Es dauert nicht mehr lange, bis die für den chinesischen Markt bestimmten iPhones mit KI-Funktionen ausgestattet werden – Enthüllung, wie Apple das „China-exklusive Sondermodell“ entwickelt.
Mit dem Countdown für die Veröffentlichung des neuen iPhones sind chinesische Nutzer unweigerlich wieder auf diese Frage aufmerksam geworden:
Kann die in China zugelassene Version von Apple Intelligence überhaupt genutzt werden?
Laut einem exklusiven Bericht von Reuters vom 14. August hat Apple bereits ein großes Sprachmodell für den chinesischen Markt trainiert. Drei mit der Angelegenheit vertraute Personen enthüllten, dass dieses Modell gemeinsam von Apple und Alibaba entwickelt wurde, wobei Alibaba auch Unterstützung für das Modelltraining leistet.
Weder Apple noch Alibaba haben auf Anfragen nach einer Stellungnahme reagiert. Mit dem Countdown für die Veröffentlichung des neuen iPhones sind chinesische Nutzer unweigerlich wieder auf diese Frage aufmerksam geworden: Kann die in China zugelassene Version von Apple Intelligence überhaupt genutzt werden?
Das könnte sich von den Vermutungen der Öffentlichkeit über die KI für den chinesischen Markt unterscheiden. Bei dem zuvor offengelegten Plan verlässt sich Apple hauptsächlich auf chinesische Partner, um die Modellfähigkeiten bereitzustellen. Alibabas Qwen wird in die chinesische Version von Apple Intelligence integriert, und die Technologie von Baidu wird auch an einigen Funktionen beteiligt sein.
Jetzt ist auch Apples eigenes, ausschließlich für China entwickeltes Modell in dieses System eingetreten. Das bedeutet, dass hinter der in China zugelassenen Version von Apple Intelligence möglicherweise gleichzeitig das Apple-Modell, Qwen und die von Baidu bereitgestellte Technologie arbeiten.
Was bedeutet Apples eigenes Modell?
„Apples eigenes Modell“ wird leicht als selbst entwickeltes Modell verstanden, aber tatsächlich bedeutet das nicht, dass alle Trainingsarbeiten unabhängig von Apple abgeschlossen werden, und das Modell wird auch nicht unbedingt mit zufälligen Parametern von Grund auf trainiert.
Auf der diesjährigen WWDC hat Apple offiziell die neue Generation von Apple Intelligence vorgestellt, deren Modell gemeinsam mit Google auf Basis des Gemini-Modells und der Google Cloud-Technologie trainiert wurde, anstatt dass Gemini direkt in iOS integriert wird, wie viele zuvor angenommen haben.
Apple hat dieses Modell die dritte Generation der Apple Foundation Models genannt, also AFM 3.
Apple ist verantwortlich für die Festlegung der Modellarchitektur, der Produktfunktionen, des Trainingsablaufs, der Datenschutzmechanismen und der Anpassung von Hard- und Software, während Google die Modelltechnologie, die Cloud-Rechenleistung und einen Teil der Infrastruktur bereitstellt.
Es ist sehr wahrscheinlich, dass Alibaba die Trainingsunterstützung für das ausschließlich für China entwickelte Modell von Apple in diesem Modus leistet.
Viele Gliederungen davon können von Alibaba abgedeckt werden, einschließlich der Verarbeitung chinesischer Textkorpora, der Trainingsinfrastruktur, der Erweiterung lokaler Wissensbestände, der Sicherheitsausrichtung, der Modellbewertung und der Generierung synthetischer Daten, für die alle möglicherweise die Technologie und Ressourcen von Alibaba benötigt werden.
Apple könnte auch ausgereifte Modelle nutzen, um Trainingsdaten zu erzeugen, und dann einen Teil der Fähigkeiten auf kleine Modelle übertragen, die für die Ausführung auf Endgeräten geeignet sind. Reuters hat jedoch nicht die Quelle der Basisgewichte des chinesischen Modells offengelegt und auch nicht bestätigt, ob es auf Qwen basiert.
Derzeit lassen sich nur zwei Punkte bestätigen: Apple besitzt ein ausschließlich für den chinesischen Markt bestimmtes Modell, und Alibaba ist an dessen Entwicklung und Training beteiligt.
Die technische Richtung von Apples Modelltraining in China wurde schon lange vorher angedeutet
Unter Bezugnahme auf die diesjährig von Apple veröffentlichten technischen Daten zu AFM 3 können wir ungefähr ableiten, wie das von Apple in China trainierte Modell aussehen wird.
Apple AFM 3 ist eine Modellfamilie mit 5 verschiedenen Modellen.
