我现在正在用 macOS Sequoia 的开发者预览版写这篇文章，用唯一的主力机装早期的预览版系统还挺冒险的，但窗口管理、备忘录更新这些小更新对我的诱惑挺大，实在没有忍住，就冲了。
发布会之前，Mark Gurman 早就把WWDC将要发布的 AI 相关内容透了个底掉，而苹果欲说还休的样子，让整个发布会的前面大半段显得格外无趣。一个个功能更新对苹果来说不过是屎上雕花，却无情地砸掉一个个中小开发者的饭碗（在此特别哀悼 1password、Moom、Mosaic、fantastic）。
而 Apple Intelligence 给人的直观感觉则像是在把 Mark Gurman 的播客转录成文字大纲照本宣科。没有惊喜，但人人都不会觉得事情仅此而已。
按照苹果官网的介绍，Apple Intelligence 由多个功能强大的生成模型组成，这些模型专门用于用户的日常任务，并可即时适应用户当前的活动，其中包括一个 ~30 亿参数的设备语言模型，以及一个更大的基于服务器的语言模型，可通过私有云计算在 Apple 芯片服务器上运行。
他们将自研模型与开源模型（Phi-3、Gemma、Mistral、DBRX）和类似规模的商业模型（GPT-3.5-Turbo、GPT-4-Turbo） 进行了比较，号称自研模型更受人工评分师的青睐。在此基准测试中，设备端模型（具有 ~3B 参数）的性能优于 Phi-3-mini、Mistral-7B 和 Gemma-7B 等大型模型。服务端模型与 DBRX-Instruct、Mixtral-8x22B 和 GPT-3.5-Turbo 相比具有优势，同时效率很高。
也就是说，用户发起的AI相关需求，苹果会优先使用端侧模型，其次是私有云的服务器端模型，最后才是调用外部模型接口（GPT-4O）。
于是可推导出两点：
- 苹果在当前状态下，并不是完全依赖外部AI服务商，换言之，使用GPT-4O和使用文心一言的体验差距可能没有想象中的大（先给自己一剂安慰剂）。
- 对于外部AI服务商，苹果至少说部分充当了一个分发者的角色，有可能会基于各种因素（合规、性价比、效果），调用多家外部服务。乐观点，国内上线时很可能同时对接文心一言、通义、豆包、kimi（再给自己一剂安慰剂）。
相对于其它模型依赖于用户主动输入信息，苹果将为AI提供系统级的服务，即便仅在端侧运行，可获得的信息资源也是碾压级别。于是我们可以在发布会上看到Siri可以跨应用调用信息，并理解用户个人背景。对 Apple Intelligence 来说，每台设备都是一个独立且可被用于训练的私有数据库。
如果你是一个笔记爱好者，我强烈建议你使用基于本地的笔记应用，比如Obsidian、比如备忘录，你不仅可以基于传统整理术去管理自己的笔记，还可以让 Apple Intelligence 从系统层面实现更丰富的“Notion Q&A”。
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