐約時報指控OpenAI和微軟，未經授權就使用紐約時報內容訓練人工智能模型。而此案可能是人工智能使用知識版權糾紛的分水嶺。

同樣的還有近期Midjourney V6的版權麻煩——利用人類創作者的作品進行AI訓練是否合法？司法如何保護創作者的權益主張？

2、在“談AI安全色變”的氣候下，今年10月，蘋果供應鏈的香港海通國際證券分析師Jeff Pu發布報告顯示：蘋果可能在2023年已經建造了幾百臺AI服務器，而2024年將會顯著增加。

他認為，蘋果在推出生成式AI時前在謹慎考慮如何使用和處理個人數據，以符合其對客戶隱私的承諾。

也就是說，此前蘋果的“慢半拍”似乎是思考如何在尊重客戶隱私的前提下，使用和處理個人數據。在沒有完美的解決方案之前，蘋果則始終保持謹慎。

此外，Jeff Pu在報告中指出：蘋果計劃最早在2024年末開始在iPhone和iPad上實施生成式AI技術。如果計劃得以實現，2024年末的時間表將意味著蘋果可能會從iOS 18和iPadOS 18開始推出生成式AI功能。

至此，這兩篇論文的發布似乎啟動了蘋果王者歸來的時鐘，2024年，群雄逐鹿的人工智能賽道將會更加精彩。