很多人看到標題估計要吐槽了——
蘋果不是熱火朝天推“Apple Intelligence”了么,微信不是快速接入 DeepSeek 和元寶了么,怎么能說它們慢呢?
看事情不能只看表面,如果我們仔細琢磨,就能發現二者在 AI 層面的節奏其實和大多數人想象的要慢。
廢話少說,咱們掰開了來聊——
先看蘋果——
去年 WWDC,蘋果高調推出“Apple Intelligence”,試圖告訴公眾它沒有在 AI 浪潮中掉隊,而且還要用雄心勃勃地“蘋果的方式”重新定義 AI。
的確,蘋果的風格一直是這樣——
不搶第一槍,但一旦出手往往能重新定義游戲規則,教其他同類產品做人。
但庫克的意氣風發并沒有持續多久,在今年財報會上親口承認 AI 版 Siri 延期,一年前畫的很多餅都成了期貨,“稍后推出”成了官方口徑中的高頻詞。
而且細心的觀眾和科技媒體們發現,上線后 Apple Intelligence 第一個版本很多功能都非常雞肋——
Genmoji 這種低頻需求聊勝于無,而“寫作建議”實用性被批評為“噱頭大于實質”,圖片消除的效果甚至和美圖秀秀相比都存在肉眼可見的差距。
稍微復雜一點的問題就得用戶確認“是否訪問 ChatGPT”,而且僅支持 iPhone15 等更高機型同時中國區還得繼續等。
所以無論是 YouTube 還是 B 站的數碼 KOL,都在不同程度上對 Apple Intelligence 表達了失望。
而讓人匪夷所思的是,根據 The Imformation 的報道,蘋果在 WWDC 2024 上展示很驚艷的橫跨郵件、日歷、地圖等多個 App 的“會議時間修改還能否趕上孩子學校活動”Case 居然是“剪輯”的。
多位工程師接受采訪時表示,看到發布會的這個演示后很驚訝,因為這些功能在測試設備上都還不能正常工作。
以上重重表明,Apple Intelligence 重演了 12 年前 Siri 的發布,即演示的時候是賣家秀,實際到手成了買家秀。
預告片比正片精彩,至少截止到目前是這樣的。
再看微信——
微信擁抱 AI 看似動作非常多,概括來講就兩個層面——
第一個層面——單一功能的AI化,比如公眾號的AI朗讀,公眾號的智能體回復,微信輸入法支持生圖,微信讀書支持AI總結等等。
第二個層面——接入頭部大模型產品,比如搜索接入DeepSeek,將元寶加入到通訊錄。
特別是后者,行業內各種“顛覆”、“革命”、“干翻”、“終結”等虎狼溢美之詞層出不窮,但實際帶給用戶的體感和預期還是多少有落差的。
那么,原因是什么呢?
核心在于微信本質上只是給元寶和 DeepSeek 開了一個入口,并沒有真正將其和微信的底層產品架構打通,我用一個詞表述就是“像是透明膠粘上去的”。
某中意義上,入口的作用被嚴重高估了,如果入口有用,騰訊當年做短視頻,就會給微視在微信上加個入口。
京東當年占據著微信九宮格的入口,結果和真正玩轉微信底層的拼多多完全沒法比。
和給微視加一個入口相比,視頻號有什么不同?
核心在于它將微信的社交體系打通了,它成了一個真正融進去的原子組件,而現在無論是加入通訊錄的元寶還是加入口的“AI 搜索”DeepSeek,都沒有和微信真正融為一體。
這些看起來都是外圍的戰斗,都是一個個的小點,并沒有連成線,也沒有納入微信核心功能的主線程。
微信像是僅僅貼了一張告示——“內有AI”,而這非常不“張小龍”。
我個人一個強烈感受是:從上面的動作中很難捕捉到張小龍產品哲學的影子,那么問題來了——
什么原因造成了蘋果和微信在 AI 層面的動作緩慢?
