苹果情报“真正的潜力”要等到2026/27才能实现

苹果智能显然是一场长期游戏。多长时间？它将再过几年才能做任何真正新颖的事情……

AI是所有人现在都可以谈论的。这也是Big Tech在未来十年内长期增长和不断上涨的股价的机票。

随着电话销售的下降（例如，iPhone 16的需求低于预期）随着越来越多的人抓住iPhone和Android手机的时间更长，AI在适当的时候就适合Google和Apple等公司。

Google的AI方法已经多产；它配备了最新的智能手机 - 像素9系列 - 具有大量真正有用的AI和功能，至少对我而言，在出色的Pixel 9 Pro XL中。

即使苹果情报的延迟和有限的功能，分析师仍然对Apple的AI计划看涨

苹果的方法有点多，好……缓慢而持久。 Apple Intelligence是iPhone 16的大型新功能的延迟，我们甚至不会获得其最基本的功能，直到iOS 18.2 2025年3月。

不过，与以往一样，苹果似乎比跟上琼斯（在这种情况下是琼斯'的谷歌）更热衷于漫长的比赛。

分析师李说，“我们长期喜欢Apple Intelligence，因为Apple是唯一可以利用专有数据提供低成本，个性化的AI服务的软件软件集成玩家。”

用简单的英语，苹果在硬件和软件中的独特位置使它在AI游戏中脱颖而出。

它的主要USP？降低与大规模运行AI模型相关的成本的能力。

目前，这甚至是Openai正在努力管理。

文件显示，OpenAI预计2024年的年度销售额约为37亿美元，估计其收入将增长到明年的116亿美元。

但是，该公司预计，在支付运营成本，薪水和间接费用后，今年今年将损失约50亿美元。该公司一直在与潜在投资者一起在即将到来的资金回合之前散发文件，该文件可能重视1500亿美元- 来源

苹果的AI与Openai不同 - 这是一个问题……

但是，这是真正的踢脚：我们当前的智能手机硬件并不能够以“严肃的AI”目标为目标。

这意味着尽管苹果公司都声称它“构建”了iPhone 16系列有了Apple Intelligence的核心，我们可能不会有iPhone直到iPhone 18或更晚才能真正进行AI。

忠实于2023/24年的总体方式，苹果似乎已使用AI作为营销工具来提高其iPhone 16系列的销售，同时彻底地知道苹果情报的真正潜力是多年的。

Lee提到：“智能手机硬件需要在2026/27年才能进行严重AI之前进行返工。”

因此，如果您希望明天在口袋里进行AI革命，那您就不幸了。我们还有几年的时间才能处理即将发生的事情。

苹果通过AI实施具有比Android具有“长期”优势

李仍然认为，苹果比其基于Android的竞争对手具有长期优势，尤其是考虑到与芯片制造商台湾半导体的合作伙伴关系。

这种合作可能是推动苹果在技术和成本开发竞赛中提前领先的秘密调查。当Android制造商忙于追赶时，Apple可能会悄悄地为大型AI飞跃奠定基础。

现在，我们不要超越自己。苹果的历史是花时间完善事物 - 记住他们拥抱小部件需要多长时间？但是当他们确实推出东西时，通常是 - 尽管不像往常像过去一样 - 光泽。

直到2027年，苹果情报本质上都是毫无用处的

我们必须等到2026年或2027年的想法可能会令人沮丧，但是如果这意味着将AI实际上无缝集成到我们的设备中，那么值得等待。

同时，Android并没有静止。像三星等人这样的OEM正在使用AI功能推动界限，但是如果没有那种紧密的硬件集成Apple拥有的，它们可能会尽快而不是较晚。

人工智能以其目前的幌子很昂贵，即使是Openai也无法摆脱困境。苹果的计划似乎集中在使大规模推出和使用“适当的AI”更便宜的方式上。

Google似乎是唯一可以在此上下文中真正匹配Apple的公司，其像素系列的智能手机系列。但是，即使在这种情况下，Google对像素的控制并不像苹果对iOS和Android的白色那样。

然后是整个隐私的东西：与AI的Google混合模型可以融合设备和云处理。但是要实际工作，双子座需要访问上下文用户消息，可能会损害消息应用程序中的端到端加密。

例如，Google还必须考虑其在Android中的硬件合作伙伴，尽管现在它确实设计了自己的手机和芯片，例如Apple，但在两个部门中，它仍然落后于Apple的几年。

这是什么意思？您在2024年出售的AI并没有刮擦。但是更好的AI即将到来……很快。底线？您还没有听到大型技术AI Hype火车的最后一次听到。cho chooly choo！

理查德·古德温（Richard Goodwin）是英国领先的技术记者，专注于消费技术趋势和数据安全。理查德（Richard）以其深刻的分析而闻名，为Sky News，BBC Radio 4，BBC Radio 2和CNBC贡献了贡献，这使得广泛的受众可以解决复杂的技术问题。