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蘋果在人工智慧策略上長期採取較為保守的立場，尤其在大型語言模型（LLM）的投入與產品化節奏上，遠不如像 OpenAI、Google、Meta 等競爭者明顯積極。據《The Information》報導指出，這種差異並非偶然，而是源自蘋果內部對於 LLM 長期發展的基本判斷與策略選擇。
報導引述內部觀點指出，部分蘋果高層相信隨著時間推移，LLM 將逐漸變成商品化產品，未必值得現在投入大量資源打造自家獨立的大型模型。與不少競爭者的大手筆訓練自有大型模型策略不同，蘋果更傾向在硬體、平台整合與現有服務上發揮優勢，而非在模型本身上競逐，這有助於理解為何蘋果在 Siri 與 Apple Intelligence 功能的推出節奏上，顯得較為謹慎。
如先前報導，蘋果在 WWDC 大會上推出的 Apple Intelligence 便以本地化與隱私保護為核心，強調在設備端執行與整合，而不是依賴雲端超大模型的純算力競賽。這類策略與其他科技廠追求擁有最大模型參數與訓練數據的做法形成對比。
此外，較近期市場與開發者討論中也可看出蘋果對 AI 生態的布局更偏重於工具與平台層面，例如引入支援 LLM 的開發框架以及讓第三方開發者能在蘋果平台上利用這些模型，而非完全自建獨立大型模型。
蘋果此一策略在短期內可能讓外界對其 AI 競爭力質疑不斷；但從長遠來看，若 LLM 真如內部看法會逐步商品化，蘋果選擇將重心放在硬體優化、系統整合與 AI 體驗本身，可能在特定使用場景中勝過單純追求最大規模模型的方案。這樣的布局也呼應其一貫重視隱私與設備端效能的企業哲學。
目前蘋果並未正式對外公開詳細的 LLM 策略產品路線圖，但從其產品與開發者工具的演進路線來看，公司在 AI 領域的定位確實與其他主要科技巨頭存在顯著差異，而這也可能塑造未來蘋果在 AI 生態中的獨特發展路徑。
錄自：科技新報
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