美銀證券：蘋果WWDC是AI戰略的重大積極轉折
Miles Bennett
美銀分析師Wamsi Mohan稱蘋果WWDC 2026是其AI戰略的重大積極轉折——Siri重新定位為系統級AI助手，而蘋果獨佔的裝置情境與私有數據訪問權，是通用AI助手無法複製的護城河。
新Siri到底變了甚麼？
Siri從語音助手升級為情境感知、多模態、跨應用的系統級助手。
Mohan將核心能力拆為四個維度：個人情境理解、屏幕內容感知、廣泛世界知識、跨應用操作。
這意味著→ Siri不再只是「幫你設鬧鐘」，而是能看懂你屏幕上的內容、調動不同App替你完成任務。
蘋果的戰略意圖是把AI做成原生層，貫穿iPhone、iPad、Mac、Apple Watch、Vision Pro及服務生態。
AFM 3架構的核心突破在哪？
蘋果第三代基礎模型AFM 3採用混合推理棧：日常任務在裝置端完成，高負載任務交給私有雲端運算（PCC）和接入英偉達GPU的Google Cloud。
裝置端最關鍵的披露是AFM 3 Core Advanced——200億參數的稀疏架構，每次請求只激活10億至40億參數。
簡單來說＝ 模型很大，但每次幹活只「叫醒」一小部分參數，既保住了能力，又壓住了功耗。
這反映出蘋果的核心取捨：不依賴持續聯網，也能在手機端跑強AI。
「代幣經濟學」為甚麼被市場低估？
Mohan的2030年情景模型假設：50%請求在裝置端處理、50%走私有雲，其中5%路由至AFM 3 Cloud Pro。
但經過圖像計算、推理負擔等加權調整後，Cloud Pro實際承擔33%的工作負載，卻佔67%的加權雲端成本。
這意味著→ 蘋果AI的成本不取決於「有多少人用」，而取決於「用的人觸發了多少圖像生成和高強度推理」。
簡單來說＝ 請求量看起來不大的那部分，反而是燒錢最猛的那部分——利潤率對使用模式極度敏感。
蘋果拿甚麼守住護城河？
Mohan維持對蘋果的買入評級，目標價380美元。
核心邏輯：蘋果獨佔裝置情境、應用能力、屏幕狀態和用戶私有數據的特權訪問，通用AI助手拿不到這些。
這反映出一個更深層的判斷：在AI助手的競爭中，誰離用戶數據最近，誰就最難被替代。
但驗證節點也很明確——蘋果能否把這套架構轉化為可持續的服務收入，並在利潤率上兌現AI投入的回報。
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