根据知名苹果分析师郭明池的最新报告，搭载A16芯片的iPhone 15不支持Apple Intelligence，但使用M1芯片的设备却可以支持。这一现象表明，能否支持Apple Intelligence的关键在于内存(DRAM)大小，而非AI算力(TOPS)。
M1与A16的对比
M1芯片的AI算力约为11 TOPS，低于A16的17 TOPS。然而，A16的内存为6GB，低于M1的8GB。因此，目前Apple Intelligence设备端AI大语言模型对内存的需求约为2GB或更低。
内存需求的验证
内存需求可以通过另一种方式来验证。Apple Intelligence采用设备端3B大语言模型(应为FP16，M1的NPU/ANE对FP16有很好的支持)，经过压缩后(采用2-bit与4-bit的混合配置)，随时需要预留约0.7-1.5GB内存来运行Apple Intelligence的设备端大语言模型。
进一步分析与结论
若要通过AI增强现有设备端应用，至少需部署设备端3B大语言模型，并以此为基础再根据压缩方式决定内存规格。微软认为AI PC的关键规格是40 TOPS算力，但对苹果而言，配合云端AI(Private Cloud Compute)，设备端拥有11 TOPS的算力已足够开始提供设备端AI应用。
苹果的销售优势
消费者若要购买微软的AI PC可能会感到困惑，因为还需要自行计算是否达到40 TOPS。而苹果则是直接告诉消费者哪些机型可以支持Apple Intelligence。无论设备端AI应用能否满足消费者需求，苹果在销售上一开始就具有明显优势。
未来展望与市场影响
未来Apple Intelligence的设备端AI肯定也会升级(最有可能升级到7B大语言模型)，届时需要更大内存才能运行。苹果是否会以此作为高低端机种的产品区隔策略值得观察。用户体验是否如苹果宣称的那么美好仍需观察，因为在宣传上曾经有过言过其实的错误案例。
竞争对手与市场趋势
三星S24的AI功能有限，微软的AI PC目前仍让消费者感到困惑。但苹果成功定义了设备端AI，至少消费者已清楚知道苹果的AI设备功能丰富且有哪些卖点。这会加速竞争对手的模仿与追赶，并进而带动设备端AI相关产业的快速成长。
