Apple 技術如何實現具備隱私保護的個人化 AI

數以百萬計的人每天透過 iPhone 使用公用的生成式 AI工具，如 ChatGPT、Gemini …. 等等。但使用這些工具時，實際上是將資料與雲端服務提供者共享，這未必是件好事。

不過，還有另一條可行之路：當無法用 Apple 裝置本機處理的工作時，首先交由自己的 AI Mac 叢集，來處理。在商業環境中，這形成一套可由授權端點（如使用者本人、使用者的 iPhone，或員工的裝置）遠端存取的本地部署 AI。優點是使用者分享的任何資料、提出的任何請求，都會由安全控管的設備與軟體來處理。

您可能正在執行開放程式碼的 Llama 大型語言模型 (LLM) 來分析業務文件和資料庫，並結合在網路上自行找到的資料，讓現場操作人員能夠存取相關最新分析。在這種情境下，不妨在辦公室環境中安全部署數台配置大量記憶體的 Mac，或是一台二手的 M1 Max Mac Studio，透過自行選定的安全遠端存取方案，以及自有的端點安全設定與 MDM 工具來控管存取權限。可以選擇使用 Apple 的 ML 框架 MLX，安裝所需的模型，或改用其他解決方案，例如 Ollama。已經有人開始嘗試這類使用模式，實際體驗顯示，其效能表現相當穩定。這多要歸功於 Apple Silicon 晶片的整體表現，以及其在記憶體管理上的高效率。

Apple 也持續在這個方向上推進，專注於提升效率與整體表現。據報導，Apple 將允許使用者透過 Thunderbolt 5 介面建立臨時 Mac 叢集，大幅簡化 Mac 團隊的部署。這不僅能帶來更高的效能，也能整合多台機器的記憶體資源，形成更強大的運算能力。

這一點相當重要。LLM 對資源的需求極高，若能夠輕鬆地將多台 Mac 叢集化，意味著本地部署 AI 解決方案將可以處理更複雜的問題。此外，macOS Tahoe 26.2 也將讓 MLX 完整存取 M5 晶片上的神經加速器，為 AI 帶來即時且顯著的效能提升。

與此同時，開發者也正大量使用 Apple 的 Foundation Models，直接在應用程式中存取 Apple Intelligence 的 LLM。若希望親自測試這些技術的潛力，可以嘗試支援相關功能的應用程式，或探索名為 AFM 的專案，透過命令列直接執行這些模型。

人工智慧的持續普及仍在推進之中 — 這是必要的！唯有如此，才能打破少數人對全球頂尖 AI 模型的壟斷。在很大程度上，Apple 矽晶片在每瓦效能上的優勢正逐步展現其真正價值；AI 本就是 Apple 設計 Mac 晶片時的重要目標之一，這樣的發展也是順理成章。試著想像當使用 visionOS 裝置，查詢安全存放於家中或辦公室的 Mac AI 叢集時，這種個人化 AI 部署模式能帶來多大的助力。

這只是推動本地裝置端邊緣 AI（edge AI）發展的其中一種可能結果，而且這個目標實現的速度可能想像中還要快。