6月11日，苹果在自己的开发者大会（WWDC）上发布了AI服务“苹果智能”（Apple Intelligence）；
1)端侧：算力+运行内存提升是主逻辑，带动SLP、散热、电池迭代。目前苹果端侧支撑30亿参数大模型(考虑到23年发布的高通骁龙8Gen3面向70亿参数大语言模型可实现每秒生成20个Token，我们预计今年安卓旗舰手机端侧模型参数量可能破百)，后续在Scaling law驱使下参数量仍需要进一步提升，倒逼算力升级(我们预计有望从去年A17 Pro 的35TOPS提升至今年40TOPS以上，明年则有望达45-50TOPS)、运行内存升级(iPhone15系列6Gb起步，我们预计今年新机有望8Gb起步)以及SLP、散热(VC均热板)、充电功率、电池等配套环节升级。
高盛对科技公司大举投资人工智能提出质疑：据高盛报告，尽管预计企业将在人工智能上投资超过 1 万亿美元，但 AI 技术相关的高成本，包括数据中心、电网和 AI 芯片，并质疑这些成本是否能够通过回报来证明。
苹果云端基础模型在整体准确性上表现最好，比Gemini-1.5-Pro-Preview-0514和GPT-4的成绩要高一些。
CAMB.AI推出了先进的英文语音合成模型MARS5，采用创新的两阶段自回归-非自回归流程。该模型仅需5秒音频和文本片段即可生成适用于多种场景的高质量语音，支持140多种语言，并可通过标点和大小写控制语调。
想要达到这样甚至是更好的服务和效果，苹果AI就必然要具备系统级的能力。由此，苹果AI背后的大模型就大概率将采用自研方案。
现在，“纯血”鸿蒙的挑战不只在于扩大生态，还要面对AI的竞争，苹果已经把AI融入系统，谷歌也已明确会把AI融入安卓，在这种情况下，鸿蒙势必也无法置身事外。
为了保护用户隐私，苹果还特推出“应用锁”功能，用户可选定将特定APP开启识别功能，只有在输入密码或者Face ID后才能够正常访问。
虽说这些新功能还有些局限性，比如它们仅能重新编排、修饰和校对文本，而不能从头开始创作文本。但即便如此，对于写作者来说还是挺实用的。
