明珠不再蒙尘，苹果终于意识到Mac才是最好的AI PC

苹果放弃探索了十年之久的电动汽车项目、全面转向 AI，无疑是最近几天科技圈的头版头条。近日在苹果公司举行的年度股东大会上 CEO 蒂姆 · 库克表示，该公司在人工智能方面 " 投入了大量资金 "，并将于今年晚些时候宣布一项重大公告。此外他还谈及，" 所有由苹果芯片驱动的 Mac 都是非常强大的人工智能机器。事实上，目前市面上用于人工智能的电脑，没有比 Mac 更好的。"

" 生成式人工智能具有令人难以置信的突破潜力，将为用户在生产力、解决问题等方面带来变革性的机会 "，这般表态与库克一贯的谋定而后动的惯例俨然也形成了鲜明的对比。其实也不怪他一反常态，毕竟目前苹果力推的 " 空间计算 " 概念也遇到了 " 既生瑜何生亮 " 的难题，OpenAI 所引领的 AI 狂潮几乎将所有注意力给吸走了。因此现在的情况，是在 AI 领域苹果俨然已处于落后状态。

且不提作为领军者的 OpenAI，谷歌有 Bard、Gemini，Meta 有开源大模型 LLaMA 2，微软有 Copilot，亚马逊有 Amazon Q，而苹果则只有一个在传闻中的生成式 AI 模型 "AppleGPT"。其号称拥有 2000 亿参数，在语言理解和生成方面具有高度复杂性和强大的解析力，但 AppleGPT 毕竟还没有落地。所以如今的现实，是从 2022 年的 Stable Diffusion 引爆生成式 AI 这一概念以来，接近两年时间苹果在这个赛道几乎是毫无建树。

一手好牌打的稀烂，这似乎是如今苹果在 AI 领域最恰当的形容。苹果的统一内存架构则是该公司在 AI 赛道最强的一张牌，库克说目前市面上用于人工智能的电脑没有比 Mac 更好的，其实并非吹牛，AI PC 这个概念的旗手原本应是苹果才对。众所周知，算力就是 AI 时代的 " 石油 "，英伟达在这两年一飞冲天、达到市值接近 2 万亿美元历史顶点，无疑就是因为他们掌握了算力供给。

然而在算力之外，一个极少被提及的概念 " 内存墙 "，却是另一个影响大模型性能的主要因素。而参数量则是大模型性能的基础，参数越大、性能才能越高，以至于大模型相关厂商在参数规模上可以说是竞相大放卫星。可随着 AI 大模型参数量的不断增长，内存不够的问题也已经逐渐凸显，"CUDA out of memory" 这样的报错提示已经成为了如今 AI 从业者最不愿意看到的代码。

"CUDA out of memory" 是指使用 CUDA 进行计算时，GPU 内存不足所导致的错误，这个问题往往出现在需要处理大量数据的时候，这也是为什么在购买用于 AI 的 GPU 时，显存同样也是最为核心的指标之一。例如伯克利 AI 实验室的学者 Amir Gholami 就曾表示，未来内存墙将是比算力更大的瓶颈。

Amir Gholami 的研究团队发现，Transformer 架构的大模型尺寸以每两年 410 倍的速度疯狂增长，而 GPU 作为 AI 算力的基座，其内存容量增长速度却只有每两年 2 倍。因此也使得 GPU 内存容量严重制约了可训练的模型规模和算力提升速度，并成为了阻碍 AI 技术发展与落地的重要瓶颈。如今 GPU 显存只有 8GB 的水平，那么无论开发者如何进行优化，想要容纳一个千亿参数的大模型显然也是巧妇难为无米之炊。

为此，英伟达给出的解决方案是构建 GPU 集群来提供聚合的更大内存。比如说目前 AI 大模型的 " 硬通货 "DGX H100 系统，其核心是 8 个 H100 GPU，一共可以提供 640GB 的 GPU 内存。然而这个方案的问题在于成本高昂，售价更是高达 30 万美元以上，且无法逾越 GPU 间的 " 通信墙 "，也就是数据交换时、由于访问带宽和延迟的限制导致性能下降。

作为英伟达在 GPU 领域的老对手，AMD 的策略则是弱算力 大内存。AMD 此前在 "Advancing AI" 活动上推出于大模型训练和推理的 MI300X GPU 时，苏姿丰博士就特别强调到，"MI300X 的使命是缓解大模型分布式训推所面临的内存制约和互连制约 "。

与英伟达的 H100 相比，MI300X 的高带宽内存密度最高可达 H100 的 2.4 倍，高带宽内存带宽最高可达 H100 的 1.6 倍。也就是说，MI300X 能运行比 H100 更大的 AI 模型。

这样看来，苹果的统一内存架构与 AI 大模型岂不是天作之合，Apple Silicon 芯片甚至都不用重新设计，直接就能作为推理卡使用。当其他厂商还在苦苦寻找如何将端侧大模型部署在 PC 上，以期让 AI PC 名副其实时，苹果却对已经打好地基的端侧 AIGC 生态 " 不屑一顾 "。君不见过去两年如火如荼的 AI PC 概念，苹果此前从来就没有将 Ma 与其联系到一起。

好在，苹果方面终于还是意识到了搭载自研芯片的 Mac 在 AI 运算能力方面的优势，只不过这一天到来似乎有点晚。从某种意义上来说，苹果更像是在亡羊补牢。至于说为什么明明已经拥有了现实基础，相关概念也得到了业界的追捧，苹果早前却一直无动于衷。当然是因为今天的苹果与当初推出 Apple II、iPhone 4 的苹果，不是一个企业了。

诚然，苹果是以破坏式创新起家、乃至走向辉煌，当初 iPhone 4 给市场带来了与以往截然不同的价值主张，更是砸掉了功能机的饭碗、开启了智能手机时代。然而随着苹果吃到了智能手机时代最大的一块蛋糕、将市值推向 2.8 万亿美元，大企业病也就随之而来。

苹果造车失败、iPhone 被诟病只有 " 参数升级 "、却缺乏 " 技术创新 "，乃至在 AI 上的落后，或许皆因同一个原因，即某位苹果高层察觉了新兴赛道的机遇，也难以下定决心在前途未卜的情况下将个人在公司内的未来推上赌桌。尽管财大气粗的苹果公司可以承受失败带来的冲击，但员工可能经不起这样的失败。

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