苹果AI又遭延期：迟到的苹果还能赢吗？
文 | 大模型之家
AI 迟到的 iPhone，满场尴尬……
昨晚，一则 "Apple Intelligence 上线再度延期 " 的消息，给苹果在中国市场的 AI 布局泼了一盆冷水：苹果原计划与阿里巴巴合作推出 "Apple Intelligence"AI 服务，却因未获中国批准而被迫再度延期。这并不是苹果第一次在 AI 落地上 " 跳票 "，但这次的影响尤为关键，背后牵扯的不只是技术问题，更是地缘政治和监管格局的错综复杂。
作为苹果在去年年中为 iOS 18 重磅发布的 AI 功能，在中国上线却 " 命途多舛 "。相较于美国本土于 2024 年 10 月正式上线该功能，Apple Intelligence 原定于 2025 年 5 月随 iOS 18.5 一同上线的 Apple Intelligence，在中国版本上引入了 " 双轨制 " 设计，试图通过阿里 " 通义千问 " 和百度 " 文心一言 " 的本地模型来实现内容合规与隐私保护。
对此，阿里巴巴集团董事会主席蔡崇信曾在迪拜峰会公开表示已准备就绪，但最终，合作却被 " 冻结在审批流程 " 中。
AI 功能成了 " 口头支票 "，引发了网友的吐槽："iPhone 16 口口声声‘为 Apple 智能而打造’，结果 iPhone 17 都快上了，AI 还在路上。"
" 为 Apple 智能预备好 " 的口号如今看起来像是倒映在时间缝隙中的虚影。随着苹果折叠屏、超薄机型已陆续曝光，却依然掩盖不了苹果在 AI 落地上的持续滞后。更严重的是，随着每次延迟的公告接踵而来，人们对 Apple Intelligence 的信心也在不断流失。
当真落后？为终端设备而生
在大众印象中，苹果在 AI 领域的进展 " 遥遥落后 "。无论是 Siri 功能的羸弱，还是 AI 体验的缺失，都让其与 OpenAI、Google 甚至国内的百度、阿里形成鲜明对比。行业专家直言，苹果至少落后了两年。
但事实果真如此吗？若聚焦其背后的技术体系，答案并不简单。
2024 年以来，苹果接连公布多个重量级 AI 项目。其中最具代表性的，是 Apple Foundation Model（AFM）与 FastVLM。
其中，AFM 是苹果语言大模型的核心基石，设计初衷并非跑分，而是为 iPhone、iPad、Mac 等设备量身定制的 " 端侧 AI 引擎 "。该模型通过知识蒸馏、结构优化和参数压缩等技术手段，在不到 30 亿（3B）参数规模下实现了媲美 GPT-3.5 的写作能力，并可在 iPhone 15 Pro 上 82ms 内响应首个 Token。
图为FastVLM-0.5B效果实测
而 FastVLM 则是视觉 AI 的一次重大突破。在移动设备上运行的多模态大模型往往面临算力和能耗的双重瓶颈，FastVLM 通过引入 FastViTHD 混合视觉架构，压缩模型体积并提升推理速度，在 iPhone 上实现了传统 ViT 模型无法想象的 85 倍首 token 加速。
这一切都表明，苹果并非没有 AI 积累，只是它始终坚持从终端设备出发，将 AI 作为硬件体验的一部分来打磨。这种策略决定了它的技术路径偏向 " 隐性 "：非聊天机器人的炫技，而是隐入相册、邮件、备忘录等原生应用中，作为底层能力默默运作。
只是，这种隐性部署也决定了它难以用 ChatGPT 那样的 " 对话交互 " 来展现 " 惊艳 "，从而在认知层面显得落后。而随着 AI 计算任务日益复杂，纯端侧架构已难以为继，苹果的 " 设备优先 " 哲学也不得不向现实妥协。
内因外患，苹果 AI 注定 " 瘸腿 "
要理解苹果 AI 的困境，必须正视一个事实：AI 终端和 AI 服务之间，从来就不是非此即彼的关系，而是 " 云 - 端协同 " 的产物。
造成这一现象的原因，在于作为一家 " 国际性消费电子巨头 "，苹果在推动AI 战略的过程中，既要应对终端设备性能的限制，又需应对各地监管政策的复杂性。尤其是在中国和欧盟市场，苹果的 AI 战略遭遇了明显的阻力。
其中，"消费电子产品公司 " 的属性，让苹果拥有了海量的终端设备，依托自研的 Apple Silicon 芯片（包括 A 系列和 M 系列等）在 iPhone、iPad 和 Mac 等设备上运行 AI 模型。然而，随着大模型技术的迅猛发展，终端设备在处理复杂AI任务时仍然显得力不从心，由于体积和功耗的限制，设备端只能运行规模较小的模型，复杂的运算任务仍需依赖云端算力。