AFM 3 Core ist ein dichtes Endgerätemodell mit 3 Milliarden Parametern, das hauptsächlich auf latenzempfindliche Aufgaben abzielt, die lokal ausgeführt werden können.
AFM 3 Core Advanced verfügt über insgesamt 20 Milliarden Parameter und verwendet eine Architektur mit spärlicher Aktivierung. Bei jeder Anfrage werden nur 1 bis 4 Milliarden der Parameter aktiviert.
Herkömmliche Mixed-Experts-Modelle wählen normalerweise bei der Generierung jedes einzelnen Tokens die Experten neu aus. Diese Methode funktioniert auf Cloud-Servern problemlos, aber auf Mobiltelefonen gibt es Einschränkungen durch die Speicherkapazität und die Geschwindigkeit der Datenübertragung.
AFM 3 Core Advanced verwendet die von Apple vorgestellte Technologie namens Instruction-Following Pruning.
Die vollständigen Modellgewichte werden im NAND-Flash-Speicher gespeichert. Nachdem das Modell eine Anweisung erhalten hat, wählt es zuerst die Expertengewichte aus, die für die Ausführung benötigt werden, basierend auf der gesamten Anfrage, und lädt dann die relevanten Teile in den DRAM.
Während des Generierungsprozesses wählt das Modell die Experten nur bei Bedarf neu aus.
In der Architektur gibt es außerdem eine Gruppe von gemeinsam genutzten Experten, die an allen Berechnungen beteiligt sind und für die stabile Verarbeitung allgemeiner Fähigkeiten zuständig sind. Andere Routing-Experten werden dynamisch je nach Aufgabentyp geladen.
Auf diese Weise kann das Gerät den Fähigkeitsumfang von 20 Milliarden Parametern beibehalten und gleichzeitig den Rechenaufwand und den Speicherbedarf pro einzelner Anfrage auf einem niedrigen Niveau halten.
Für Aufgaben wie die Zusammenfassung von Benachrichtigungen, die Umformulierung von Texten und einfache Frage-Antwort-Spiele können weniger aktive Parameter verwendet werden. Bei komplexen Kontexten, Sprachverarbeitung und anwendungsübergreifenden Anfragen können mehr Parameter aufgerufen werden. Dasselbe Modell passt den tatsächlichen Ausführungsumfang je nach Aufgabe an.
Für das ausschließlich für China bestimmte Modell hat diese Architektur eine sehr praktische Bedeutung.
Apple muss die Fähigkeit zum Verstehen und Generieren von chinesischem Text verbessern, ohne dass die Größe des Modells, der Speicherbedarf und der Stromverbrauch deutlich ansteigen. Wenn das chinesische Modell ein ähnliches Design übernimmt, kann Apple mehr Verarbeitungsvorgänge für chinesische Texte auf dem Endgerät erledigen.
Darüber hinaus umfasst die AFM 3-Familie weitere 3 Server-Modelle.
AFM 3 Core ist für reguläre Cloud-Aufgaben zuständig. Es verwendet die verbesserte Parallel-Track-Mixture-of-Experts-Architektur und konzentriert sich auf die Verbesserung des multimodalen Verständnisses, des Langzeitkontextgedächtnisses und der Verarbeitung komplexer Anfragen.
ADM 3 Cloud ist speziell für die Bildgenerierung, Bildbearbeitung und Genmoji zuständig.
AFM 3 Cloud Pro ist auf komplexe Schlussfolgerungen und den Aufruf von Agent-Tools ausgerichtet und ist das leistungsstärkste Modell in der AFM 3-Familie.
Cloud Pro läuft auf NVIDIA-GPUs in der Google Cloud und ist gleichzeitig in Apples System für Private Cloud Compute integriert.
Apple gibt an, dass wenn eine Anfrage in Private Cloud Compute eintritt, die Nutzerdaten nicht gespeichert und weder Apple noch anderen Institutionen zugänglich gemacht werden.
Es gibt jedoch derzeit keine öffentlichen Informationen darüber, wo die Cloud-Modelle für die chinesische Version bereitgestellt werden und ob dieselbe Private Cloud Compute-Architektur vollständig übernommen wird.
Dieser Teil wirkt sich direkt auf die Datenschutzerklärung, die Antwortgeschwindigkeit und die verfügbaren Funktionen der in China zugelassenen Version von Apple Intelligence aus.
Beachten Sie den Trainingsablauf von Apple: Die verschiedenen Modelle von AFM 3 teilen zuerst ein gemeinsames allgemeines Grundgerüst und werden dann separat für Zwecke wie Endgerät, Cloud, Sprache, Bild und komplexe Schlussfolgerungen trainiert.
Nach Abschluss des Vortrainings werden die Modelle außerdem überwachte Feinabstimmungen, mehrstufiges Verstärkungslernen und quantisierungsbewusstes Training durchlaufen.
