去年秋季，在被媒体问及对于“苹果在人工智能（下文将简称为AI）技术上落后竞争对手至少两年”的看法时，苹果公司CEO蒂姆·库克给出的回答，是苹果并不介意在某些领域不是先行者，而是更重视产品的完善度。当时他表示，“我们在AI方面并非第一个，但我们以最适应客户的方式来做。”

更注重将AI融入到现有的产品和服务中，而不是单纯地进行技术展示，这是库克为苹果在这一领域的落后“挽尊”的说法。事实上，即便是忠实果粉也得承认，目前Apple Intelligence并未处于AI业界的第一梯队，如果脱离了OpenAI的ChatGPT，Apple Intelligence的表现更是一言难尽。

然而AI又是当下科技企业不得不踏足的战场，所以扬长避短自然就成为了苹果的最优解。日前苹果方面在官网发文披露了Apple Intelligence的开发细节，并重点介绍了差分隐私与合成数据在其中的应用。

事实上，“差分隐私”是一种数据收集策略，利用Hash算法、分段抽样和数学噪声注入等方式，实现尽可能多地了解特定群体表现出的特质，同时尽量不对群体中的个体进行用户画像。简单来说，就是苹果不会将数据与个体一一对应，而是将其与其他上亿份信息混合在一起。

比如Apple Intelligence的Genmoji表情符号功能，就允许iPhone用户使用AI来生成定制的、基于文本输入的表情字符。在用户选择共享设备分析数据时，系统会通过随机噪声算法来收集高频指令，只有某条指令被数百个设备同时提交后，系统才会识别，并且所有的数据都与设备ID完全脱绑。

与此同时，在训练AI模型需要的语料数据层面，苹果方面也选择了使用合成数据，而非直接采集用户的数据。苹果在这一文章中承诺，即便用户启用设备分析计划，个人数据也会始终加密存储在本地，其仅获取经过数学验证的群体趋势报告。

将Apple Intelligence与隐私安全捆绑，其实是一个相当聪明的做法，也符合一直以来苹果积极向外界展示的企业形象。更何况，比拼体验的基础是需要基座大模型的性能来作为支撑，而这恰恰是苹果的劣势，要不然此前Summarization（摘要）功能也不会翻车了。

根据《纽约时报》近期的一篇报道显示，苹果在AI赛道落后的原因，可以追溯到2023年的一次决策失误。在ChatGPT横空出世之后，苹果方面也认识到了生成式AI的威力，时任苹果AI团队负责人的约翰·詹南德雷亚在2023年初向CEO蒂姆·库克提交紧急采购申请，要求大幅增加AI专用芯片的采购量。

然而时任CFO的卢卡·马埃斯特里却将预算削减了一半，同时还要求相关团队更高效地利用现有资源。彼时，苹果选择了端侧AI算力优先策略，拒绝大规模建设数据中心。如今，OpenAI背后有微软的Azure、Antropic背后有亚马逊的AWS，马斯克的xAI也有全球首个10万卡GPU集群计算中心，而苹果则只有5万颗服役超过五年的老款GPU。

毫无疑问，GPU才是当下AI大模型训练和推理的基石，没有足够的GPU就没有算力持续迭代模型。而苹果自研的Apple Silicon服务器还难以满足高性能计算的需求，所以就有了传言称苹果正计划花费约10亿美元，采购英伟达GB300 NVL72 GPU集群服务器系统的消息。

在当下这个技术飞速迭代的AI行业，弯道超车几乎不太可能的事情，DeepSeek-V3/R1也是幻方量化在深度学习领域深耕十余年之后，厚积薄发的结果。如今的情况是消费者开始失去耐心，而苹果也已经错过了为Apple Intelligence补课的机会。

为此，苹果软件工程主管Craig Federighi选择了“引援”，试图用外部技术力量夯实Apple Intelligence的基底。只不过即便有了外援，要让Apple Intelligence就一跃成为业界一流也不是一朝一夕的事情，所以在这个时候，“AI隐私安全”就成为了他们唯一能打的牌。

事实上，苹果在AI赛道的落后，也与其在用户隐私保护上的坚持有关，其极端化的隐私保护政策，就导致了AI团队难以获取足量的数据来训练模型，也无法有效验证端侧AI功能的实际效果。要知道，AI既需要大量的数据来完成预训练，也要有人类的反馈来不断进行优化，这就相当于Apple Intelligence已经是自缚双手。

在过去数年间，苹果事实上已经成为了消费电子领域的隐私保护旗手，同时他们也不遗余力地宣传自己对于用户隐私的全方位保护。从CES会场外的巨幅广告到限制广告商的应用追踪透明度，苹果一直在为用户隐私保驾护航的形象早已深入人心，也顺应了当下普通用户对于个人隐私高度关注的趋势。

此外，苹果方面不遗余力向消费者强化的一个概念，就是使用他们的产品、加入他们的生态，就能获得比竞品更好的隐私保护能力。而这，也是相当一部分注重个人隐私的用户选择iOS、而非Android的原因。

由于苹果在消费电子领域吃到了保护个人隐私的红利，所以将这一成功经验移植到新的赛道无可厚非。更妙的是，普通用户对于AI窃取隐私的恐惧还更胜一筹，而且AI大模型对于数据永无止境的需求，也导致了一众AI厂商正不折手段地获取数据。在这个时候，有一个宣称要保护个人隐私的AI产品，相信也必然会吸引不少的消费者去选择它。