蘋果最令人敬佩之處，在於「不為創新而創新」，一步一步、穩扎穩打專注逐步改善使用者體驗（Siri、鍵盤和 iCloud 雲端服務是少數例外），極合理的極簡產品策略，將資源集中最關鍵的刀口，Apple Silicon 堪稱最佳範例。
如同筆者前一篇〈蘋果的統一架構記憶體歪打正著極度適合人工智慧？〉，以 iPhone 為起點，一路慢慢累積到有 192GB 統一記憶體、可吃下容量動輒超過 100GB 大型語言模型的 M2 Ultra，能單一系統訓練巨型機器學習工作負載，甚至連最強大的獨立 GPU 都無法處理，看似打開鼓勵人工智慧開發社群從 x86 處理器平台投奔封閉蘋果園的契機，可謂「水到渠成」，除此之外，筆者再想不出更貼切的寫照。
▲ 可當「生財工具」一向是蘋果產品的主要發展方向，現在連 M2 Ultra Mac Studio 都擁有 192GB 記憶體容量，吃得下含 650 億個參數、130GB 的大型語言模型 LLaMA（Large Language Model Meta AI）。
長期統治商業高階運算晶片的「御三家」（英特爾、AMD、Nvidia），若不考慮商業因素，該如何最短時間推出有足夠 GPU 顯示記憶體容量、夠水準的 GPU 通用運算效能、對應自家軟體開發環境、取得成本又不會太高（起碼低於 1 萬美元）的替代方案？
以下都是不學無術的筆者，瞎子摸象的高度假設性猜想，希望拋磚引玉，讓平日忙到不可開交的筆者，還有抽空偷看讀者留言的藉口。不過進入筆者東施效顰某位少年偵探，隨便賭上爺爺名譽的不負責任臆測前，請各位先仔細看完下表，做好充分的「心理建設」。
AMD：感覺充滿無限可能，但也很可能萬萬不能
▲ 從 2006 年夏天併購 ATi 至今十幾年，融合 CPU 和 GPU 的 APU 依然是 AMD 戰略核心，EHP（Exascale Heterogenous Processor）級產品也是揮軍 AI 市場的超級兵器。
基於「可能性」考量，筆者先討論 AMD，因拜越來越強大 APU 和「逐漸復活獨顯」之賜，是帳面最「接近」蘋果的廠商，相對其他兩家，產品組合和商業策略也比較沒有明顯「包袱」。
有長期專注個人電腦的讀者，或許會留意到 AMD 近半年多來，有四個令人在意的技術進展：
去年底 AMD 某網路研討會，出人意料透露新計劃：3~5 年內將 Compute eXpress Link（CXL）技術引進消費級 CPU，意味具「外接」遠端記憶體以擴充容量的應用潛力，即便還要等好幾年，也遠水救不了近火。
代號「Phoenix」的 Ryzen 7040 系列 APU，系統主記憶體支援到 256GB 容量，是一般高階個人電腦平台的兩倍。很多人看到這裡，眼睛絕對一亮，但先不要高興太早，作業系統限制依然擺在那裡。
代號「Big Navi 3x」RDNA 3 世代獨顯，也比照 AMD CPU 走向 Chiplet 路線，將「比較不適合最先進製程」的功能區塊，如記憶體控制器和 16MB L3 快取記憶體（Infinity Cache）與運算核心分而治之，由一顆台積電 5 奈米 GCD（Graphics Compute Die）搭配六顆台積電 6 奈米 MCD（Memory Cache Die）。AMD ROCm（Radeon Open Compute platform）從 5.2 版支援消費性 RDNA 體系 GPU，讓一般開發者無須購買昂貴 CDNA 體系產品線（Radeon Instinct），也能一親芳澤。
這算同場加映吧，前陣子媒體和分析師以「挑戰 Nvidia 的人工智慧霸業」為題進行連串作文比賽，並順便「關注」AMD 股價的巨型 CPU Instinct MI300X（192GB HBM3）和巨型 APU MI300A（128GB HBM3），後者也確定是運算效能 2ExaFlops 的「El Capitan」超級電腦心臟。不過無論 MI300X 還是 MI300A，都註定對一般人來說是高不可攀的奢侈品。
總結下來，AMD 可嘗試的努力方向和潛在先天困難如下表：
英特爾：感覺好像什麼都能做，卻也什麼都不能做
▲ Intel Developer Cloud（DevCloud）能讓開發者隨時能使用最新款英特爾 CPU、GPU 和 FPGA 開發測試，並可使用 oneAPI 開發工具。
