開(kāi)發(fā)者大會(huì)在即，全世界都等著蘋(píng)果能拿出什么新花樣。外媒記者剛剛泄露了新產(chǎn)品，還順便扒出蘋(píng)果一直在 OpenAI 和谷歌之間來(lái)回橫跳；更有趣的是，蘋(píng)果打死不用英偉達(dá)芯片，竟還是源于曾經(jīng)的一段「舊仇」。
最近一輪 AI 之戰(zhàn)，OpenAI、谷歌、微軟都交卷了，現(xiàn)在，全世界的目光齊刷刷看向蘋(píng)果。
全球開(kāi)發(fā)者大會(huì)，就在 6 月上旬。選擇這個(gè)時(shí)機(jī)發(fā)布新產(chǎn)品，蘋(píng)果勇氣可嘉。被一眾競(jìng)品搶盡風(fēng)頭后，蘋(píng)果得拿出什么重大突破來(lái)，才能證明自己在 AI 領(lǐng)域還能讓人興奮？
看起來(lái)，蘋(píng)果可走的路數(shù)不多了，所以外媒記者才意味深長(zhǎng)地暗示：這次 WWDC 的主題應(yīng)該是「迎頭趕上」，而非「超越」。
畢竟，在 LLM 上，繼 ChatGPT 和 Gemini 之后，蘋(píng)果早已失去了先發(fā)優(yōu)勢(shì)；微軟面向開(kāi)發(fā)者的 CoPilot 生態(tài)，也是 XCode 短時(shí)間內(nèi)無(wú)法企及的。
和英偉達(dá)的舊仇，也讓蘋(píng)果孤注一擲發(fā)展自研芯片，然而比起英偉達(dá) GPU，M2 系列在成本和實(shí)際應(yīng)用性能上都有些差強(qiáng)人意。
硬氣的蘋(píng)果，無(wú)疑在進(jìn)行一場(chǎng)豪賭。
蘋(píng)果，拼命追趕
彭博社記者 Mark Gurman 發(fā)出了一篇爆料文，預(yù)測(cè)了蘋(píng)果即將在開(kāi)發(fā)者大會(huì)上祭出的殺手锏。比較引人矚目的消息，就是蘋(píng)果和 OpenAI CEO Sam Altman 的合作了。
在 WWDC 上，雙方的合作伙伴關(guān)系很可能會(huì)昭告天下。
這就有點(diǎn)微妙了。一方面，這一舉動(dòng)，相當(dāng)于讓蘋(píng)果向公眾承認(rèn)了，自己無(wú)法在 AI 最熱門(mén)的領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)，通過(guò)「曲線救國(guó)」，它倒是可以擁有最先進(jìn)的聊天機(jī)器人，從而硬剛一波使用 Gemini 的三星。
另一方面，最近 Altman 的名聲不大好，OpenAI 的公司結(jié)構(gòu)看起來(lái)也不太穩(wěn)定。
因此，蘋(píng)果根本無(wú)法對(duì) OpenAI 作為 iOS 新功能的單一供應(yīng)商感到放心。（這就是為什么它還在和谷歌達(dá)成協(xié)議，把 Gemini 也作為備選）
根據(jù)預(yù)測(cè)，蘋(píng)果很有可能著重發(fā)力軟件方面，比如推出 iOS 18、iPadOS 18、macOS 15 等操作系統(tǒng)的更新。
iPad 已經(jīng)用上了最新的 M4 芯片，也許它會(huì)繼續(xù)被集成到 Mac Pro 和 MacBook Pro 中？
對(duì)于外界最關(guān)注的 AI 功能，蘋(píng)果將「另辟蹊徑」，推出「Project Greymatter」，重點(diǎn)關(guān)注普通人在日常生活中可以使用的工具，滿足用戶對(duì)于「實(shí)用」的需求。
一系列新功能將分布在手機(jī)、平板和 PC 端，包括 ——
更靈活的主屏幕布局、自定義 App 圖標(biāo)顏色
語(yǔ)音備忘錄轉(zhuǎn)文字
AI 照片編輯
隨短信內(nèi)容變化的自定義表情符號(hào)
Spotlight 搜索更快速、準(zhǔn)確
Safari 搜索改進(jìn)
郵件和短信的自動(dòng)回復(fù)建議
如果僅是這些功能，那就不免令人有些失望，畢竟，這些功能并不是革命性的，也很難吸引眼球，絕大部分都已經(jīng)在谷歌或 Meta 的相關(guān)應(yīng)用中存在。
