Apple przez lata wygrywał, wchodząc na rynek później niż inni. AI było pierwszym polem, na którym ta strategia przestała działać.
Przez prawie trzy dekady Apple budował swoją pozycję na przekonaniu, iż w technologii liczy się przede wszystkim jakość wykonania, kontrola nad detalem i cierpliwość. Koncern z Cupertino wielokrotnie wchodził spóźniony na scenę, bo ociąganie się umożliwiało firmie obserwację produktów i działań konkurencji – wzięcie tego co najlepsze, poprawienie tego, co nie wyszło, a następnie sprzedanie masom atrakcyjnego produktu „który po prostu działa”.
Tak było z iPodem, iPhonem, iPadem czy autorskimi procesorami Apple Silicon. Sztuczna inteligencja okazała się jednak obszarem, w którym ten sprawdzony model przestał działać.
AI nigdy nie było częścią tożsamości Apple’a
Apple od początku swojego istnienia jest firmą od sprzętu. Jej DNA od zawsze stanowiły urządzenia: najpierw komputery, później odtwarzacze muzyczne, poprzez telefony, a kończąc na tabletach i zegarkach. Oprogramowanie miało je uzupełniać i podkreślać ich wartość, a nie stanowić autonomiczny obszar rywalizacji. Dlatego sztuczna inteligencja jako taka nie była jednym z głównych obszarów zainteresowania Apple’a przez długi czas.
Choć firma Tima Cooka jako taka oczywiście miała dział rozwoju AI, to przed wybuchem boomu na generatywną sztuczną inteligencję był on wielokrotnie mniejszy. Jego centrum zainteresowania stanowiła głównie Siri, która – jak prawdopodobnie wiele osób już nie pamięta – nie jest autorskim produktem Apple’a. Koncern zakupił Siri na polecenie Steve’a Jobsa w 2010 roku, co ówcześnie dało przedsiębiorstwu prymat w kategorii integracji uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji w urządzeniach konsumenckich. Co jednak później odbiło się Apple’owi czkawką, gdyż firma nie miała odpowiedniego zaplecza, by poprawić i wzbogacić działanie nowo zakupionej Siri i została w mgnieniu oka zostawiona w tyle przez Alexę Amazonu oraz Asystenta Google. Sama Siri zbierała przysłowiowe „baty” za kiepskie rozpoznawanie mowy i niskiej jakości odpowiedzi.
Wewnętrznie w Apple powstawały kolejne projekty przebudowy Siri – m.in. Project Blackbird z 2019 roku, który zakładał stworzenie bardziej konwersacyjnego asystenta działającego lokalnie na iPhonie. Projekt został jednak porzucony, a w 2021 r. Apple postawił na skromniejszy „Siri X”, skupiony głównie na szybkości i prywatności, nie na przełomie technologicznym.
Decyzje te zapadały już po przejęciu przez Apple’a Johna Giannandrei – byłego szefa AI i wyszukiwania w Google, który w 2018 r. trafił do Cupertino jako nowy architekt strategii sztucznej inteligencji. Jego zespół miał scentralizować rozproszone inicjatywy AI w firmie. W praktyce na przeszkodzie stanęły mu nie tylko brak infrastruktury w skali takiej jaką posiadał poprzedni pracodawca Giannandrei, ale także kultura Apple’a: sztywne harmonogramy, silosy organizacyjne i brak elastyczności, które są do zniesienia przy pracy nad cyklicznie prezentowanymi iPhone’ami, ale zabójcze przy rozwoju dynamicznie rozwijającej się AI.
Choć historia pierwszej inkarnacji Siri może wydawać się odległa i niezbyt istotna dla obecnej sytuacji Apple’a, to jest wręcz przeciwnie – podobnie jak 15 lat temu, tak i dzisiaj Apple musi kupić sobie drogę do AI. Bo bez hojnych inwestycji powstaje Apple Intelligence.
