一 | OpenAIChatGPT Atlas当然是一个浏览器产品，但也更是一个信号。 大家应该还记得劈柴是靠什么当上过去的Google现在的Alphabet的CEO的——很核心的一个点就是Chrome的成功。
二 | 回到那个时间点其实可以讲Chrome其实是谷歌和微软那波竞争里面的巨大功臣，它让谷歌有了自己的端和入口。 在AI大模型的背景下，故事明显在被重演，只不过角色发生了互换，OpenAI变成了昔日的Google，而今天的Google则变成了昔日的微软。 这显然是过去所谓的入口之争的延续，但还有一部分在悄然发生变化，透视整个变化乃至未来的趋势，需要先从一个我称之为“智能规模效应”的底层逻辑开始。
三 | 600，800，1200，1500元…没有最大折扣，只有更多。（也许可以翻译成：Intelligence Scale Effect，但真的是我杜撰的词） 这个效应的根基可以用一个简单的公式来概括： 智能的效能 = 大模型的智能水平 × 现实理解纵深 这个公式可以揭示了未来智能应用竞争的核心。
四 | 最近几天，先前坚挺的iPhone价格终于成为主要电子商务平台之间价格战的主角。 为了在竞争中获胜，仅仅拥有一个“更聪明”的大模型（即更高的“智能水平”）是远远不够的。目前，一些电子商务平台上128g新iPhone的xr价格已降至5799元，而官方价格6999元为1200元，部分型号的xs最高价格已达1500元。这轮电子商务平台降价，赞助商不是别人，而是苹果自己。不仅电子商务平台，根据华强北方频道1月8日苹果发布的调价信息，去年发布的iPhone XS系列和去年发布的iPhone X、8系列都将降价，其中iPhone XR的渠道价格降幅最大。真正的胜负手在于第二个乘数：模型对现实世界“理解的纵深”。 并且越到后面后者越关键，甚至会影响前者的进化速度。
五 | 苹果历史上第一次大幅提价，因为新款iPhone才发布了四个月。历史上“新旧交替”的活动数量最多，目前在苹果官方网站上处于最突出的位置，似乎所有这些都在告诉外界苹果开始焦虑了。 为了最大化最终的“效能”，我们将会看到，每一个投身于AI浪潮的公司，都将开始一场疯狂的、无休止的竞赛——一场旨在无限扩展自身数据边界的竞赛。 模型公司想明白了，都会向应用发展，向应用发展就几乎都会走到这里。
六 | 与苹果的焦虑相比，更大的恐慌来自上下游产业链。 在这里应用和模型是分不开的。 解构“智能规模效应” 让我们首先拆解这个公式的两个关键组成部分。智能手机行业的特点是核心部件供应高度集中，分工高度精细，产业链成熟，但这也导致了iPhone市场的表现不仅会影响到苹果，还会影响到众多供应链企业上下游的紧张情绪。 1. 大模型的智能水平 这是AI的“基础智商”。 它由模型的架构、训练数据量、参数规模和计算资源共同决定。M.面对新iPhone的冷酷，食品过剩的苹果可以降价促销，但对于许多与苹果车轮相关的供应链企业来说，日子将如何？随着iPhone的喷嚏声和半个产业链上悬挂的瓶子，虽然春节假期还没有到来，但苹果工厂的一些工人已经开始了他们的春节假期，尽管他们对此并不高兴。
七 | 自上个月以来，来自不同媒体的消息显示，由于XR销售不佳，一些公司已经通知员工无薪休假。 以OpenAI的GPT系列、Anthropic的Claude系列为代表的顶尖大模型，通过在数万亿Token的公共数据上进行预训练，获得了强大的通用能力，如语言理解、逻辑推理、知识储备和代码生成。面对寒冷的市场和苹果销量的下降，除了提前给员工休假外，供应链还通过关闭和拆除生产线来实现自助。据知情人士透露，苹果对谅解备忘录表示：“iPhone发布一周后，苹果向供应链发出了一个切断信号。
