生态水渠修到哪了？

即使庞大如苹果，显然也承认AI应用开发是构建产品逻辑的重要一环，今年发布会上，我们看到了苹果重点演示了投篮APP的AI处理能力。AI应用的生态开发，又一次被全世界所瞩目。

但这并没有改善一个情况：曾经让苹果引以为豪的开发者，正在陷入一场普遍的低沉。

从去年公布Core ML以来，苹果开始以小步慢走的方式将AI算力开放给开发者。其特征是不开放太多算法种类，只让开发者在提供的少数条件中挑选，来充实自己的开发工作——说白了这是一种AI界的八股文。

千呼万唤着，开发者希望今年苹果的开放步子可以大一点。然而并没有，在不久前的WWDC2018上，苹果升级了Core ML 2，但其核心能力在于使模型运行更快，处理速度提升。而秋季发布会上，A12仿生芯片上的Neural Engine也宣布将开放，但依旧没有提是不是开放更多兼容性、算法种类、开发工具的问题。

或许我们可以认为，苹果在制定一个严密的体系，希望以自己的节奏陆续向开发者放开可调用能力，形成水到渠也成的效果。但对于开发者而言，这是缺失平台想象力的。

开发者需要的是什么呢？显然，更兼容、更自由、更低的部署成本是三大核心，带着枷锁起舞是AI模型这个考验创意的舞台上难以被人接受的。

相比较而言，我们可以看到麒麟980在双核NPU背后，是其AI开发已经可以兼容Caffe、Tensorflow、Tensorflow Lite等主流框架，提供了离线编译、在线编译、8bit量化等一系列工具链。这样AI开发者的端侧模型部署成本将极大降低，并提供了灵活调用异构计算，实现精准部署的可能。

而在升级过的HiAI架构2．0中，麒麟980还提供了更多的接口、算子和开发工具包，提升了开发者的效率，降低了成本。

这个层面的对比可能是普通用户不会注意到的，但却是未来手机体验的“弹药舱”。以往的战略基因决定了，苹果的AI生态水渠，目前还在试探性修修补补。而此时华为，甚至谷歌的AI开发生态正在算力轰鸣声中大刀阔斧地“招商引资”。

会不会某一天，我们惊奇地发现苹果在开发者环境上掉队了呢？今天来看这并非不可能。

算力与成本的艰难对冲

今年的另一个问题，也是被苹果一下抛到了公众面前。那就是移动AI如何估价，交给谁来买单？

在数次探访华为之后，我发现移动芯片在创新上追寻着这样一个逻辑：最大数值并不一定是最好的，真正困难的地方在于“刚刚好”。

苹果用了整场发布会去赞叹A12的强劲，但在短暂眩晕之后我们可能会问这样一个问题：强大的AI算力搭配创新指数并不够的AI能力，真的能撑起iPhone XS的售价吗？

这里的悖论在于，如果算力高过使用边际，造成了数值上的处理能力实际上造成了过剩留存，那么这些算力就除了溢价效果之外一无所用了。

就移动芯片在AI处理端的升级而言，增强算力、拓展功能边际、完善开发生态、协调软硬件体系、控制成本可以说是一个综合工作。这就像下围棋要的是四面合围，全局布子。

A12在AI处理能力上的提升，是不是在算力和成本对冲中失当，从而造成了成本压力，最终引发了贵出新高的iPhone XS，可能是个仁者见仁的问题。

但AI不能成为噱头和盲目溢价品，这应该是大家的共识。不出意外的话，苹果今年主打AI芯片的旗舰机，会比华为、谷歌、三星等直接竞品贵出一个不小量级。这个量级真的有足够的AI体验价值去支撑吗？

这个问题或许将直接影响到今年的移动AI芯片走势，甚至关系到未来手机产业中某些格局的变化。

接下来的第二篇章中，我们会探索这样一个问题：移动AI既然已经升级为主赛场，那么今年的芯片进化，究竟会给手机带来哪些产品AI升级？

文｜脑极体