與OpenAI、微軟、Google和英偉達等公司在AI領域的最新進展相比，蘋果在AI研發方面顯然遇到了一些挑戰。
首先，OpenAI和微軟透過緊密合作，推出了許多先進的AI模型和服務，例如GPT-4 Turbo和Azure OpenAI服務，這些服務旨在降低成本，提高效能，並且增加了開發者的可用性。微軟也與英偉達合作，採用NVIDIA的最新硬件，如H100 GPU和Quantum-2 InfiniBand網絡，以支援大規模的AI訓練和推理工作負載。
谷歌則在其廣泛的AI工具和服務中不斷創新，推出如穀歌 Cloud的Vertex AI等平台，以協助企業建構和部署機器學習模型。此外，Google的Bard和其他生成性AI應用正在各個領域取得突破。
蘋果在AI研發上的困境
技術累積與競爭對手差距：OpenAI 和Google在生成式AI（如大型語言模型）方面的研究和產品已經相當成熟，微軟透過與OpenAI的合作也取得了顯著進展。這些公司已經在多個領域展示了強大的AI能力。
英偉達則在AI硬體領域佔據主導地位，其GPU技術為許多AI應用提供了強大的運算能力。英偉達的晶片被廣泛用於AI訓練和推理任務。
AI產品的商業化：微軟和Google透過其雲端服務（Azure和Google Cloud）向企業客戶提供AI解決方案，已經形成了穩定的商業模式。而蘋果在AI商業化方面的進展相對緩慢，主要集中在設備上的整合應用，而不是雲端服務。
研發策略和資源投入：儘管蘋果擁有強大的硬體和軟體整合能力，以及對隱私和安全的重視，這些優勢在某些程度上限制了其在AI領域的快速擴展。蘋果更傾向於在本地設備上運行AI任務，以確保用戶隱私，這與許多依賴雲端運算的競爭對手有很大不同。
自研晶片和彎道超車
「生成式AI是『蘋果所有產品的關鍵機會’，整合軟硬件，自研晶片，對隱私和安全的保護會是蘋果在AI競賽中脫穎而出的關鍵」。這是庫克在蘋果2024年第一季財報電話會議的總結，或許也是蘋果當下想要突顯重圍的決定因素。
蘋果在AI領域的一個潛在突破點在於其自研晶片的能力。透過自研晶片，蘋果可以優化AI模型在其設備上的運作效率，這可能成為其在AI競賽中脫穎而出的關鍵。
Apple Silicon：蘋果的M系列晶片內建強大的神經引擎，專門用於處理機器學習任務。這使得蘋果可以在不依賴雲端運算的情況下，在設備本地實現高效的AI運算。 M4晶片是其最新的自研晶片，具有更強的運算能力和AI處理能力，支援多達38兆次運算每秒（TOPS）的神經引擎。這為蘋果設備帶來了更強的AI處理能力，有助於其在AI應用和效能上取得優勢。
未來，蘋果可能會繼續強化其晶片設計，使其更適合運行複雜的AI模型，進一步提升設備的智慧化程度。
隱私與安全：蘋果始終強調使用者隱私和資料安全，這也是其AI研發的重要方向。透過在本地設備上處理AI任務，蘋果可以確保用戶資料不會被外洩，從而在隱私保護方面取得優勢。
蘋果計劃在6月舉辦年度全球開發者大會，揭幕其人工智慧策略。會議日期約為6月10日至6月14日，而彭博社報道稱，蘋果的最新AI戰略將是其計劃中的iOS18的更新的一部分，這樣看來，蘋果公司在2024年的AI戰略仍是聚焦於透過增強Siri和整合更多的AI功能來實現提升其設備的智慧化和使用者體驗。
儘管蘋果在AI領域面臨許多挑戰，但憑藉其獨特的硬體整合能力和對隱私的承諾，未來仍有可能透過自研晶片和創新技術實現彎道超車。蘋果的策略不僅是追趕競爭對手，而是透過提供更安全、更私密的AI體驗，找到自己的獨特定位。