导语：关于苹果在AI领域的布局和技术储备，市场关注度不断提升。本报告以苹果多篇论文为依据，深入探讨了苹果在端侧AI布局中的软硬件优势、相关成果以及背后的壁垒和确定性。苹果以多层次的方式布局AI产品，涵盖了硬件、软件和模型等方面，随着即将到来的发布会，我们有望看到更多相关产品的面世。
?当前市场对苹果AI关注度提升，但苹果相关宣传较少。本报告侧重于苹果在AI的技术储备研究，聚焦探讨苹果在端侧AI部署的软硬件优势及其来源、背后的壁垒和确定性，资料主要来自苹果多篇论文，以供投资者进一步了解苹果在端侧AI布局。
?苹果多层次布局AI产品，成果不断发布
?从相关成果看，苹果AI布局全方位/多层次，涵盖芯片硬件层、开发者框架和工具、端侧AI的优化策略以及最上层的大模型和入口。随着WWDC及后续发布会，相关产品有望面世。
?硬件： ARM和统一内存架构业内领先，硬件优势明显壁垒极高
?M系列芯片将ARM和统一内存方案推向大众市场，由于采用统一内存，苹果实现了Macbook最高128GB内存和400GB/s带宽。对比英伟达RTX 4090显存为16GB，英特尔Meteor Lake最高120GB/s带宽，苹果优势明显。统一内存架构并非苹果率先提出，但其凭借强大的软硬结合能力实现了CPU/GPU的高效协作，背后壁垒极高。23年12月发布的Flash-LLM方案，结合硬件特性，提出利用闪存突破内存瓶颈，模型参数量可达到原来的2倍，1Token的I/O延迟从2130ms降低至87ms。
?软件和模型：端侧模型新思路，结合使用场景的模型路线
?苹果2024年以来陆续发布了ReALM/Ferret-UI/ OpenELM。ReALM模型从交互中常见的“指代消解“难题出发，8000万参数模型性能与GPT-4.0相当。Ferret-UI从“如何让AI更好的理解屏幕”这一问题出发研发模型，初级任务显著优于GPT-4V。OpenELM模型提出了“分层缩放”策略，有效分配每一层参数从而提高准确率，并降低约50%训练数据量，该策略为后续苹果端侧AI模型的推出打下了坚实的基础。
?详细报告：https://url.cy/k3Gub2
风险提示：技术发展、场景落地、竞争加剧风险等
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