八 | 这是AI的“势能”。 它代表了模型理论上能达到的最高高度。 在过去的几年里，我们见证了这场“智能水平”的军备竞赛——参数从十亿级飙升至万亿级，模型能力不断突破想象。不久前，苹果向供应链发送了一条信息，称将在之前的基础上再削减10%的费用。例如，富士康已经关闭了大部分生产线。事实上，最初计划用于iPhoneXR的60条生产线中，只有不到一半被使用。其余的已经关闭。和硕和伟创也关闭了大约一半的生产线。
九 | 此外，根据财务报告，苹果的一家发电厂常熟科技提前三个月拆除了XR生产线。 可往后想，核心是什么？ 是谁能拿到更多的真实场景的全量数据。尽管这位战士摔断了手腕，但他对iPhone xr系列产品的盲目信心导致了第一批产品中大量积压的订单。 大家应该还记得此前大家怎么认定智能水平上不去了吧？数据不够了。作为回应，第一手机产业研究所所长孙燕标表示：“由于销售不佳，iPhoneXR确实面临着一定的库存问题。 所以大模型的下半场注定要回到数据。为了消化这部分库存，苹果已经开始在一些国内销售渠道降价。 不是和过去性质重复的数据，而是加入过去没纳入的维度的数据。 (自动驾驶场景下理解智能规模效应更容易） 2. 现实理解纵深 这是AI的“情境智商”。尽管业内人士警告称，全球智能手机市场将全面下滑，但它并不认为寒潮会从苹果开始。 如果说“智能水平”是AI的CPU，那么“现实理解纵深”就是它的RAM（内存）和I/O（输入/输出）系统。它代表了模型在执行具体任务时，能够接触和理解的特定、实时、私有或专有数据的深度和广度。苹果股价暴跌，库克于1月5日发出预警信，这是苹果近10年来首次发布盈利预警。到1月和10月，苹果的股价已经跌至153美元。自11月1日发布盈利预警以来，苹果股价在两个月内下跌超过30%。 一个“智能水平”再高的模型，如果对正在处理的工作、你的私人日程、你公司的内部知识库一无所知，它就如同一个被锁在密室里的天才，空有智慧却无法施展。 它的“现实理解纵深”为零，导致最终的“智能效能”也趋近于零。
十 | “智能规模效应”的核心洞察在于： 在“智能水平”达到某个阈值后，决定应用成败的关键因素，将迅速从模型本身的智商转向它所能撬动的“现实数据”的规模。在库克警告业绩下滑后，全球苹果供应商股价下跌。韩国供应商：LG Innotek、SK Hailishi、Samsung SDI和Samsung Motor分别下跌3.6%、3.6%、1.9%和2.3%；美国市场：Skyworks Solutions下跌6.6%、Bloom下跌5%、Qorvo下跌5.2%、Universal Display下跌3.5%、Lumentum Holdings Inc.下跌8.7%；台湾地区：台积电下跌3%，突破6月2日设定的最低年度水平。 数据的“圈地运动” 这会导致什么呢？ 会导致新的圈地运动——数据圈地运动。 ChatGPT Altlas可以看成是开始正式号角，直接怼到谷歌的腹地。除供应商外，原始设备制造商和供应商也受到影响。鸿海精密、威创、和硕的股价分别下跌1%至3%。
十一 | 但其实这并不真是从这儿开始，而是由来已久： 表现一：从云端走向桌面与OS——抢占个人上下文 案例：OpenAI的ChatGPTAltlas和Anthropic的桌面端 这其实没啥好说的，就是端-云一体的路线。 目标也简单，就是解决体验瓶颈，拿到更多数据，否则没法搞定网页版AI与用户工作流割裂的核心痛点——网页AI无法“看到”本地文档或应用，导致用户必须频繁复制粘贴，效能低下。 走向也是定的，所以哪天OpenAI推出OS也一点不稀奇。（Google弄安卓的翻版，并且效果更明显） 方式也统一。
十二 | 都是通过具备系统级权限的原生应用，在用户授权后，AI能直接“看到”屏幕内容、读取本地文件，从而理解完整的上下文。好市多批发公司下跌1.3%，百思买下跌3.8%，目标下跌1.2%。这与“失明”的Web版AI形成鲜明对比，后者局限于浏览器标签页内。
