公司战略与目标 - 苹果首席执行官蒂姆·库克罕见召开全员大会，向数万名员工传达公司"必须"在人工智能领域取得胜利的目标，并将为此投入"不设上限"的资源 [1] - 库克强调人工智能的影响将超越智能手机与互联网，公司必须布局该领域以避免落后 [3] 历史经验与信心 - 库克援引公司历史表示，苹果并非首次后发制人，如Mac、iPhone、iPad均重新定义了行业标准 [3] - 公司对在人工智能领域取得成功充满信心，认为有能力再次重塑行业 [3] 技术布局与投资 - 苹果将自研下一代Apple Silicon芯片，AI加速器规模将翻倍，成为所有终端设备的核心引擎 [3] - Siri项目被重构，原混合架构因质量未达标被放弃，交由Vision Pro负责人团队重新设计端到端大语言模型架构，预计2025年发布重大升级 [3] - 公司已评估收购或深度合作多家AI初创公司，包括Perplexity与Mistral [3] - 苹果继续与OpenAI、Anthropic保持技术对话，以加速AI功能落地 [3]

公司战略与目标 - 苹果公司首席执行官蒂姆·库克罕见召开全员大会 明确公司必须在人工智能领域取得胜利 并将投入"不设上限"的资源 [1] - 库克强调苹果历史上多次后发制人 重新定义行业标准 包括Mac PC iPhone智能手机 iPad平板电脑 人工智能的影响将超越智能手机与互联网 [2] 技术研发与产品规划 - 下一代Apple Silicon将把AI加速器规模翻倍 成为所有终端设备的核心引擎 [2] - Siri原混合架构因质量未达标被放弃 项目交由Vision Pro负责人迈克·罗克韦尔团队重新设计端到端大语言模型架构 预计2025年发布重大升级 [2] 合作与收购动态 - 苹果已评估收购或深度合作多家AI初创公司 包括Perplexity与Mistral [2] - 苹果继续与OpenAI Anthropic保持技术对话 以加速AI功能落地 [2]

公司战略与技术发展 - 公司正考虑运用生成式人工智能技术加快定制芯片设计进程 [1] - 自2010年推出iPhone专用A4芯片后，定制芯片已广泛应用于Mac台式机、Vision Pro头显等设备 [4] - 关键经验之一是芯片设计过程中必须采用最先进的工具，包括电子设计自动化（EDA）领域的最新设计软件 [4] 行业动态与合作伙伴 - EDA行业巨头Cadence Design Systems和Synopsys正争相将人工智能功能融入各自产品 [4] - EDA企业在支持处理复杂芯片设计任务方面作用重大，生成式AI有望在更短时间内完成更多设计工作，极大提升效率 [4] 重大决策与转型 - 2020年公司决定将Mac系列彻底从英特尔芯片转换为自主研发的Apple Silicon，无备用方案或旧架构分支产品 [4] - 此次转型涉及巨大软件工作量，公司采取果断决策、坚定推进的策略 [4]

【 科技新报 】据《彭博社》记者Mark Gurman 最新报导指出，苹果正计划在2027年推出一款"几乎全 玻璃、曲面设计 " 的iPhone，而该年份恰逢iPhone问世20周年。 这项说法呼应了《The Information》上周末的报导，该报指出 " 2027年的某款iPhone将把前镜头隐藏于 屏幕之下，实现真正的全屏幕边到边显示 " 。而去年底《The Elec》也曾报导，苹果正与显示器供应 商合作开发无边框iPhone，但并非如三星或vivo先前推出的那种侧边下弯曲面屏幕。 不过Gurman所说的 " 几乎全玻璃、曲面 " iPhone的设计听起来更令人好奇，毕竟目前的iPhone 15 Pro 就已具备大量玻璃覆盖，只有镜头周围与钛金属边框为金属材质，最接近的概念或许是苹果过去揭露 的多项专利设计，其中一项来自2019年的专利，描述了一款以玻璃环绕机身、形成"连续环状外壳 " 的 手机。 除了变革性的iPhone设计外，Gurman认为2027年将是苹果 " 产品大爆发 " 的一年，包括： 此外，Gurman表示，到2027年，苹果也可能推出由大型语言模型驱动的全新Siri，并投入研发自家伺 ...

