Will the "revolution" of AI applications be in Apple's next big model?

蘋果的 AI 戰略正變得越發清晰，其核心並非單純追逐更大的語言模型，而在於構建一個革命性的 “端雲協同” 智能體（Agent）框架。

11 月 10 日，據硬 AI 消息，野村在最新研報中稱，最新情報顯示，蘋果可能將一個強大的雲端大模型（傳言為谷歌的 1.2 萬億參數模型）作為 “高階推理大腦”，指揮多個在設備上運行的、能接觸用户個人數據的專業化 “端側智能體”。

野村表示，這種混合架構旨在解決當前 AI 應用的核心痛點：如何在利用雲端強大算力的同時，安全、高效地調用用户的個人數據。該行強調，蘋果所構想的這種 “協作智能體模型” 是革命性的，它能執行的任務複雜度和實用性遠超當前任何單一的大語言模型（LLM）。

分析人士認為，這一策略一旦成功，將標誌着 “端側 AI”（Edge AI）真正進入大規模實際應用階段，其意義遠超現有的能力。

它能夠執行高度個性化、情境感知的複雜任務，這是純雲端 LLM 無法企及的。這不僅可能引爆從 2026 年開始的新一輪硬件升級週期（利好更高性能的處理器、內存及無線通信技術），更將重塑 AI 應用生態。

雲端大腦 + 終端特工：蘋果的虛實結合之道

研報稱，根據 2025 年 11 月 6 日彭博社的報道，蘋果計劃在其雲服務中採用谷歌開發的 1.2 萬億參數大語言模型。儘管該消息尚未被完全證實，但這與蘋果此前披露的技術路徑高度一致。

野村表示，蘋果的策略並非簡單地外購一個 “大腦”，而是將其整合進一個更宏大的 “協作智能體模型”（Collaborative Agent Model）框架中。

該框架的核心是 “端雲結合”。雲端的超級大模型扮演 “高階推理智能體”（high-order reasoning agent）的角色，負責理解用户發出的複雜指令。而真正的執行者，是一系列在 iPhone 等設備上本地運行的 “端側智能體”。高階智能體在解析完指令後，會向各個端側智能體分派任務。這種架構極大地節省了計算資源和內存帶寬，因為傳遞給端側智能體的指令是經過壓縮的數據，而非龐大的原始計算。

更關鍵的是，蘋果為這一架構設計了離線備用方案：在處理簡單查詢或設備離線時，一個在設備上運行的 “簡單推理智能體” 可以取代雲端大腦，保證基礎功能的可用性。

五大智能體協同：CAMPHOR 模型如何顛覆用户體驗

野村稱，蘋果近期發表的名為《CAMPHOR：用於多輸入規劃和設備上高階推理的協作智能體》的論文，詳細揭示了這一系統的內部運作機制。

該系統由一個雲端 “高階推理智能體” 和五個在設備上運行的專業智能體組成，它們協同工作，以完成傳統 LLM 無法勝任的任務。

這五個端側智能體分別是：

個人情境智能體 (Personal Context Agent): 負責在用户的個人數據庫中搜索信息，以便根據用户的個人背景來理解查詢。

設備信息智能體 (Device Information Agent): 檢索與設備狀態相關的數據，例如查詢發起的時間、地點，以及當時屏幕上顯示的內容。

用户感知智能體 (User Perception Agent): 獲取用户在設備上的近期活動記錄。

外部知識智能體 (External Knowledge Agent): 從外部資源（如網頁、維基百科、計算器）收集數據。

任務完成智能體 (Task Completion Agent): 調用設備上的應用程序來響應並完成用户的請求。

研報中舉了一個生動的例子來闡釋其工作流程。當用户説：“幫我找下個月去巴塞羅那最便宜的機票，並把它加到我的日曆裏。另外，通知我的旅行夥伴我們的計劃。”

首先，“高階推理智能體” 解析這個複雜指令。

然後，它調動 “設備信息智能體” 獲取當前月份信息；

接着，調用 “個人情境智能體” 從用户數據中找出 “旅行夥伴” 是誰；

最後，指令 “任務完成智能體” 去票務應用中搜索機票，並在找到後通過郵件或信息應用通知旅行夥伴。

野村認為，這種模式的革命性在於，它能合法且高效地利用純雲端 LLM 無法觸及的個人和設備特定數據，從而提供真正個性化、無縫銜接的服務。

端側 AI 革命前夜，新機遇正在浮現

野村在研報中指出，由於集成了外部知識接入能力，該模型有望成為被大眾高頻使用的日常工具，標誌着我們正處於 “端側 AI” 或 “AI 智能體” 進入現實世界應用的前夜。

展望未來，預計從 2026 年起，市場對端側 AI 的期待將進一步高漲。以下幾個領域的技術進步將成為關鍵：

個性化與隱私保護：如何在利用個人數據的同時，提供更強的隱私保護技術。

即時響應性能提升：這直接要求無線通信、處理器（GPU）以及內存帶寬性能的顯著提高。

個人數據廣度擴展：通過整合來自可穿戴設備等更多來源的個人數據，將服務範圍擴展至健康、訓練建議等新領域。

野村認為，未來的贏家不僅是擁有最大模型的公司，更是那些能夠在端側實現高效、低功耗、高安全性計算，併成功構建起軟硬件協同生態的企業。

蘋果的這一佈局，預示着真正智能的個人助理時代或將到來，而相關的硬件創新將是這一切實現的基礎。