月度归档： 2026 年 4 月

财联社4月1日讯（编辑 史正丞）折腾两年后，苹果Siri终于即将变成所谓“人工智能助理”该有的样子。

据知名苹果消息爆料人马克·古尔曼的最新消息，苹果公司正在测试一项新功能，允许Siri在回应单次查询时同时处理多个请求。例如，用户可以在单次请求中让Siri查询天气、创建日历事件并发送信息。目前，Siri需要用户逐条发出请求，这与ChatGPT、Gemini相比显得过于落后了。

这一进展将简化用户与Siri的交互，并有可能鼓励更多人将其作为节省时间的工具来使用。

这项能力也对正在开发的后续升级至关重要。这些升级包括依赖端侧个人数据和更深度应用整合的功能，例如让Siri通过一条指令完成照片检索、编辑，并发给联系人的操作。

知情人士称，苹果正在将此项能力纳入今年晚些时候发布的iOS 27、iPadOS 27和macOS 27操作系统。苹果将在两个月后的6月8日公布新Siri和其他“苹果智能”功能。

古尔曼表示，作为变革的一部分，苹果正在让Siri“更像聊天机器人”，并将推出该助理的独立应用。苹果还计划在后续版本中推出能直接访问互联网并总结信息的功能，这项功能的内部代号为“世界知识答案”（World Knowledge Answers）。

早在2024年的WWDC，苹果就宣布将彻底改造于2011年10月推出的Siri，使其能够理解用户的个人信息以及屏幕上出现的内容，但此后连续不断的工程问题多次推迟发布进度，导致苹果公司被资本市场普遍认为在AI时代“掉队”（从近几个月的股市表现来看，这也不完全是坏事）。

这个新消息也凸显了Siri这些年的进步迟缓。在iOS 18更新中，苹果改进了Siri在连续请求中记住上下文的能力，不过直到现在仍只支持前后相连的请求。

目前尚不清楚，这些新功能背后的底层AI能力来自哪里。

上周有消息称，苹果通过与谷歌协议拿到Gemini大模型的完全访问权，可以用来生成用于特定任务的更小模型，包括小到可以在苹果设备上运行的模型。这一流程就是俗称的“蒸馏”。与此同时，苹果内部自研模型的Apple Foundation Models团队也在推进相关工作。

与此同时，苹果的AI运营战略也在发生改变。据知情人士透露，苹果正在开发新工具，让通过App Store安装的AI聊天机器人应用能够与Siri助手整合。这意味着用户可以直接通过Siri，向手机上已经安装的AI软件发送查询——前提是AI公司允许自家应用响应Siri请求。

目前这个测试中的“扩展”（Extensions）系统将允许用户在“苹果智能”和Siri设置目录里，启用或禁用能够在Siri中运行的服务。

这一新策略意味着苹果可以更快地引入外部AI服务，也能通过在苹果生态中销售AI付费订阅收取抽成。公司目前与OpenAI的合作就有类似的利润分配机制。

2025年，被视为大模型从技术竞赛走向商业落地的关键一年。

3月31日，智谱（HK02513，股价693.5港元，市值3092亿港元）交出上市后首份业绩报告，全年总收入7.24亿元，同比增长131.9%；其核心的MaaS平台（模型即服务）ARR（年度经常性收入）约17亿元，在12个月内提升60倍。

当日晚间，智谱CEO张鹏在媒体电话会表示，在大模型时代，商业价值的本质可以归结为“智能上界乘以Token（词元）消耗规模”，而API（应用程序编程接口）模式正是将智能转化为可交易生产要素的最优路径。

API成为商业主路径

张鹏在业绩发布会上强调，智能上界的提升，是大模型AGI（通用人工智能）时代唯一的“第一性”。

张鹏将AGI时代的商业逻辑简化为一个公式：智能上界乘以Token消耗规模，前者决定定价权，后者决定了价值体量。

这一判断背后，是过去一年商业模式逐渐清晰的过程。张鹏提到，API，包括Token经济的兴起，本质上是把AI基础设施能力转化为经济运行资源的一种方式，而不是一次性的红利。