十三 | 但是，好日子是建立在iPhone市场销售蓬勃发展，消费者认识到这一点的前提下的。 可以看一个典型的场景：设计师在Figma中可直接唤出桌面AI，指着某个元素提问：“帮我把这个按钮改成新拟物风并给出CSS代码。如今，当iPhone变冷的时候，也是苹果第一次开放的供应商，这使得供应链上下游的公司不得不为生存而绞尽脑汁。”AI因“看到”了全局设计，能给出精准建议，将原先5～10分钟的跨应用操作缩短至30秒内。目前，苹果在全球拥有18家装配厂，其中中国14家，美国2家，南美1家，欧洲1家。 当然，这种深度集成也带来了严峻的隐私和安全挑战，需要用户给予极高信任。这点后面说。富士康就是其中之一。 这就是AI比你自己更了解你自己的开始。富士康可能是第一个患感冒的人。根据富士康2018年12月和1月10日公布的全年业绩，电子产品市场需求疲软，导致去年12月富士康收入下降8%，拖累了整个2018年的业绩。12月营收6193亿新台币（2012亿美元），较上年同期下降8.3%。你记不住1年前的事的，理论上它可以。
十四 | 表现二：从静态走向实时——拥抱动态世界 案例：Perplexity AI（AI搜索引擎） 成立于2022年、在2023～2024年间迅速崛起的Perplexity AI就是干这个的，它解决了两大痛点：传统LLM的知识“陈旧”，以及传统搜索引擎“只给链接不给答案”。 在当时他们是比较早的整“实时检索+LLM总结”（RAG）架构的。这是自去年2月以来富士康的月收入首次同比下降。
十五 | 2018年，富士康的收入同比仅增长12.5%。除了富士康，许多苹果概念股也降低了他们的收入预期。 当用户提问时，它先实时抓取最新网页信息（扩展现实理解纵深），再将其喂给大模型（如GPT-4）生成即时答案。为新iPhone生产前端摄像头组件的Lumentum下调了其2018年第四季度的性能展望，理由是主要客户对先前订单“大幅降低”的需求；为苹果提供射频芯片的Qorvo也降低了第三季度的收入和利润预期。这与Google（提供链接列表）和基础版ChatGPT（知识陈旧）形成鲜明对比。 现在这个变基本功能了。这事未来不一定有谱，没准就挂了。 不过也算成就了个产品，Perplexity在2024年初月活跃用户（MAU）突破1000万。
十六 | Qorvo解释说，这是主要客户需求下降的结果。利润受到打击；日本供应商日本显示器（Japanese Display）去年年底报告称，该公司连续六个季度亏损，并将2018年的销售增长预测从10%下调至12%至5%至15%。用户在查询“昨晚的财报数据”时，其时效性和召回率远超静态LLM，极大节省了筛选时间。
十七 | 近几年来，随着苹果在高端旗舰机领域取得前所未有的成功，成为苹果的供应商似乎成为许多上下游供应链企业的目标之一。除了从苹果获得大量订单外，由于其对供应商的高标准，供应链中潜在合作伙伴的名单也可以并排证明他们的整体水平，从而使整个市场对他们增加信任。但一旦你登上苹果的船，这也意味着你将与巨人紧密相连。 其限制在于答案质量依赖信源，且双重成本高昂。
十八 | 表现三：从公共走向私有——深入企业知识库 案例：Microsoft 365 Copilot 微软面向其庞大的M365企业客户群全面推出了Copilot。它旨在解决企业内部最大的痛点：数据孤岛。员工的知识沉淀在Outlook、Teams、SharePoint等应用中，传统工具无法融会贯通。
十九 | 由于苹果严格的供应链要求，供应商将尽可能优先满足苹果的需求。与此同时，苹果相对大量的订单将占供应商总出货量的绝大部分，这也导致供应商对苹果的依赖性日益增强。 Copilot的集成核心是Microsoft Graph。 以前我们老贴下面这图： 这个Graph索引了企业所有的私有数据（构成了“现实理解纵深”），并将其与Copilot的“高智能水平”相结合。