Moment ChatGPT, którego Apple nie wykorzystało
Opieszałość i używanie dość skostniałego sposobu pracy w końcu prawdziwie dogoniły Apple’a na przełomie 2022 i 2023 roku, gdy OpenAI wstrząsnął całym światem poprzez mały, niezobowiązujący eksperyment: ChatGPT. Komercyjny człon organizacji non-profit postanowił sprawdzić jak (i czy w ogóle) ludzie będą zainteresowani konwersacyjną nakładką na wszechstronny model GPT-3. Okazało się iż tak, a liczby mówiły same za siebie – ChatGPT stał się najpopularniejszą aplikacją świata i sensacją.
Satya Nadella niemal natychmiast włączył technologię OpenAI do strategii Microsoftu, inwestując kolejne miliardy dolarów i integrując Copilota z Windows i pakietem Office. Google, po początkowej panice, przyspieszył prace nad Bardem, którego później przemianowano na Gemini i zespojono z adekwatnie każdą usługą Google’a – oraz telefonami Galaxy i Pixel.
W Apple reakcja była szybka, ale niewidoczna poza Cupertino
Craig Federighi, szef inżynierii systemu – według relacji Bloomberga i Wall Street Journal – miał niemal natychmiast dostrzec przełomowość generatywnej AI i czatbotów na rynku konsumenckim. Wtedy zespoły odpowiadające za oprogramowanie dostały zielone światło na intensywne eksperymenty z dużymi modelami językowymi. Tu jednak do drzwi działu systemu zapukał brak własnej infrastruktury, własnych modeli, i w pełni rozwiniętego działu uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Pracownicy Apple’a istotnie, eksperymentowali z dużymi modelami językowymi AI, ale nie własnymi – tymi należących do firm trzecich. Czego efektem było podjęcie przez koncern negocjacji z OpenAI, Anthropic oraz Google’em na temat integracji ich rozwiązań w systemach Apple’a.
Gdy się człowiek śpieszy, to się diabeł cieszy
Na eksperymentach i rozmowach zleciał Apple’owi cały 2023 rok, tak więc w 2024 koniecznym było pokazać cokolwiek. Wtedy też – podczas czerwcowej konferencji WWDC – Tim Cook i Craig Federighi sypali jak z rękami nowymi funkcjami Apple Intelligence w iOS 18: narzędziami do pisania, streszczaniem powiadomień, generowaniem obrazów, Genmoji czy „nową Siri”, która miała rozumieć kontekst z aplikacji z całego systemu. Trzy miesiące później, podczas jeszcze huczniejszej premiery „pierwszego iPhone’a zbudowanego od podstaw dla Apple Intelligence”, Apple powtórzył wszystkie te zapowiedzi.
Rzeczywistość okazała się być mniej łaskawa, gdyż iPhone 16 otrzymał Apple Intelligence miesiąc po premierze sklepowej, a na domiar złego nie było to pełne wydanie – potrzeba było czterech aktualizacji iOS 18 na przestrzeni kilku miesięcy by Apple dowiózł wszystkie zapowiadane funkcje. Funkcje, które nie działały jak w reklamach.
Najbardziej we znaki dało się streszczanie powiadomień, które zaczęło generować fałszywe informacje, w tym błędne nagłówki wiadomości przypisywane renomowanym mediom. BBC i Reporterzy bez Granic publicznie skrytykowali Apple’a, a firma musiała tymczasowo wycofać część funkcji. Uwadze nie powinna ujść nam także usunięta z emisji reklama „More Personal Siri„, gdyż Apple prezentowało w niej wciąż nieistniejące funkcje Siri i Apple Intelligence.
Apple tłumaczył ograniczenia Apple Intelligence swoim podejściem do prywatności. Choć czipy Apple Silicon są w stanie obsługiwać proste funkcje AI pokroju streszczania e-maili, to bardziej złożone zadania trafiają do tzw. Private Cloud Compute – infrastruktury własnej Apple’a. To podejście diametralnie różne od strategii OpenAI, Google czy Meta, które większość operacji przesyłają na serwery, gdzie duże i rozbudowane systemy przetwarzają je, zwracając sam wynik na urządzenie.