苹果自研芯片战略 - 公司2020年宣布Mac过渡到Apple Silicon，在不到3年内成功开发出比英特尔处理器更快、更高效的芯片[1] - 目前正试图取代高通，从iPhone 16e搭载的全新C1调制解调器开始，最终目标是实现所有网络功能内部化[1] C1调制解调器特性 - 首款C1调制解调器注重效率，不支持5G毫米波和全部波长，但被称为"iPhone上最省电的调制解调器"[3] - 性能测试表现良好但非最佳，将主要用于iPhone 17 Air机型[3] 未来调制解调器路线图 - C2代号Ganymede，2026年iPhone 18首发，支持mmWave、6Gbps下载速度，Sub-6六载波聚合，mmWave八载波聚合[3] - C3代号Prometheus，2027年iPhone 19搭载，计划超越高通性能并支持下一代卫星网络[4] - 考虑2026年为MacBook提供蜂窝支持[4] 网络芯片替代计划 - 正在开发替代博通网络芯片的Proxima芯片，支持Wi-Fi 6E，2025年HomePod mini/Apple TV首发[6] - 分析师预测该芯片将应用于整个iPhone 17系列，增强设备间连接性并降低成本[6] 芯片集成规划 - 计划将蜂窝调制解调器集成到主Apple Silicon芯片组中，最早2028年实现，可提升成本效率和性能[7]

核心观点 - 苹果向NVIDIA订购10亿美元的GB300 NVL72 GPU集群服务器系统，标志着其在AI战略上的重大转变，从依赖自研芯片转向商用GPU [1][3] - 这一决策反映了GPU在生成式AI领域的统治地位，以及NVIDIA在AI硬件生态中的不可替代性 [8][14] - 苹果的转向凸显了在AI竞赛中时间优先级的重要性，自研ASIC的开发周期无法满足当前市场需求 [16][19] - NVIDIA的财务表现和产品性能进一步巩固了其在AI硬件领域的领先地位 [8][11] - 尽管ASIC在特定场景下仍有优势，但在当前Gen AI浪潮中，GPU的通用性和生态成熟度使其成为首选解决方案 [16][19] 苹果的AI战略转变 - 苹果长期依赖自研芯片，但在生成式AI领域转向NVIDIA商用GPU，订购约250台NVL72服务器，每台成本370万至400万美元，总价近10亿美元 [3] - 这一转变可能源于自研芯片开发周期长、优化成本高，无法满足市场对高性能计算的迫切需求 [3][16] - 苹果可能采取混合策略：利用NVIDIA GPU进行模型训练，Apple Silicon专注于推理和边缘设备 [6][19] - Siri竞争力下降和生成式AI的快速发展是促使苹果调整AI战略的重要因素 [4][5] NVIDIA的统治地位 - NVIDIA的GPU搭配CUDA生态已成为训练大语言模型的事实标准 [8] - 在截至1月26日的第四季度，NVIDIA实现营收393亿美元，同比增长78%，毛利率高达70%以上 [8] - 约41%的收入来自微软、谷歌、亚马逊和Meta四大客户，这些公司表示GPU供应不足是构建AI数据中心的瓶颈 [9] - GB300 NVL72平台集成了72个Blackwell Ultra GPU和36个Grace CPU，与前代相比响应速度提升10倍，能效吞吐率提升5倍，整体AI产出能力跃升50倍 [11] GPU vs ASIC的技术路线之争 - GPU在通用性、灵活性和生态成熟度方面具有明显优势，特别适合快速迭代的AI市场 [16][17] - ASIC虽然在某些特定任务上效率更高，但开发周期长（通常需要数年），难以跟上AI领域的快速发展节奏 [16] - 博通和Marvell等ASIC厂商在AI训练领域的竞争力无法与NVIDIA抗衡 [17][18] - 时间窗口成为关键因素，在Gen AI竞争中速度比性能稍逊更为重要 [16][19] 行业趋势与市场动态 - 科技巨头在AI基础设施上的投入持续增加：Meta计划今年斥资650亿美元建设AI基础设施，全球九大科技公司预计2025年AI总支出达3710亿美元，同比增长44% [9] - 尽管有DeepSeek等初创公司尝试低成本AI方案，但这反而可能增加全球对AI服务和硬件的需求 [9][10] - Blackwell平台的需求强劲，NVIDIA预计2026财年第一季度营收达430亿美元 [14] - AI推理和训练的双轮驱动逻辑进一步强化了NVIDIA的增长势头 [14]