在张鹏的解读中，这背后是一个全球性的范式变化：以Anthropic为代表的公司，凭借将最强的模型通过API交付给企业和开发者，让智能参与创造经济价值。

同样的商业逻辑正在智谱身上兑现。张鹏表示：“当模型足够强，API本身就是最好的商业模式。智能的质量创造定价权，企业和用户的深度使用创造增长的规模。”

“AI的能力从可用、可玩走向真实生产，解决越来越复杂的问题，使Token消耗和API的调用真正转化为经济价值。”张鹏表示，长期来看，价格的本质由价值决定，能有效替代人力、提高转化效率和智能水平的资源是稀缺且宝贵的。

对于市场关心的增长是否可持续问题，张鹏给出了明确判断：“这是一个结构性的长期趋势的开始。”他表示，长期以来，行业一直在寻找一个非常简洁、经济、有力的商业模式，使得这个增长趋势能够快速抬升。

他进一步指出，随着OpenClaw等新的应用形态诞生以及设备侧原生智能的发展，预期未来Token的消耗还将持续放大，呈现指数级增长。

“以智能上限为壁垒，以API为主要产品形态，这是Anthropic和智谱正在兑现的商业路径。”张鹏进一步指出，智谱已成为国内付费Token消耗量最高的厂商之一，更重要的是，智能上限的突破正在推动Token消耗量的指数级增长。

Agent将为软件行业带来新的范式

张鹏判断，2026年，智能范式将从轻量化的Vibe Coding（氛围编程）向工业级的Agentic Engineering（智能体工程）演变，最终进化为具备自主规划、环境感知与自我迭代能力的数字工程师。这将带来智能上限的进一步突破以及Token消耗的第二轮指数级增长。

在这一过程中，软件行业的形态也将发生变化。针对“Agent是否会替代软件公司”的问题，张鹏并未给出直接结论，但强调“一个全新的范式一定会在软件行业出现”，可能会有一些传统软件公司被新的范式影响，这是一个正常的更替现象。

相比之下，他更关注底层能力的输出角色。张鹏表示，智谱作为基座模型厂商，定位是持续提供智能的能力，以及引领新的范式创新。

智谱在财报中提出两个新概念——TAC（Token Architecture Capability，Token架构能力）和LLM-OS（大模型操作系统）。张鹏强调，这两个概念并非纯粹愿景，而是对已有趋势的总结和提炼。

“未来衡量个体或组织价值的标准，不再是掌握多少信息，而是作为Token架构师，在给定预算下构建复杂Agent系统并驱动大模型完成复杂任务的闭环执行。”张鹏解释说，TAC等于智能的调用量乘以智能的质量，再乘以经济转化效率。智谱的目标是成为提升全社会TAC的基础设施，让每一枚Token都能转化为可交付的经济增量。

而LLM-OS的概念，则指向下一代计算平台的定义权。张鹏认为，传统操作系统是硬件资源的调度者，而大模型操作系统是智能的调度者。“大模型正在吞噬软件。未来的计算平台将不再是App的堆叠，而是API商店与Agent矩阵的协同。谁的模型进入了系统内核，谁就掌握了下一代计算的定义权。”

在采访中，张鹏还回应了关于开源与商业化平衡的问题。面对“开源是否会影响API商业化能力”的提问，他表示，开源的本质是做技术创新、社区回馈以及品牌和标准建设，目的是吸引更多开发者加入GLM生态。而从商业化角度看，随着模型越来越复杂，企业自建部署的成本效益正在降低，“模型迭代太快，自建有时候跟不上我们的3到4个月迭代周期。很多原来尝试私有化部署的客户，都逐渐转投或部分转投了使用云端大模型API”。

对于市场关于“大模型公司将被巨头替代”的担忧，张鹏认为，独立大模型厂商在技术快速迭代的周期中具备先天优势。“大厂不一定在所有场景中都能做到有足够的竞争力，这是资源限制所决定的。它们本身也是复杂的生态，不会在所有场景都完全依赖自己，也需要接入优秀的供应商，保证业务在任何时间点都不失去先机。”