OpenAI 的 GPT-4o 語(yǔ)音最近雖然飽受爭(zhēng)議，但讓我們看到了語(yǔ)音助手可以擬人化、智能化到什么程度。
于是，全網(wǎng)期待的目光落在了被傳和 OpenAI 合作的蘋(píng)果上。作為最流行的語(yǔ)音助手之一，Siri 有望在功能和聲音上升級(jí)嗎？
也有預(yù)測(cè)稱，ChatGPT 可能被植入到 iOS18 中作為聊天機(jī)器人插件；同時(shí)蘋(píng)果也在「兩手準(zhǔn)備」，和谷歌洽談 Gemini 的交易。
蘋(píng)果的 AI 戰(zhàn)略：數(shù)據(jù)中心、設(shè)備、云計(jì)算
與此同時(shí)，SemiAnalysis 的著名爆料研究員 Dylan Patel 和 Myron Xie 一起，剛剛發(fā)了一篇文章，全面分析了蘋(píng)果的 AI 戰(zhàn)略。
在這篇文章中，兩位記者提出了一個(gè)困擾著許多人的問(wèn)題：蘋(píng)果在 AI 領(lǐng)域到底在做什么？
要知道，現(xiàn)在全球都在瘋狂搶購(gòu)英偉達(dá)的 GPU，然而蘋(píng)果卻沒(méi)有參與這一「囤貨」大潮。調(diào)查顯示，蘋(píng)果對(duì) GPU 的采購(gòu)微乎其微，連英偉達(dá)的十大客戶都不是。
在 WWDC 大會(huì)前夕，各種傳言滿天飛。兩位記者對(duì)目前的各路消息來(lái)了個(gè)匯總。
加大 M 系列處理器產(chǎn)量，還要做自己的 AI 服務(wù)器
首先，有多個(gè)消息來(lái)源稱，蘋(píng)果今年將加大 M 系列處理器的產(chǎn)量，甚至達(dá)到創(chuàng)紀(jì)錄的水平。
所謂 M 系列處理器，主要指的是 M2 Ultra，它由 2 個(gè)片上 M2 Max 拼接而成，被蘋(píng)果稱之為「UltraFusion」。（有趣的是，據(jù)悉蘋(píng)果的 M3 Ultra 被取消了）
Ultrafusion 指的是使用本地硅互連技術(shù)將兩個(gè) M2 Max 芯片連接在一起。在軟件層面上，這兩個(gè)芯片被看作一個(gè)單一的芯片。M2 Ultra 利用了臺(tái)積電的 InFO-LSI 封裝技術(shù)。這與臺(tái)積電的 CoWoS-L 概念相似，英偉達(dá)的 Blackwell 和未來(lái)的加速器也將采用這種技術(shù)。要說(shuō)蘋(píng)果和英偉達(dá)兩種方法之間的唯一區(qū)別，就是蘋(píng)果的 InFO 是芯片先行工藝流程，而英偉達(dá)的 CoWoS-L 是芯片后行工藝流程，另外它們使用的是不同類型的內(nèi)存。
但是稍微仔細(xì)一想，就會(huì)發(fā)現(xiàn)：M2 Ultra 的增產(chǎn)實(shí)在是很奇怪。
在需求上就完全找不到理由。M2 Ultra 僅用于高端 Mac Studio 和 Mac Pro，這些產(chǎn)品一年了都沒(méi)什么有意義的更新，也沒(méi)聽(tīng)說(shuō)有哪個(gè)新產(chǎn)品要用到 M2 Ultra。
總之，高端的臺(tái)式 PC 和 MacBook 的需求都相當(dāng)?shù)兔裕瑳](méi)有任何跡象表明，有什么消費(fèi)需求能消耗掉這些設(shè)備。
所以，蘋(píng)果究竟在下一盤(pán)什么棋？
跟 M2 Ultra 的增產(chǎn)消息呼應(yīng)的，就是華爾街日?qǐng)?bào)和彭博社最近的報(bào)道 —— 蘋(píng)果正在自己的數(shù)據(jù)中心，使用自己的芯片，為蘋(píng)果用戶提供 AI 服務(wù)。
另外，蘋(píng)果在擴(kuò)建數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施上，也有著野心勃勃的計(jì)劃。
兩位記者發(fā)現(xiàn)，蘋(píng)果目前至少有 7 個(gè)數(shù)據(jù)中心，涉及到 30 多座建筑，這還不包括計(jì)劃中的項(xiàng)目。結(jié)果就是，這些數(shù)據(jù)中心的總?cè)萘吭诙虝r(shí)間內(nèi)，就會(huì)翻一番。