| 目前，苹果的订单占到许多苹果概念公司的30%甚至40%，这意味着一旦iPhone市场表现不佳，苹果订单高的供应商的出货量和收入将受到相对严重的影响。今天的市场形势已经解决了这一问题。当员工提问（如“总结A项目上周进展并起草周报”）时，Copilot能实时检索邮件、聊天和文档，生成精准报告。这是任何“公共”AI助手或传统内部搜索都无法比拟的。 这也是拉通端-云。 据说用户在总结会议等任务上速度提升近4倍，平均每周节省1.2小时。 表现四：从数字走向物理——万物互联的终局（展望） 这场边界扩展的终点，必然是从数字世界走向物理世界。
| 在这方面，一些相关观察家了解到笔记说：“苹果在产业链上非常强大，而且多次的“分手”并不是预警。
| 曾经是苹果图形芯片（GPU）供应商的想像力科技（imagination tech）严重依赖苹果，在其生产能力达到顶峰时，苹果曾提供过其总收入的一半以上。在苹果突然宣布削减其产品并开发自己的替代产品后，该公司的股价下跌，最终自行出售。
| 可穿戴设备（如智能眼镜、AI Pin）和物联网（IoT） 设备，是扩展“智能规模效应”的终极形态。
| 这位人士强调，对供应商来说，抱着苹果的大腿是件好事，但过分依赖苹果的订单也会带来巨大的风险，如果苹果出现问题，它将对自身产生巨大影响。 奥特曼老勾搭做硬件的，就是这事。”对于上下游供应商来说，客户多元化非常重要。 试想，一个AI助手如果能通过你眼镜上的摄像头“看到”你正在看的景象，通过麦克风“听到”你正在进行的对话，它的效能将是何等强大？它可以实时为你翻译菜单，提醒你识别刚见面的客户，甚至在你修理器械时提供逐步指导。 这显然引发其它问题，但我真的在活动上听到过，大家探讨整个麦克风把自己每天活动都录下来然后做分析的事。避免与船绑在一起是最好的发展模式，“事实上，富士康肯定是当前困境中最不舒服的一个。 至少当事人本身不排斥，只是说周围的人可能排斥。
| 为何这场竞争比以往更激烈？ “智能规模效应”所引发的竞赛，其激烈程度和“赢家通吃”的效应，很可能将远远超过PC互联网和移动互联网时代。 在互联网时代，竞争的核心是“注意力”。 平台通过内容和服务（如搜索、社交、视频）来争夺用户的屏幕停留时间。苹果和富士康从第一代iPhone开始就合作了。富士康成功地获得了A股，依靠利润增长来换取苹果的原始设备制造商。虽然也存在网络效应，但用户的“迁移成本”相对可控——我今天可以用Google，明天也可以切换到Bing；我可以在微信上发文，也可以在微博上发言。 这时候性质完全不同的东西：搜索、IM等，它是并行的各玩各的网络效应。 但在智能时代，竞争的核心已经转变为“上下文（Context）”，即我们公式中的“现实理解纵深”。
| 目前，包括壳牌加工和总装业务在内，已占总收入的50%以上。 这是一个本质的区别。
| 加上大模型的智能的通用性，会让这个本质区别的影响放大到无以复加的程度。尽管随着中国手机制造商的崛起，富士康一直在接受不同的客户，但过度依赖苹果的问题依然存在。 一旦某个AI应用成功地深度嵌入你的个人或企业工作流——它理解了你所有的本地文件（如XX桌面端）、掌握了你公司所有的私有知识库（如Copilot）、或是接入了你的实时物理世界（如未来的智能眼镜）——它所积累的“现实理解纵深”将构成一道无与伦比的护城河。另一方面，过去几年，苹果一直是全球移动电话供应链的“统治者”。
| 搜索和IM的竞争的弱竞争，上面这种竞争是搜索和搜索的竞争，是强竞争。厨师对成本非常敏感。 所以越往后AI的应用越是：软硬产品千重浪，遍地英雄起硝烟。 过去真有高度粘性的是网络效应。 操作系统、微信是很难换的，别的么，换换其实没啥问题。 京东买还是天猫买东西，有啥粘性。作为首席执行官，他迅速将苹果的供应商从就业时代的150家增加到800家，通过供应商之间的竞争，他意识到了低成本的需求。 但接下来高粘性的无形蛛丝可能再来一个： 你无法轻易地将积累在一个AI助手里的、对你个人习惯和私有数据的深度理解，“导出”并“导入”到另一个AI助手中。