A systemy Apple’a są nie tylko wielokrotnie mniejsze, ale także wielokrotnie mniej bogate w dane. OpenAI, Google i Meta są znane z dość kontrowersyjnego podejścia do danych użytkownika, który jest śledzony na każdym kroku, a dane te są później przekazywane do przetworzenia na rzecz ulepszania usług. Różni się to od podejścia Apple’a, który ceni prywatność danych i stara się by jak najwięcej danych pozostało w urządzeniu – a te, które muszą z niego wyjść, by pozostały w systemie nad którym Apple ma pełną kontrolę.
W praktyce oznacza to, iż Apple nie korzysta z potencjału danych generowanych przez ponad 3 miliardy sprzedanych iPhone’ów. O ile jest to spójne z deklaracjami firmy, o tyle ogranicza tempo uczenia modeli i ich elastyczność. Przez co AI Apple’a jest bezpieczniejsza, ale też wyraźnie mniej dojrzała.
Pieniądze są, ale ryzyka zabrakło
W teorii Apple ma wszystkie zasoby potrzebne do tego, by być jednym z liderów AI. Firma generuje dziesiątki miliardów dolarów wolnych przepływów pieniężnych rocznie i przez lata zgromadziła jedną z największych rezerw gotówki w historii korporacji. W praktyce jednak sposób, w jaki Apple wydaje pieniądze, od lat różni się diametralnie od strategii konkurencji
W latach 2023-2025 firmy takie jak Microsoft, Google czy Meta zdecydowali się na agresywną grę va banque. Microsoft inwestował dziesiątki miliardów dolarów rocznie w infrastrukturę OpenAI, centra danych i wyspecjalizowane układy GPU, nie mając jasnej odpowiedzi na pytanie, kiedy – i czy w ogóle – te wydatki się zwrócą. Google i Meta podjęły podobne ryzyko, traktując generatywną AI jako technologię o znaczeniu porównywalnym z internetem.
Apple obrał inną drogę. Zamiast masowych inwestycji w infrastrukturę obliczeniową, firma kontynuowała strategię finansowej przewidywalności: miliardy dolarów trafiały na skup akcji własnych i dywidendy, a wydatki na AI rosły stopniowo i pod ścisłą kontrolą. To podejście jest logiczne z punktu widzenia dojrzałej spółki giełdowej, ale w wyścigu, w którym liczy się skala, szybkość i tolerancja na porażki, okazało się poważnym ograniczeniem.
Statek kapitana Cooka osiadł na mieliźnie
Problemem nie były wyłącznie pieniądze, ale gotowość do ich wydawania bez gwarancji sukcesu. Generatywna AI to obszar, w którym choćby najlepiej zaplanowane projekty mogą zakończyć się fiaskiem, a ogromne inwestycje przez długi czas nie przynoszą namacalnych efektów. Kultura Apple – nastawiona na przewidywalność, kontrolę i unikanie kompromitujących porażek – nie sprzyja przyjmowaniu zakładów z kategorii „a może ta technologia to przełom”.
Ze wstrzemięźliwości w wydawaniu pieniędzy Apple’owi wyrósł także kolejny problem: drenaż talentów. Gdy Meta i OpenAI zaczęły oferować kluczowym inżynierom pakiety wynagrodzeń liczone w dziesiątkach, a w niektórych przypadkach setkach milionów dolarów, Apple znalazł się w trudnym położeniu. Firma, która przez lata przyciągała ludzi prestiżem i stabilnością zatrudnienia, nagle musiała konkurować z koncernami gotowymi płacić niemal każdą cenę za wybitny umysł i dawać znacznie większą swobodę badawczą.