为此，苹果在 Apple Intelligence 中引入了混合架构，简单任务由设备端处理，复杂任务则通过加密传输至云端 AI 模型进行运算。在海外市场，苹果选择与 OpenAI 合作，利用其大模型能力来增强 Siri 等功能。
然而，苹果同时作为一家 " 国际化 " 公司，云技术联网技术的应用，又要牵涉到本地化的合规问题。例如苹果 AI 更晚登录欧盟和中国大陆，主要就是涉及监管与审批，但在中国，由于数据本地化和算法备案等合规要求，苹果不得不放弃海外方案，转而接入本地 AI 供应商。这也正是它选择阿里巴巴、并兼容百度模型的原因。
然而，技术调整并不意味着问题迎刃而解。中国 AI 监管的高标准，以及中美之间愈演愈烈的技术审查，使得苹果 AI 项目的每一步都如履薄冰。消息人士透露，监管审批的冻结不仅与技术方案有关，还受到美国方面的直接干预。美国政府担忧苹果借与中企合作 " 间接输出 AI 技术 "，甚至讨论是否将阿里纳入限制出口的 " 实体清单 "。这一幕与当年华为遭封锁如出一辙，只不过这一次，主角换成了苹果。知情人士称，因中美间的地缘政治不确定性上升，该项目审批陷入停滞。
为了 " 掩盖 " 在云端 AI 能力上的缺陷，苹果每每都将端侧 AI 运算的隐私优势作为 " 遮羞布 "，但随着 AI 技术探索的深入、AI 使用伦理的建立以及监管的加强，未来云端 AI 注定走向更加规范的未来。
而更大的危机还在于时间窗口的收缩——在AI产品迭代周期越来越短的背景下，苹果若无法及时推出AI服务，将面临市场用户的连续流失。而中国市场，占其营收近 20%，已开始显露出危险信号。
华为逆袭，苹果式焦虑成真
其中，最显著的信号之一，来自苹果手机在中国市场份额的骤降。
2023 年初，苹果在中国高端手机市场占有率一度高达 70%。然而，据最新数据显示，这一数字在 2025 年第一季度已滑落至 47%。与此同时，华为则在两年内实现了惊人的逆势增长，市场份额从个位数上升至 35%。这不仅是销量的数字游戏，更代表了消费者心智层面的迁移。
在 AI 技术成为卖点的当下，华为不断强化其盘古大模型的终端应用，无论是小艺助手，还是 HarmonyOS 的智能中枢，已在用户体验中展现出强大适配力。更重要的是，在通信、续航、拍摄等传统优势加持下，华为逐渐重新定义了高端国产手机的新标准。
苹果的问题，不只是 AI 来得慢，更在于它 " 给不了确定性 "。每一次功能延期，每一次技术妥协，都在削弱用户对 " 果味体验 " 的信仰。而华为，则通过连续发布的旗舰新品、可见可感的 AI 体验，稳步推进市场认同。这种对比，就像是 " 沉默中的告别 " 与 " 高调的归来 " 之间的对照。
全球博弈下的本地化困局
其实不止在中国，苹果的 AI 战略在全球也面临重重阻力。在欧盟，由于《数字市场法案》（DMA）对互操作性提出更高要求，苹果被迫推迟 Apple Intelligence 的上线。欧盟方面明确指出，苹果需开放 AI 模型接口以供第三方调用，这与苹果一贯的封闭生态矛盾重重。
在美国，OpenAI 等合作伙伴正在成为苹果 AI 功能的核心支撑，但这种依赖也让苹果变得被动。一旦 OpenAI 陷入法律、伦理或政策风波，Apple Intelligence 的稳定性将遭到直接冲击。
而回到中国市场，苹果既不能像国内厂商那样深度参与监管合规，也不愿将核心数据和架构完全交由中方托管。这种 " 想做又不敢做 " 的犹豫状态，使得它在合规、体验和战略部署三者之间始终摇摆。
苹果所面临的问题，从来都不仅仅是技术问题，而是一个科技巨头在全球多元政治格局中寻求战略落地的缩影。尤其是在 AI 这样一个极度敏感的领域，任何合作都可能被放大成地缘竞争的筹码。
迟到的苹果 AI，还能赢吗？
苹果 AI 的每一次延期，都是一次战略路径的重新调整。它不缺技术积累，也不缺工程能力，真正稀缺的，是在不同市场中找到平衡点的智慧。如今的Apple Intelligence，既要应对用户的期待，也要穿越监管的迷宫，还要在本地合作中掌握主动。这一切复杂交织，使得它每向前一步都举步维艰。
当 AI 成为手机的新引擎，苹果要想保住昔日王座，就必须拿出能真正落地、稳定可信的解决方案。而这一切，留给苹果公司和库克的时间已经不多了。因为下一代 iPhone 发布时，用户也许不会再仅仅关心处理器的跑分、摄像头有多少像素，而是会问：" 你的 AI，到底准备好了吗？"