“隱私”是一個非常重要的答案。
幾乎所有科技公司都會說:"我們重視用戶隱私",對不少公司來說,這可能只是公關措辭的一部分。
但蘋果和微信有一點不一樣——蘋果以隱私和數據安全作為重要核心賣點,而作為IM工具的微信,業務模式決定了數據安全成為其生存的重要基石。
這導致了一個根本的矛盾——
AI 的智能來自數據,這個數據既指海量的訓練數據,也包括足夠長、足夠豐富的上下文。
越牛 X 的 AI 需要越多的數據,而越強的隱私保護則意味著越少的數據共享。
這條“鋼絲”對于蘋果和微信而言,走起來無比艱難——
蘋果的解決方式是“三駕馬車”——
第一、端側模型,數據不離開 iPhone;
第二、私有云部署,發明了一套獨有的、無比復雜的端到端加密系統(詳情可參考 B 站 UP 主"林亦 LYi"的相關視頻),任務完成數據立馬刪除。
第三、還搞不定的,直接讓用戶確認去問 ChatGPT。
而這么做是有代價的,端側模型對性能的要求讓 iPhone15 Pro 以下的機型無緣,同時導致了更大的功耗。
即便這樣,智能程度依然相當有限,高階任務還得云端調第三方,而調用 OpenAI 的方式也在一定程度上犧牲了技術的主導權。
微信也是一樣,我不相信張小龍沒有思考過將 AI 和微信的社交核心功能結合起來,但隱私和數據安全是微信懸在頭上的“達摩克利斯之劍”。
讓我們隨便看兩段微信的《服務協議》和《隱私保護指引》——
微信關于小程序的數據收集描述
微信關于聊天記錄的數據收集描述
可以看到,微信的確可以收集用戶的很多行為數據進行分析,比如小程序、視頻號等業務的相關數據。
但有一條——“聊天記錄”是高度敏感的敏感數據,微信絕無可能直接拿去做訓練。
理解大模型訓練原理的同學就會知道,無論數據傳輸、存儲過程如何端到端加密,但訓練前 token 化這一步毫無疑問得變回明文的“語言”。
這是“語言模型”的內在訓練要求,而這個泄露風險代價微信大概率無法承擔。
盡管到了今天這個技術階段,聊天記錄本身作為基座模型的訓練語料價值其實極其有限(聊天數據邏輯單一且簡單),但它是應用“上下文”的重要組成部分。
沒有它,微信主線程的 AI 產品相當于廢了一只眼睛。
因此,沒有了云端聊天記錄,無論是尋找端側解決方案還是造數據進行后訓練,都會增加微信社交主線程擁抱智能的難度。
還有一些觀點,認為微信還可以更進一步,發展更多“主動智能”,比如——
- 我最近聊天最頻繁、且感情正向的 10 個好友,他們發的朋友圈在 5 個小時內自動點贊;
- 當我的好友連續發了兩條“加班很累”的朋友圈,提醒我給他發送問候;
- 工作群里老板問工作進度,提醒我及時回復,且給出三個不同的回復話術選項;
- .......
這種看似合理的想象首先在技術層面上對智能水平和上下文長度要求極高,而更重要的是,這種社交層面的動作會導致“智能的通貨膨脹”。
什么意思?
假如微信真實現了上述的“智能”,那么你給我點贊了,我怎么知道是你主動點贊還是 AI 幫你點贊的?
這種關乎核心社交的 AI 功能一旦推出,信任裂痕就會開始擴散,微信反而有可能被過度的“智能”反噬,而對社交認知極高的張小龍絕無可能讓這種事發生。
但這并不意味著微信不能在現有層面做更多智能化嘗試,提示詞專家李繼剛最近發了一條即刻——
的確,要知道現在微信已經有“提醒”這個功能了,那么完全可以退出一個“智能版提醒”。
以上其實是一個極簡的例子,事實上,我們還可以再開一些可能的腦洞——
現在長按之后會出現一些寫死的常用功能,理論上這些常用功能也可以智能化。
比如,任意界面長按呼出“微信 AI”,根據頁面內容在本地自動識別上下文,猜測用戶的可能意圖,智能推薦不同的動作。
此外,今天幾乎所有的生成式 AI,其觸發都是被動的,即需要用戶主動做些動作才能給回應。
而微信這種和用戶交互極高的 App,其實是可以做一些“主動智能”的嘗試的,盡管這對智能上限、隱私方案和交互設計要求極高。
從這個意義上,微信的 AI 其實才開了一個頭,更武斷的說法是——
在微信 AI 這件事上,產品大神張小龍還沒出手呢!
現在的微信的散點 AI、粘貼 AI,只是龍哥在練手,這個謎一樣的男人還在觀察、在沉思、在憋大招。(關于微信擅長后發先至可參見我的另一篇分析長文《微信有一種罕見的細水長流的能力》)
現在還是加法階段,接下來才是乘法階段。
什么是乘法?