隨著 Nvidia「皮衣教主」黃仁勳於台北國際電腦展（COMPUTEX 2023）引起 AI 旋風，加上最近 AMD「半導體女王」蘇姿丰（Lisa Su）搭乘專機造訪台灣，網路還瘋傳她跟印著肖像的超大包乖乖合照，搞得好像 AI 晶片只剩 Nvidia 和 AMD 兩家決鬥，明明拚死拚活總算打造出高階 GPU、也很認真經營 oneAPI 雲端開發者環境服務（Intel Developer Cloud）的英特爾，看起來一點存在感都沒有。這些年來，英特爾「x86 義和團之亂」和「生氣亂買公司」累積的「AI 債」，恐怕還得等好一陣子才能還清。
但挾著巨大的個人電腦、工作站和伺服器市占率，英特爾擁有其他競爭對手沒有的「基本盤」（Gaudi2 那種專用晶片離一般人太遠了），彷彿能在某個產品線提供適當產品，很快就能順勢迎頭趕上。況且英特爾現在站在懸崖邊，退無可退，只要出現一絲一毫突圍契機，Pat Gelsinger 篤定不會輕易放過。
俗語說得好，餓死的駱駝比馬大，英特爾底力仍在，親眼見證過 21 世紀初期「帝國大反擊」的筆者，完全不敢小看這間公司的潛能和爆發力，當然，當年慘遭毒手的 AMD 一定也是這樣想。
話說回來，到底哪裡會有英特爾見縫插針的機會？坦白講，才疏學淺的筆者還真的看不出來，搞不好專心推廣 Intel Developer Cloud 可能還比較實際，最起碼 AMD 還沒有如此厲害的武器。
Nvidia：乍看統統不能做，但大概什麼都不必做
▲ Nvidia 現在發展重點在雲端戰略，企圖一網打盡生成式 AI 浪潮的後續算力。
Nvidia 身為「AI 王者」，破兆美元市值，就是穩固地位的象徵。從 2006 年至今，歷經十幾年光陰，Nvidia 建立起廣泛豐富的 CUDA 軟體生態系統，根本沒有必要浪費資源，只為了扼殺並非真正敵人的蘋果 AI 生態系而「殺敵一千，自損八百」。如果蘋果也想玩 AI，並耗費鉅資建置資料中心，應該也是乖乖向 Nvidia 購買很多很多 GPU。
所以 Nvidia 唯一該做的，只有仗著現有壓倒性優勢，在雲端巨頭間合縱連橫，實現「將所有未來算力」都納入囊中的雲端 AI 戰略，挑戰萌芽中「充滿蘋果味的優雅開發體驗」還不值一顧。
或這麼說，看著蘋果 AI 生態圈慢慢壯大，Nvidia 做什麼都不對，還不如什麼都不做，沒必要像 x86 雙雄，看到蘋果怎樣怎樣就自亂陣腳，尤其英特爾「症頭」還特別嚴重，幾乎到了一提蘋果就馬上「起乩」的程度，讓人不勝唏噓，不論晶圓代工還是客製晶片，有誰願意相信蘋果還有重回英特爾懷抱的可能性？
大哉問：蘋果 AI 戰略究竟在哪裡？
▲ ChatGPT 引爆的生成式 AI 狂潮，極可能顛覆人類工作方式與和科技互動，如微軟 Windows 11 追加 AI 智慧助手 Copilot，「AI 驅動」的 Windows 12 會更廣泛整合 AI 技術，那身為市值最高科技公司的蘋果，人工智慧的下一步是什麼？
筆者的胡思亂想到此結束。到頭來，單一可塞入大型語言模型的高容量「統一架構記憶體」，並不足以當成完整 AI 戰略的基石，在這前提下，蘋果所作所為頂多吸引某些開發者轉向 Mac，「御三家」很可能繼續不痛不癢，井水不犯河水，大家回家玩自己的。需要訓練大型語言模型？以後都會搬上雲端，不必浪費自家電費。
但回到原點，AI 聊天機器人 ChatGPT 橫空出世，以除了蘋果很少有人做得到的方式，激發人們的想像力，AI 產生的服務新浪潮，很可能從此產生深遠變革，徹底改變人類與科技互動方式，也因此引爆科技圈猛拚 AI 的狂潮，大型科技公司紛紛參戰，讓蘋果 Siri 顯得極度落伍，並突顯全球市值最高的科技公司（近 Nvidia 三倍），對 AI 安靜的程度，隱約暗示似乎尚無明確的「AI 戰略」。儘管蘋果穩步推動 AI 技術，並普遍用於產品每環節，但依舊集中改善用戶體驗，而不是強化 Siri 本身，或發展更新功能。
行文至此，恰巧傳出蘋果正在測試「Apple GPT」、祕密開發生成式AI工具的消息，也許我們不必等待太久，蘋果就會帶給讓世人感到驚喜的答案，但到時候變成「驚嚇」也說不定就是了。希望不會，也許不會，應該不會，絕對不會。
（首圖來源：蘋果）