Der letzte Schritt ist die Hardware-Optimierung. Die Endgerätemodelle werden für Apple-Chips angepasst, während Cloud Pro für NVIDIA-GPUs optimiert wird.
Die von Apple veröffentlichten Trainingsdaten umfassen öffentliche Daten, lizenzierte oder gekaufte Daten, Open-Source-Daten, spezielle Forschungsdaten und synthetische Daten. Apple hat auch ausdrücklich angegeben, dass die privaten personenbezogenen Daten der Nutzer und die Aufzeichnungen der Nutzerinteraktionen nicht für das Training der Basismodelle verwendet werden.
Obwohl noch nicht bekannt ist, wie die Aufgabenverteilung dieser Apple-Modelle aussieht, vermutet APPSO, dass die in China zugelassene Version von Apple Intelligence eher eine Mehrmodell-Steuerung einsetzen wird.
Aufgaben wie Textzusammenfassung, Schreibhilfe und Bildschirmverstehen können vorrangig von den Endgerätemodellen verarbeitet werden. Anfragen, die einen höheren Rechenaufwand erfordern, können an die von Apple kontrollierten Cloud-Modelle weitergeleitet werden.
Wenn externes Wissen oder spezielle Generierungsfähigkeiten benötigt werden, kann das System auch Qwen aufrufen. Die Nutzer müssen die Unterschiede zwischen den Backend-Modellen nicht verstehen, das System wählt den Verarbeitungsweg je nach Aufgabeninhalt, Gerätezustand, Netzwerkumgebung und Datenschutzanforderungen aus.
Diese Aufgabenverteilung stimmt mit Apples vorhandenem Rahmen für die Zusammenarbeit von Endgerät und Cloud überein, aber die spezifische Implementierung muss noch von Apple bestätigt werden.
Besonders erwähnenswert ist, dass Apple letzte Woche kurzzeitig ein chinesisches Unterstützungsdokument veröffentlicht hat.
In dem Dokument wurde erläutert, wie Mac-Nutzer auf dem chinesischen Festland Qwen mit Siri und Schreibwerkzeugen verbinden können. Anschließend wurde die Seite gelöscht, und Apple hat keine Erklärung für den Grund abgegeben.
Dieses Dokument zeigt, dass Qwen möglicherweise über einen eindeutigen Eingang für externe Modelle in das Apple-System integriert wird.
Ob es auch an den integrierten Funktionen teilnimmt, ob eine separate Lizenz erforderlich ist und wie es zwischen dem ausschließlich für Apple bestimmten Modell wechselt, wird man wahrscheinlich erst wissen, wenn die Funktion online geht.
Kauft man bei dem gleichen iPhone-Modell der gleichen Generation noch immer dasselbe Produkt?
Im Juli dieses Jahres hat das Cyberspace-Verwaltungsamt des Staates die Registrierungsinformationen von 7 neuen generativen KI-Diensten für Mobilgeräte veröffentlicht.
„Apple Intelligence“ steht auf der Liste. Die offizielle Registrierungsmitteilung bestätigt, dass Apple den wichtigsten Compliance-Schritt für den chinesischen Markt abgeschlossen hat.
Die Mitteilung enthält kein offizielles Veröffentlichungsdatum und gibt auch keine Angaben zur zugehörigen iOS-Version und zur Liste der unterstützten Geräte.
Laut den von Reuters erhaltenen Informationen wird Apple Intelligence voraussichtlich in den nächsten Monaten mit einem iOS-Systemupdate auf den chinesischen Markt kommen.
Apple hat zuvor bereits angekündigt, dass iOS 27 und die neue Generation von Apple Intelligence in diesem Herbst veröffentlicht werden, und Siri AI wird später in diesem Jahr zuerst als Beta-Version zugänglich gemacht.
Apple hat während der WWDC 26 noch erklärt, dass diese neuen Funktionen nicht sofort auf den chinesischen Markt kommen werden.
Die Wahrscheinlichkeit, dass die in China zugelassene Version von Apple Intelligence gleichzeitig mit dem neuen iPhone online geht, scheint gering zu sein. Apple könnte zuerst die Hardware veröffentlichen und dann die zugehörigen Funktionen über ein nachfolgendes iOS 27-Update freigeben.
Derzeit unterstützt die globale Version von Apple Intelligence das iPhone 15 Pro, iPhone 15 Pro Max, die iPhone 16-Serie und neuere Modelle. Die unterstützten Geräte für die chinesische Version sind noch ungewiss.
Ob vorhandene Geräte die vollständigen Funktionen zuerst erhalten, hängt möglicherweise von den Anforderungen der Endgerätemodelle an Arbeitsspeicher, Speicherplatz und Chip-Rechenleistung ab.