挖來(lái)基礎(chǔ)設(shè)施大牛
另外，蘋(píng)果還在幾個(gè)月內(nèi)進(jìn)行了一系列重大招聘，招兵買馬擴(kuò)張基礎(chǔ)設(shè)施團(tuán)隊(duì)。
比如，他們挖來(lái)了云基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的大牛 Sumit Gupta，來(lái)操刀蘋(píng)果的基礎(chǔ)設(shè)施。
Gupta 在 2007 年到 2015 年效力于英偉達(dá)，參與了英偉達(dá)進(jìn)軍加速計(jì)算的初級(jí)階段。隨后他又入職 IBM，再于 2021 年加入谷歌的 AI 基礎(chǔ)設(shè)施團(tuán)隊(duì)，成為谷歌基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)品經(jīng)理，包括 TPU 和基于 Arm 的數(shù)據(jù)中心 CPU。
谷歌和英偉達(dá)算是目前唯二大規(guī)模部署 AI 基礎(chǔ)設(shè)施的公司，能挖來(lái)這樣的大牛，蘋(píng)果要做的事恐怕不小。
蘋(píng)果自研 AI 芯片
然而尷尬的是，M2 Ultra 對(duì)于 AI 服務(wù)器來(lái)說(shuō)，恐怕并不是個(gè)好主意。
雖然業(yè)界普遍認(rèn)為，蘋(píng)果的 M 系列芯片在 AI 性能上表現(xiàn)出色，但這僅限于設(shè)備端的 AI 應(yīng)用，服務(wù)器上就不一定了。
現(xiàn)實(shí)的情況是，蘋(píng)果的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手們?cè)诠P記本和臺(tái)式電腦上使用的內(nèi)存架構(gòu)要差得多：現(xiàn)有的英特爾、AMD 和高通筆記本，都只有 128 位的內(nèi)存總線，而蘋(píng)果的內(nèi)存總線寬度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)吊打他們的 CPU。
這就會(huì)導(dǎo)致這樣一種后果：雖然其他筆記本電腦可以配備與蘋(píng)果內(nèi)存帶寬相當(dāng)?shù)挠ミ_(dá) GPU，但是英偉達(dá)采用的是成本較低的 GDDR6 內(nèi)存架構(gòu)，而蘋(píng)果采用的是高成本的 LPDDR 架構(gòu)，這就需要更寬的總線、更大的芯片邊緣面積。
這就讓英偉達(dá) GPU 受到了限制，它無(wú)法在內(nèi)存中放下蘋(píng)果 CPU 能夠容納的高級(jí)模型，比如 Llama 3-70B。雖然蘋(píng)果的每 GB 成本實(shí)際上更低，但 LPDDR 的內(nèi)存容量太高。
這種優(yōu)勢(shì)并不能延伸到云端的 AI 性能。設(shè)備端主要關(guān)注模型是否能夠運(yùn)行，而云端則更關(guān)心經(jīng)濟(jì)性。
在云端，雖然原始帶寬和容量很重要，但 FLOPS 的數(shù)量更關(guān)鍵，因?yàn)樵S多用戶通過(guò)批處理同時(shí)服務(wù)。高批處理大小，可以將推理成本（tokenomics）降低到 10 倍以上。
這樣的結(jié)果就是，M2 Ultra 就像是一個(gè)糟糕社區(qū)中最好的一棟房子，它無(wú)法與數(shù)據(jù)中心其他 GPU 很好地協(xié)同。
不僅內(nèi)存帶寬方面落后于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，但更重要的差距，在于其 FLOPS 較少，導(dǎo)致并發(fā)用戶數(shù)也大大減少。
Apple GPU 中擁有的 FLOPS 數(shù)雖然極少，但幸運(yùn)的是，好在他們還有神經(jīng)引擎。
