剛剛過去的周末，蘋果發表了一篇論文，公布了自己研發的MM1多態大語言模型(Multimodal LLM)。這注定是人工智能發展史上的又一個標志性事件！很遺憾，我不是技術研發人員，對這篇論文只能粗略看懂一些基本信息。我的一些從事大模型研發的朋友，昨天已經徹夜不眠地進行深度研究了。
蘋果這次公布的MM1大模型分爲三個參數規模，其中最大的擁有300億參數，與市面上的主流競品相比，好像不是很大——要知道，谷歌PaLM大模型擁有5400億參數，OpenAI的GPT-4更是擁有1.7萬億參數（注：OpenAI官方並未披露參數數量，僅有外界猜測）。科技博客Daily Dev的評測顯示，MM1在GLUE-Score等多項評測指標上要略優於GPT-4V和Gemini Pro；不過衆所周知，這種評測的參考價值有限。MM1目前還沒有公測，官方也沒有公布上线時間表，要評估其具體的技術水平可能還需要很長一段時間。
蘋果發表的MM1大模型論文的標題和作者列表
對於人工智能行業乃至全球科技行業而言，MM1大模型本身可能是一件小事，蘋果由此表現出的姿態則是一件大事。具體而言：
- 蘋果今後肯定會依賴自研大模型，而不是OpenAI等第三方的大模型或者开源大模型。大模型是一項基礎設施，沒有哪個科技巨頭愿意受制於人，都會投入盡可能多的資源實現自主。今後大模型賽道的競爭會更激烈。
- 根據蘋果一貫的作風，它肯定想實現“軟件-算法-芯片”三位一體的統一，今後肯定會建立自己的AI开發社區，甚至在芯片領域挑战一下英偉達。AMD和英特爾都沒有這個實力，但蘋果確實有一定希望。
- 在長期，最值得關注的話題是：蘋果會不會走邊緣計算、本地化推理的路线？這將直接決定“AI手機”有沒有市場。不過這個問題不是一兩年內能解決的。
先說第一條。在ChatGPT剛剛發布時，業界的主流觀點是：世界上不需要那么多大模型，可能只需要3-5個，包括1-2個最先進的閉源大模型，再加上幾個开源大模型。現在的情況卻是人人都想做自己的大模型。此前很長一段時間，大家都覺得蘋果是一家消費電子廠商，沒有必要押注於自研大模型，只需要租用市面上最先進的大模型就可以了。現實告訴我們，蘋果不是這么想的。就像我的一位從事大模型研發的朋友所說：“AGI時代，自己有控制權的大模型才是最好的。OpenAI不可能將模型參數开放給蘋果，蘋果也不會樂意受制於微軟生態。不管它做不做得好，它只能自己做！”
如果蘋果是這么想的，其他科技巨頭就更會這么想了。谷歌和亞馬遜都投資了Anthropic（除了OpenAI之外最炙手可熱的AI創業公司），Salesforce投資了Mistral；各家大廠收購的小型研發團隊就更是數不勝數了。無論這個世界究竟需要多少大模型，每個科技巨頭都會做自己的大模型，而且肯定不止做一個——內部孵化幾個、外部投資或並購幾個，才是常態。
前一段時間，市場上有消息稱，蘋果從鴻海訂購了2萬台AI服務器，其中40-50%是英偉達H100服務器。當時很多人（包括我在內）認爲這些服務器主要是用來推理的，不過用H100推理顯得過於奢侈了。現在看來，這些服務器應該既包括推理需求、也包括訓練需求。蘋果最不缺的就是錢，既然它決定了押注自研大模型，就一定會把战爭打到底。全球AI算力緊缺的局勢看樣子會雪上加霜。
再說第二條。雖然外界經常低估蘋果的研發實力，但是在歷史上，蘋果經常通過在消費產品積累的資源去進軍中上遊、直至切入核心技術層面，這一點在民用芯片領域體現的最明顯：自從2021年以來，蘋果自研的M系列芯片已經全面替代英特爾x86芯片，成爲Mac電腦的標配，乃至被“下放”到了iPad當中。一位熟悉這個領域的朋友告訴我：“蘋果絕不會甘愿受制於CUDA。它熱衷於獨立掌握核心算法，對自研芯片進行適配優化，從而實現芯片-算法-軟件的整合。不過它一定會小心謹慎地行事。”
衆所周知，英偉達依托CUDA生態，建立了牢不可破的競爭壁壘。但是，英偉達的驅動程序並不开源（注：有極少數开源過，但於事無補），CUDA也並不好用。AMD、英特爾等競爭對手已經被甩出太遠了，依靠它們去挑战英偉達並不顯示。蘋果則擁有這樣的實力，看樣子也擁有這樣的意愿。不過，就算它決定進軍英偉達的地盤，這個過程也會持續相當漫長的時間——要知道，從2006年Mac換用英特爾芯片到2020年轉向自研芯片，經過了整整14年！
附帶說一句，哪怕英偉達的競爭對手（無論是不是蘋果）成功地奪走了一些市場份額，也不會解決當前AI算力緊缺的問題，因爲瓶頸主要在制造環節。尤其是訓練相關的芯片制造，在未來很長一段時間內估計還是台積電的天下。無論誰是AI芯片的王者，它都要依賴台積電代工。這是一個工程問題，只能循序漸進地解決。
最後，今後的AI推理主要在雲端（數據中心）還是終端（手機、電腦）實現，這是一個爭議很大的話題。我們看到各家手機廠商在爭先恐後地推出“AI手機”——很可惜，這些產品現在還沒什么用，消費者沒有任何迫切的需求。當年的雲遊戲概念，是希望把遊戲算力從終端搬到雲端；現在的AI手機概念，則是希望把推理算力從雲端搬到終端。前者已經被證明不切實際（至少現在是如此），後者則前途未卜。
作爲全球最大、最賺錢的智能終端廠商，蘋果肯定會希望終端多承擔一些AI推理職責，這也有助於iOS生態的進一步擴張。然而，技術進步不會以任何科技巨頭的主觀愿望爲轉移。很多人猜測，蘋果大模型的研發方向將指向邊緣計算、本地化和小型化，其战略目標是开發出適合在移動端本地推理的模型。但是從目前的公开信息（主要就是那篇論文）中，我們尚不能獲得足夠的信息。
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