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打不过就买下,苹果或1500亿收购两家AI独角兽,什么来头?

2025-07-16 14:03:09 神评论
苹果AI有救了?

一年前的 WWDC 上,苹果高调发布 Apple Intelligence(苹果智能),力图用「本地部署」「个性化助理」「隐私保护」博得关注。事实也的确如此,一线用户和开发者的反应起初热烈。

但接下来半年,包括全新 Siri 在内的多项 AI 核心功能不断跳票,给所有人泼了一盆冷水。甚至在上个月举办的新一届 WWDC 上,去年承诺的 Apple Intelligence 依然没有完整上线,全新 Siri 也再度延期到了 2026 年。

但事情可能要起变化了。根据**社等多家媒体报道,苹果稍早前就在内部讨论收购 AI 独角兽公司 Perplexity,而最新报道又指出,苹果还在认真考虑收购另一家欧洲 AI 独角兽公司 Mistral。

其中,Perplexity 的估值已达 140 亿美元,如果苹果成功收购,这将是苹果历史上最大的一次收购。在此之前,苹果最大的一笔收购就是在 2014 年以 30 亿美元将 Beats 收入囊下。与之相比,Mistral 的估值虽然不及 Perplexity,但在去年的融资中也达到了 60 亿欧元的估值。

图/ Perplexity、Mistral

Perplexity和Mistral估值加起来约合1500亿元人民币。对于一向在收购上极为克制的苹果而言,这种举动无疑令人侧目。毕竟,自 Beats 之后,苹果十年未有大规模并购,并且历史上一直倾向于收购小公司而非大公司。而如今,一口气盯上两个 AI 龙头初创公司,多少显得有些特别。

问题是,苹果真的准备好借助收购补齐 AI 短板了吗?它能否顺利整合外部力量,真正弥补自身 AI 战略的结构性问题?从目前来看,收购 Perplexity 或 Mistral,确实是苹果 AI 战略「破局」最好的机会之一。

AI搜索巨头Perplexity增速惊人

虽然名字都被划入「AI 独角兽」的范畴,但 Perplexity 和 Mistral 是两家本质上非常不同的公司:一个擅长打造用户端产品,已经在搜索领域挑战 Google;一个则专注底层技术,以开源和模型性能赢得开发者青睐。苹果如果成功收购它们中的任意一家,都将从不同方向为 Apple Intelligence 带来深远变化。

以 Perplexity 为例,由前 OpenAI 和 Meta 工程师创建的 AI 搜索公司成立于 2022 年底—— ChatGPT 出现一周后,旗下主要产品是一个结合生成式问答和网页检索的 AI 搜索引擎(或称生成式搜索引擎),其核心理念是以「真实来源」和「快速回答」为导向,既保留传统搜索的可靠性,又具备 AI 聊天机器人的高效。

图/ Perplexity

在过去两年多的时间内,Perplexity 已吸引了包括 Nvidia、Jeff Bezos、IVP 等在内的顶级投资者,用户规模早在 2024 年初突破千万,今年 5 月的查询数量更是突破 7.8 亿次,成为是目前增长最快的 AI 应用之一。

不仅是 AI 搜索,Perplexity 在今年初还宣布主打「AI Agent」的全新一代** Comet,并在上周正式上线,目前暂时开放给 Perplexity Max 订阅用户以及部分候补用户。

图/ Perplexity

如果苹果最终选择收购 Perplexity,最直接的好处是可以在短期内为 Siri、Spotlight,甚至 Safari 提供类 ChatGPT 的交互搜索体验。对苹果来说,这将是一次「前台体验」的升级。多年被诟病不智能的 Siri,有望通过接入 Perplexity 技术在回答精度、上下文理解、实时性等方面实现质变。

更重要的是,Perplexity 本身并不自研基础大模型,而是基于 OpenAI、Anthropic 等多家模型进行调度和微调。这意味着苹果可以将 Perplexity 的前端能力与自身构建的 Apple Intelligence 模型打通,在隐私保护、语境连续性、系统级整合等方面做出差异化创新。

换句话说,Perplexity 是一款可以被直接「接入苹果生态」的产品型公司,适合苹果擅长的「整合式创新」路径,也能迅速抬高用户对 Siri 的认知门槛。

Mistral小模型可协助苹果AI落地

相比之下,Mistral 更加底层,更注重工程实现,价值主要体现在基础模型的性能与开放性上。

Mistral 总部位于巴黎,由 DeepMind 和 Meta 出身的研究员创立。与 Perplexity 强调产品和交互不同,Mistral 的核心竞争力是模型本身。在成立不到一年时间内,Mistral 就推出过多个开源大模型,包括 7B、Mixtral 8x7B(MoE 稀疏模型)等,一度被认为是性能最强、体积最优的开源模型之一。

