【新智元导读】苹果AI乏力的症结，绝非AI主管John Giannandrea一人之过。对隐私与完美的苛求是苹果立足的基因，反而成了需要海量数据训练AI时的桎梏。戴着脚镣，难跳好舞。
硅谷没有秘密，尤其是在一位高管的权力被逐渐剥离殆尽之时。
刚进入12月，苹果的一纸公告终于落地：掌管苹果AI与机器学习战略七年之久的高级副总裁约翰·詹南德里亚（John Giannandrea，简称JG）将卸任。
他会以顾问身份留任至2026年春季，但权杖已然交出。
接替他核心职责的是一位刚从微软挖来的「救火队长」——Amar Subramanya。
更耐人寻味的是汇报线的变更：新任AI副总裁不再直接向CEO库克汇报，而是归于软件工程高级副总裁Craig Federighi（克雷格·费德里吉）麾下。
这一细微的职级调整，实则宣告了苹果AI「独立王国」时代的终结。
过去七年，苹果试图通过建立一个平行的AI权力中心来改造这家硬件巨头；
如今，随着JG的退场，AI被重新规训，回归为软件生态的一个赋能组件。
这是一场迟到的人事地震，也是苹果为自己错失的AI 2.0时代所付出的昂贵学费。
谷歌基因的水土不服
将时针拨回2018年，JG加盟苹果时曾被视为「全村的希望」。
彼时，Siri被诟病为「人工智障」，苹果急需一位懂AI的大佬来重塑技术栈。
JG有着完美的履历：他曾是谷歌搜索和AI业务的负责人，是硅谷极少数真正懂大规模机器学习的高管。
库克为了挖他，给出了直接汇报给CEO的特权，并在2018年底将其晋升为高级副总裁。
然而，七年过去了，JG给苹果留下了什么？
客观地说，他并非毫无建树。
他整合了Core ML，统一了散落在各个团队的机器学习接口，让iPhone在设备端推理上保持了业界领先的能效。
但在最核心的生成式AI浪潮中，苹果却彻底失语。
这并非JG一人的过错，而是两种「宗教」的冲突。
JG所代表的「谷歌流派」，信奉数据至上、云端训练、快速迭代。
而苹果的「库比蒂诺教条」，则是隐私第一、端侧优先、完美主义。
据内部人士透露，JG团队在训练模型时，常常因为拿不到足够的内部数据权限而步履维艰。
在OpenAI利用全网数据疯狂「炼丹」时，苹果的AI工程师们还在为如何对用户相册数据进行脱敏而进行数月的合规审查。
这种文化冲突导致了严重的「精神内耗」。
JG建立了一个庞大的研究团队，发表了数千篇高质量论文，却始终无法将技术转化为让用户尖叫的产品。
Siri的底层改造一拖再拖，直到ChatGPT引爆全球，苹果才惊觉自己手里的牌已经过时了。
今年3月，Siri团队被剥离出JG的管辖范围，转交给软件部门，这已是权力崩塌的前兆。
如今的离职，不过是这场漫长告别的尾声。
拆解「独立王国」
回归工程本位
此次人事调整中最值得玩味的信息，不是JG的离开，而是Amar Subramanya的汇报对象。
新任AI副总裁向Craig Federighi汇报，这意味着AI在苹果内部不再是一个需要独立制定战略的「虚职」，而是必须服务于iOS、macOS等操作系统的「实务」。
Amar Subramanya是谁？
这是一位典型的「实战派」。他在谷歌效力16年，曾担任Gemini Assistant的工程负责人，随后在微软短暂担任AI副总裁。
他的强项不在于发表论文，而在于把大规模模型塞进具体的产品里——这正是苹果当下最稀缺的能力。
除了Amar接管的核心模型与安全团队，JG原本庞大的帝国被「瓜分」殆尽：
硬件相关的AI基础设施，可能会更紧密地协同Sabih Khan（运营）团队，以解决算力瓶颈；
服务相关的部分，则流向了Eddy Cue（服务）的领地。
这种「肢解」释放了一个明确信号：苹果不再需要一个高高在上的AI战略官，AI将像水流一样，被打散并注入到每一个具体的业务部门中。
Craig Federighi的权力版图因此空前扩大。
如今，他将手握操作系统与AI两把利剑。
这或许能解决苹果过去最大的痛点：研究与工程的脱节。
未来，苹果的AI迭代速度有望向iOS的更新节奏看齐，不再是那个「起个大早，赶个晚集」的旁观者。
军心涣散
与人才的「用脚投票」
然而，留给新任者的局面并不乐观。
在JG离职的余震中，是一张张离散的工牌。
就在JG官宣退休的同一时间，苹果机器人与具身智能技术负责人Yilun Chen在LinkedIn上更新了动态，他的下一站是特斯拉。
这位清华校友被视为苹果机器人项目（Project Rose）的核心骨干，他的离开，无疑给苹果原本就前途未卜的家庭机器人项目蒙上了一层阴影。
更早些时候，苹果基础模型团队负责人庞若鸣投奔Meta；机器人首席研究员Jian Zhang同样选择了Meta。
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这些技术大牛的离职理由出奇一致：在苹果，他们感到「有力使不出」。
一位已离职的苹果AI研究员曾私下抱怨：「在这里，我们有最好的芯片，最多的现金，但我们写出的代码要经过三层审批才能进入测试分支。而在Meta，扎克伯格会直接问你模型明天能不能上线。」
对于顶级AI人才来说，最大的惩罚不是低薪，而是无法发布产品。
眼看着同行们用Transformer改变世界，自己却只能在封闭的实验室里打磨一个永远「即将发布」的Demo，这种挫败感是致命的。
苹果甚至不得不放下身段，开始寻求外部「外援」。
从OpenAI到谷歌，再到国内的阿里通义千问，苹果正在构建一个由第三方模型支撑的生态。
这在某种程度上，是对自身基础模型研发能力不足的变相承认。
John Giannandrea的七年，是苹果在AI荒原上孤独探索的七年。
他试图在隐私的铁笼中训练出一头猛兽，最终却发现猛兽被饿瘦了，而铁笼外的世界早已天翻地覆。
接任者Amar Subramanya面临的是一场更艰难的战役：他不仅要追赶落下的两年时间差，更要在一个硬件主导的基因里，植入软件服务的灵魂。
对于苹果而言，这是一次对傲慢的修正。
科技行业最残酷的真理从来不是大鱼吃小鱼，而是快鱼吃慢鱼。
时代的列车呼啸而过时，它不会为了任何人停下，哪怕你曾是全球市值第一的公司，也只能在站台上气喘吁吁地重新买票。
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