早在WWDC 2017开发者大会上，苹果先于iPhone X就宣布了一系列新的面向开发者的机器学习API，包括面部识别的视觉API、自然语言处理API，这些API集成了苹果所谓的Core ML框架 。
从上图可以看到，Core ML的底层是两个神经网络子程序框架：Accelerate and BNNS和Metal Performance Shaders 。Accelerate是在CPU上进行快速计算的框架，而Metal负责深度挖掘GPU性能 。
据不便透露公司名称的巨头IC半导体资深工程师向机器之心表示，苹果实际上主要将数据处理加速工作集中在GPU层面 。
著名投资人 Benedict Evans 曾提到，「往深了看，很多机器学习技术正在被商业化，它们的 API 快速地进入到移动设备上……不可能只有一个 Google 或一个 Facebook 的云包揽所有的机器学习——这项技术应该是一切的基础 。」
从英伟达在人工智能浪潮中得以快速崛起的案例中不难发现，生态积累是比技术更持久的“护城河”，而开放易用的CUDA接口则是建立开发者生态的前提 。为了迅速做大开发者规模，手机巨头平台开始在初期释放超高分成与合作资源 。
2018年初，华为发布了AI开发平台HiKey 970，推动AI应用生态搭建，并将投入10亿元用于鼓励开发者创新 。6月，余承东在华为终端首届开发者大会上就宣布，将投入10亿元补贴主力开发者的创新智慧服务 。苹果则在不遗余力地扩建Core ML中的API 。
市场还在嗷嗷待哺地等待着一个 AI「爆款」 。
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