我們從騰訊 Q1 的財報電話會可以略窺一二——
在昨天晚上的騰訊電話會中,騰訊管理層在回答分析師提問時,幾乎預告了微信版的 Agent,原話是這樣表述的——
“在微信生態系統中,我們認為有機會創造出獨特的 Agent AI,這種 AI 能夠深度整合微信生態的各種獨特組件。
這些組件包括社交圖譜、通信和社區能力、內容生態,比如微信公眾號、視頻號等,以及微信中存在的數百萬個小程序,它們覆蓋了各種信息流、交易操作,以及跨多個垂直領域的應用。
這種 Agent AI 能夠利用微信獨特的社交、內容和服務體系,在不同場景下進行信息整合和操作執行,形成比通用型 Agent AI 更具差異化的產品。
這種微信生態專屬的 Agent AI,與市場上其他更通用型的智能代理相比,具備獨特競爭優勢。”
盡管沒有給出時間表,但這個藍圖繪得務實而宏大,而這正是產品大神張小龍的手感舒適區。
直觀判斷,微信版的 Agent 才是真正有張小龍氣質的 AI 產品——
沒錯,從“生成”到“行動”,微信由于有社交、內容、小程序生態,它某種意義上是一個類“操作系統”的存在。
因此叫外賣、打車、訂酒店、電商下單.......都可以完全在微信內完成,而這給微信做“生活全能版 Agent”提供了一個極大的想象空間。
在我看來,這現在的所謂通用 AI Agent,主流場景是 PC,主流人群是以生產力為核心的知識工作者,而這部分人在泛 AI 人群中的占比其實并不大。
在這個階段,如果說只有一個產品能讓國內的 Agent 從 PC 場景到移動場景、從專業人群到大眾人群,那這個產品大概率是微信。
更重要的是,如果微信愿意提高其大模型的輸入帶寬,智能化程度上限大概率還會上一個大臺階。
需要指出的事:騰訊電話會的表述是“我們認為有機會創造出.....",并沒有說“我們即將推出”。
這表明微信版 Agent 目前的進度還在很早期的階段,至少現在沒辦法給出清晰的時間表。
我預計,即便現在各家 Agent 如火如荼競相發布,微信版的 Agent 大概率在未來兩個 Q 之內不會推出。
無獨有偶,今年 3 月 7 日,Apple 通過對 Daring Fireball 的聲明承認,Apple Intelligence 版的 Siri 增強功能(如跨應用操做能力)延期,計劃在“未來一年”內推出。
而 Basic Apple Guy 的分析指出,這些功能將被推遲到 iOS 19 及以后,暗示延期到 2026 年。
可以看到一個事實——蘋果和微信在主線程上擁抱AI的速度目前都不算快。
而不夠快的原因除了上述說的隱私和數據安全的掣肘之外,另一個重要原因在于——
在技術路線層面,他們都選擇了“應用優先”。
換句話說,蘋果和微信自身在模型訓練層面都不去追逐“智能上限”。
蘋果本身多次被媒體報道在訓練自己的模型,但從有限的信息來看,它們的目標并非沖擊智能頂峰,而更多是通過小尺寸的模型匹配自身的功能。
微信盡管有同屬騰訊系的自研大模型混元,但二者并非同一事業群。
盡管從招聘信息看,微信也在訓練自己的模型,但我們可以從微信事業群的相關招聘崗位描述中直觀判斷,這個訓練的中心大概率在“后訓練”、“微調”等優化層面的工作。
5 月 14 日更新的微信招聘崗位描述
我們今天很難用上帝視角判斷這個策略從長期看是否明智,畢竟“洞悉自己的優勢、做長自己的長板”在邏輯上是順理成章的選擇。
但必須指出,二者同樣得承受“拿來主義”所付出的成本——磨合節奏長、產品迭代緩慢。
OK,總結一下,蘋果和微信同屬國民科技消費級產品,在擁抱 AI 的過程中由于兩個核心原因導致了節奏平緩——第一是隱私和數據安全的掣肘,第二是“應用優先”的實用主義策略。
OpenAI 的 Sam Altman 最近在接受紅杉資本的采訪的時候稱——
“The platonic ideal state is a very tiny reasoning model with a trillion tokens of context that you put your whole life into:Every conversation you've ever had in your life, every book you've ever read, every email you've ever read, everything you've ever looked at is in there."
“柏拉圖式的理想狀態是有一個非常小的推理模型,有一萬億個 tokens 的上下文,把你的一生都裝進去,你生活中的每一次對話,你讀過的每一本書,你讀過的每封電子郵件,你看過的一切都在那里。”
如果這真的是未來的圖景,那么在靠近這個圖景的過程中,至少在可見的時間內,蘋果和微信都是繞不過去的兩座大山。
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