凌晨，苹果发布会开了，拜发达的社交媒体所赐，全市场都预期到会完全符合预期，所以，我没有熬夜观看。醒来后，也只花了几分钟浏览了一下highlights，然后利用两个模型工具生成了下图（Gemini读视频，Claude生成页面）：
此刻，各种解读与评论早就铺天盖地了，再去生产冗余信息毫无意义。但是，完全符合预期的发布会后，透露出来的长期信息，却并不简单。
过去一年多，或许生成式AI给市场开的最大的玩笑是：明明是模型是软件的创新，为什么硬件“独美”？
而时间到了此刻，却似乎要改变了，这种改变大概率也将从苹果开始：时针开始指向软件，而“生成式AI”将作为一种标配，通过手机为代表的消费电子产品快速进入到我们的日常生活之中：
1、不可否认，年初，大家还对“手机算力够不够，需不需要改变芯片设计？”抱有大大的问号，如今，在“古早”墨水屏电纸书都能本地运行个不错的模型的背景下，硬件能力突然就“冗余”了；
2、文本为主的生成式模型与游戏不一样，一个是软性的硬指标，一个是硬性的硬指标：游戏就是按分辨率，帧数，追光效果等硬性指标决定了“算力”大小，而模型，如今的20亿参数和一年前的20亿参数虽然训练时要的算力可能提高了十倍还多，能力大幅提升，但是本地运行时需要的硬件指标却是相同的，所以3A大作可以不断刺激硬件更新，模型运行似乎越来越不可以了；
3、感谢Meta、Google、微软、苹果，包括阿里、月之暗面、智谱等等（一系列国内优秀模型公司）的努力（不遗余力的训练模型，并开源，尤其是Meta），我们基本实现了我去年底写下的目标：如果每个人都拥有大模型；
4、于是模式变了，当最消耗资源的预训练环节越来越集中到少数企业，并通过持续的开源生态实现成色越来越足的“AI平权”时，对全社会的资源消耗都是大幅度的减少，甚至会逐渐出现“预训练算力开销越大，使用时节省比例越高”的情况；
5、夏天，与很多人交流，明显的感受是够用原则基础上的“环保意识”快速觉醒，既然硬件都满足了，那么没必要每年换手机，没必要两年一换，可以三年甚至四年一换，这种意识的快速传播结合“硬件缺乏代际创新”共同带来的结果，几乎指向越来越长的换机周期；
6、所以我们看到了毫无惊喜的iPhone16，以及AI加持下越来越多的可能性，看到了，时针从硬件指向软件；
7、其实，软件比硬件难多了，但是陡峭的爬坡曲线，也意味着高耸在护城河边易守难攻的悬崖：因为在用户心智基础上构建出来的生态，是一种难以攻克的“病毒”；
8、发生在苹果发布会后，Oracle最新一季的业绩超了市场预期，盘后立即表现了“亢奋”；
9、嗯，AI的时针，从硬件指向软件与服务了。