在蘋(píng)果設(shè)備上運(yùn)行 LLM 的一種策略，是將多層感知器（multi-layer perceptron）運(yùn)行在神經(jīng)引擎上，同時(shí)將注意力機(jī)制（attention mechanism）運(yùn)行在 GPU 上。
不過(guò)需要注意的是，這里還是存在一個(gè)帶寬問(wèn)題，所以在總 FLOPS 方面，結(jié)果并不理想。
而且，就算我們能神奇地將 GPU 和神經(jīng)引擎的 FLOPS 相加，性能仍然比數(shù)據(jù)中心 GPU 差了 35 倍到 85 倍。這意味著實(shí)現(xiàn)高批處理大小的能力有限，每個(gè)芯片服務(wù)的用戶數(shù)量也會(huì)大幅減少。
對(duì)于 Llama 3-70B，M2 Ultra 的每個(gè)芯片能服務(wù) 4-6 個(gè)用戶就算走運(yùn)了，然而 GPU 卻常能實(shí)現(xiàn) 64 或更多的批處理大小。
靠成本能彌補(bǔ)嗎？
而且，目前我們還沒(méi)有分析最重要的變量之一 —— 成本。
采用自研 M2 Ultra，蘋(píng)果就無(wú)需支付商用硅或者定制設(shè)計(jì)合作者的高額利潤(rùn)了。
計(jì)算下來(lái)，兩個(gè) M2 Max 芯片、InFO-L 封裝和 192GB 的 LPDDR，成本大約在 2000 美元左右。相比之下，H100 的成本達(dá)到了 10 倍之多。
但同時(shí)也要考慮到超過(guò) 10 倍的性能差異。即使對(duì)于 Llama 3-70B 這類模型，蘋(píng)果也很難讓 M2 Ultra 具備很高的成本效益。
此外，當(dāng)模型規(guī)模超出單個(gè)芯片時(shí)，這種情況并不適用。
計(jì)算并不是簡(jiǎn)單地線性擴(kuò)展，尤其是 M 系列的 SoC 并不是為這種擴(kuò)展設(shè)計(jì)的。
芯片間唯一的互連是 UltraFusion 橋，將兩個(gè) M2 Max 結(jié)合成一個(gè) M2 Ultra。但這與英偉達(dá)的 NVLink 的高速 Serdes 芯片間擴(kuò)展完全不同。
雖然蘋(píng)果芯片在單位美元下能提供相當(dāng)可觀的總計(jì)算量，但是和直接購(gòu)買英偉達(dá) GPU 相比，也沒(méi)差太多。
因?yàn)樗械母↑c(diǎn)計(jì)算無(wú)法被集成到單一集群中，模型推理會(huì)被降級(jí)到以人類語(yǔ)速運(yùn)行，規(guī)模上限是 Llama 3 同等大小，無(wú)法運(yùn)行千億參數(shù)模型。
為什么要自研芯片？
理性原因
如果蘋(píng)果只是為了提供更好的 Siri，自研芯片有點(diǎn)夸張。但實(shí)際上，蘋(píng)果的目標(biāo)遠(yuǎn)不止于此。
他們的目標(biāo)是將所有數(shù)據(jù)、服務(wù)與 AI 集成在一起，這意味著從設(shè)備端到云端，從底層計(jì)算、操作系統(tǒng)到應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)，用戶都會(huì)有無(wú)縫銜接的流暢操作。
這種愿景符合蘋(píng)果一直以來(lái)對(duì)于用戶體驗(yàn)的追求。但這不僅需要強(qiáng)大的 AI 計(jì)算性能，還需要從芯片到軟件的高度垂直的完整技術(shù)鏈。
比如 Siri 可能需要在云中運(yùn)行，在手機(jī)或者 Apple Watch 上應(yīng)答，同時(shí)保證強(qiáng)大功能、高速通信和流暢交互。
其中的另一個(gè)賣點(diǎn)在于，蘋(píng)果會(huì)在自己的數(shù)據(jù)中心處理用戶數(shù)據(jù)，而不是發(fā)送到第三方云服務(wù)，保護(hù)數(shù)據(jù)的隱私和安全。
非理性原因
但搭建自己的數(shù)據(jù)中心需要大量芯片和服務(wù)器，英偉達(dá)作為全球首屈一指的公司，完全可以提供所有高性能計(jì)算的基礎(chǔ)設(shè)施，自己從頭開(kāi)始顯然不是最優(yōu)解。