图/ Mistral

在 Hugging Face、LM-Eval 等多个测评平台上,Mistral 的模型经常跻身榜首,尤其受到 AI 开发者和本地部署厂商的欢迎。

苹果一直坚持「端侧运行 + 隐私保护」的路线,而 Mistral 的小模型、高性能、低功耗特性,正是这一策略的理想搭档。如果苹果选择收购 Mistral,不只是获得了一家模型公司,更是为其 Apple Intelligence 体系找到了一个具备长期训练能力和开源弹性的「引擎核心」。

这会极大提升苹果在底层 AI 能力上的自主权,让 iPhone、iPad、Vision Pro 等设备不必长期依赖外部模型。相比于调用第三方大模型的「借力打法」,Mistral 带来的优势更聚焦在长期能力构建和定制化控制层面。

苹果 AI 为何失效?内部失衡、战略迟缓

过去两年,几乎所有科技巨头都在用 AI 重新定义自身产品线,而苹果却始终显得慢了一拍,甚至是一整拍。2024 年 WWDC 上,苹果高调推出 Apple Intelligence 和全新 Siri,意图重塑 AI 时代的核心交互。但现实是,多项关键功能至今仍未上线,全新 Siri 更是直接推迟到了 2026 年。Apple Intelligence 虽然正式亮相,却被外界普遍评价为「功能零散、体验平庸」。

当 ChatGPT、Gemini 已深入网页、操作系统和生产力工具,苹果显然已经错失了属于自己的 AI 市场窗口。

而问题的根源,指向苹果内部的战略定位与内部障碍。首当其冲的,就是 AI 在苹果内部始终没有形成明确的权力中枢。Siri 属于软件工程高级副总裁 Craig Federighi,AI 模型由 John Giannandrea 领导的机器学习团队主导,而服务整合则落在 Eddy Cue 手中。

John Giannandrea,图/苹果

如此分权的管理结构,在过去构建 iOS 生态时还能高效协作,但面对 AI 这样需要统一工程体系和产品体验的任务,已经显得力不从心。负责 Siri 的团队与负责模型研发的团队并不属于同一条汇报线,这意味着一次 AI 能力升级,往往涉及多个高管、多个流程、多个妥协。

再往深看,苹果对「本地化+隐私优先」的战略路径抱有高度执念,虽然符合其品牌哲学,却也使其在面对 AI 爆发式需求时进退维谷。一方面它不愿完全依赖外部大模型,另一方面自身模型尚未成气候,最终只能交出一个「自研 + ChatGPT」的折中方案,既无法满足用户对 AI 体验的期待,也无法与开发者构建足够吸引力的平台生态。

苹果也意识到了问题,今年 4 月就曝出库克对于 Giannandrea 的开发产品能力「失去信心」,将由 Vision Pro、visionOS 的负责人 Mike Rockwell 接管 Siri。与此同时,Craig Federighi 力主引入第三方开源大模型,以加速推进 Apple Intelligence 的开发。

Mike Rockwell 和 Craig Federighi,图/苹果

另一方面,苹果高层缺乏更新换代,在决策上明显缓慢且保守。当然,苹果这两年也开始推动一批高管提前退休、提拔一批年富力强新高管。但从组织调整、技术突破到平台能力重建,这些转变都不可能在短时间内「具现」到现阶段的苹果 AI。而 AI 竞赛节奏之快,远远超出苹果以往的产品节奏逻辑。

更关键的是在大模型训练能力、推理优化、任务泛化等关键环节,苹果还远未建立起自己的闭环能力。即便是其擅长的端侧部署领域,也因为模型压缩和多模态能力不足,限制了产品实际落地。甚至从发表文论,还能看出苹果 AI 团队对于生成式 AI 路线的相对不看好。

正因如此,收购外部团队,成为目前苹果为数不多的现实选项。Perplexity 可以快速补上搜索、问答、交互等「前台能力」的空白;Mistral 则可能成为其自研模型能力的「底座**」。对于今天的苹果来说,这是一次能力补位的机会。

说到底,苹果 AI 的真正问题,并不在模型性能跑不过其他厂商,而在于它早已跟不上这场 AI 竞赛的节奏。收购外部团队,或许是苹果重新赶上这场竞赛的最好的机会。

图/苹果

写在最后

当然,收购 Perplexity 和 Mistral 并非没有阻力。

Perplexity 的估值已超过 140 亿美元,若交易达成,将成为苹果史上最大规模的收购案,面临来自股东和监管层的多重压力。Mistral 虽然体量更小,但作为法国本土明星 AI 企业,其开源身份与欧洲背景,可能引发欧盟监管机构的强烈关注与阻挠。

更现实的是,就算苹果完成收购,能否真正整合外部团队、打通内部壁垒,依然是一个巨大的问号。AI 不是靠买几家公司就能「补课」的领域,文化、战略、工程体系的重塑才是真正的挑战。

苹果在 AI 赛道上已经落后,收购可能是一条捷径,但未必是通往终点的那条路。更关键的,还是它是否真正做好了变革的准备。

【来源:36氪】
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