Аналитики: Apple превратила слабость в области ИИ в конкурентное преимущество

Пока «Великолепная семерка» (Mag 7) американских технологических гигантов ввязывается в гонку вооружений в сфере искусственного интеллекта, тратя десятки миллиардов долларов на строительство дата-центров, Apple выбрала принципиально иную, легкую стратегию.

Аналитик Evercore ISI Амит Дарьянани (Amit Daryanani) в недавнем отчете указал, что Apple отказалась от бездумного участия в гонке капитальных затрат, превратив свою неспособность самостоятельно разработать полноценный стек ИИ в конкурентное преимущество.

Компания точно оценила «товарность» моделей ИИ. Аналитик считает, что решение Apple использовать кастомную облачную модель Google Gemini для работы обновленной Siri, по сути, аналогично закупке дисплеев у Samsung.

Используя напрямую лучшие из существующих моделей, Apple обходит дорогостоящий этап наращивания вычислительных мощностей, сосредотачиваясь на интеграции в свою экосистему и монетизации.

В будущем обновлении iOS 27 набор ИИ-функций Apple будет нацелен на то, чтобы не отставать от Google Gemini, а не пытаться превзойти его. Такая стратегия дает Apple极高的 гибкость в сфере ИИ, позволяя менять модели в зависимости от рыночной ситуации.

Кроме того, позиции Apple на аппаратном фронте также укрепляются. Благодаря успешным продажам серии iPhone 17 на китайском рынке и расширению присутствия MacBook Neo в сегменте начального уровня, доля рынка Apple неуклонно растет.

Также стало известно, что Apple недавно выбрала Intel для производства чипа A21 для следующего поколения MacBook Neo, который будет напрямую конкурировать с архитектурой x86.

Аналитик подчеркивает, что настоящую ценность создает непревзойденная лояльность пользователей Apple. Даже не участвуя в «гонке бюджетов», благодаря своему глубокому портфелю сервисов и интеграции программного и аппаратного обеспечения, Apple сохраняет инициативу в коммерциализации ИИ.

В настоящее время Apple тайно тестирует более интеллектуальные функции Siri через приложение Veritas, чтобы обеспечить качественный скачок в возможностях ИИ без огромных затрат на инфраструктуру.