| 更换AI助手的成本，可能等同于对一个新员工进行“从零开始”的漫长培训。 企业的核心是知识，上面这模式整到后面，换产品相当于把员工都换一批，知识清零重来。换句话说，供应链把赌注押在苹果上，但聪明的苹果总是把鸡蛋放在不同的篮子里。 又因为通用智能的无边界的特质，数字空间大厂间这场竞赛的终局将更趋向于“零和博弈”。虽然供应商越来越依赖苹果，但近年来，苹果的供应商战略一直是避免过分依赖一家公司。用户（无论是个人还是企业）最终很可能会选择一个“主AI”，并将其数据边界最大化。这导致了竞争的空前加剧： 谁最先占领了用户的核心数据源，谁就几乎锁定了胜局。 效能与信任的“大博弈” 这里面，还有个变量，就是用户的权重到底有多高。苹果一直在探索关键部件的新合作伙伴，以尽量降低风险，这在iPhone屏幕的选择中很明显。由于三星在小屏幕OLED面板市场的绝对主导地位，苹果已经严重依赖三星的供应。 说来滑稽，在微信告诉扩展的时候用户虽然全体最关键，但个体其实最不关键。
| 但为了避免长期被三星困住，苹果近年来开始了“去三星”的进程。
| 2018年，苹果对LG进行了投资，并下达了屏幕订单。尽管整体数字很小，但LG的出现使苹果对与三星的谈判过程更有信心，同时也分担了风险。此外，苹果必须以牺牲iPhone信号质量为代价选择Intel基带。 就拿红包和运营各种拉，和割韭菜差别差不多。
| 除了高通公司和高通公司之间的争议之外，供应商多元化也是一个重要原因。总之，新的iPhone将很冷，苹果将大规模削减开支。 “智能规模效应”驱动的这场数据边界扩展，则在这里带来了一个新挑战：隐私与信任。 当AI为了“更懂你”而疯狂地扩展其数据边界时，它不可避免地会触及用户的隐私红线。与此同时，苹果在供应链中的权威也将下降。
| 对于上游和下游供应商来说，今天的情况也是一个警钟。他们已经意识到苹果的巨轮并不是牢不可破的。
| 一旦有了风暴，苹果可以以它的大小生存，但它的桑潘很可能在任何时候被推翻。
| 因此，智能手机产业链结构也将发生一些微妙的变化。
| 在追随苹果脚步的同时，一些供应链企业也将努力寻找新的合作伙伴和收入来源，从而减少对苹果的依赖和自身的业务风险。 ● 你是否愿意让AI读取你所有的本地文件，只为在写报告时给你提供更好的建议？ ● 你是否愿意让AI分析你所有的聊天记录，只为更精准地预测你的需求？ ● 企业是否愿意将最核心的商业机密交给一个AI系统，只为换取更高的运营效率？ 这就是未来的核心矛盾。在接下来的一年里，全球智能手机市场的巨大变化将不仅仅来自舞台前一两位超级明星的独舞。用户对“效能”的渴望是无限的，但对“隐私”的担忧也是真实的。 隐私究竟能不能对冲效能！ 因此，这场竞赛的下半场，将不仅仅是关于谁能抓取更多的数据，更是关于谁能以一种更可信、更安全的方式来处理这些数据。 小结 要选，我会把“智能规模效应”（智能效能 = 大模型智能水平 × 现实理解纵深）选做AI时代应用的第一性原理。 它明确指出，AI的未来不在于构建一个无所不知的“数字上帝”，而在于构建无数个“深度嵌入”现实的专业助手。 OpenAI的ChatGPTAltlas还只是这场宏大竞赛的序幕。 真正的战场，就在于对“现实理解纵深”的无尽追求。 我个人希望最终的胜利者，将是那些不仅能最大化这个公式的乘积，更能在此过程中，赢得用户最终信任的人。 本文来自微信公众号：琢磨事，作者：李智勇。
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Published on:09:36:33