這看起來(lái)不太理性的商業(yè)決策，確實(shí)蘊(yùn)含著一些情感因素，這里就牽扯到蘋(píng)果和英偉達(dá)的一樁舊怨了。
雖然如今英偉達(dá)已憑「毫無(wú)瑕疵的工程執(zhí)行力」封神，但過(guò)去的英偉達(dá)，也曾犯下不少重大的工程錯(cuò)誤。
最大的一個(gè)，就是 2006 至 2009 年間的「bumpgate」丑聞。
在那段時(shí)間里，英偉達(dá)的整個(gè) 55nm 和 65nmGPU 系列由于高熱量和糟糕的封裝設(shè)計(jì)，早期故障率極高，超過(guò) 40%。芯片和封裝基板之間的凸點(diǎn)由于應(yīng)力容易破裂，導(dǎo)致故障率完全不可接受。這是因?yàn)?，英偉達(dá)選擇了一種 Tg 過(guò)低的劣質(zhì)填充物，因此在操作循環(huán)期間的高溫下無(wú)法正確支撐凸點(diǎn)，導(dǎo)致了它們的疲勞。
這就影響了 GeForce 6000、7000、8000 和 9000 系列，以及各種移動(dòng)芯片組。
蘋(píng)果、Dell 和 HP 出售的含有英偉達(dá)芯片組的筆記本，全部受到影響。而糟糕的，就是英偉達(dá)的處理方式。起初，它拒絕承擔(dān)責(zé)任，蘋(píng)果、Dell 和 HP 怒而對(duì)英偉達(dá)提起集體訴訟，迫使英偉達(dá)同意更換已售出的有缺陷 GPU。
從此，蘋(píng)果和英偉達(dá)的關(guān)系可以說(shuō)是徹底破裂，英偉達(dá)再也沒(méi)有被設(shè)計(jì)進(jìn)任何一份蘋(píng)果產(chǎn)品中。
甚至，蘋(píng)果不惜選擇性能和功耗更差的 AMD GPU，甚至和 AMD 合作開(kāi)發(fā)了一款在筆記本中使用 HBM 的定制 GPU。
所有這些歷史包袱，都會(huì)讓蘋(píng)果對(duì)再次依賴英偉達(dá)，感到心里打鼓。
蘋(píng)果「芯」的未來(lái)
M2 Ultra 推出只是蘋(píng)果給出的一個(gè)臨時(shí)的解決方案，并在逐步開(kāi)發(fā)更強(qiáng)大的芯片。
不過(guò)，目前 M3 Ultra 已在內(nèi)部取消。
M4 Ultra 還未投入生產(chǎn)階段，甚至可能會(huì)被擱置，成為下一個(gè)夭折的產(chǎn)品。
而目前，這些芯片還沒(méi)有針對(duì)大模型所需的計(jì)算完成優(yōu)化，其神經(jīng)引擎結(jié)構(gòu)帶寬嚴(yán)重不足，需要加以改造，才能適配。
不過(guò)，蘋(píng)果并不會(huì)去依賴其他芯片供應(yīng)商，去幫助自己開(kāi)發(fā) AI 芯片。
我們可能看到，蘋(píng)果授權(quán)使用高速串行通信（SerDes）技術(shù)，去設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)中心的專用芯片。
但，這一過(guò)程還需要數(shù)年的時(shí)間，目前還處于構(gòu)想階段。
因此，在今年和明年，我們?nèi)詫⒖吹教O(píng)果 Macbook 和 Mac mini 上，使用增強(qiáng)版的蘋(píng)果芯片。
在 AI PC 時(shí)代「迎頭趕上」
在大模型方面，毋庸置疑，蘋(píng)果目前的成果無(wú)法和 GPT、Gemini 或者 Claude 等系列相提并論。
然而，繼微軟提出 AI PC 之后，可以預(yù)料到，AI 與硬件和操作系統(tǒng)進(jìn)行更深度的集成是大勢(shì)所趨。
蘋(píng)果想要繼續(xù)走在智能硬件的前沿，就必須拿出有競(jìng)爭(zhēng)力的 AI 模型，提供符合「蘋(píng)果風(fēng)格和價(jià)值觀」的 AI 服務(wù)。
然而，他們似乎并沒(méi)有儲(chǔ)備足夠的算力和 AI 人才來(lái)訓(xùn)練自己的 AI 大模型。
雖然 App Store 已經(jīng)提供了 ChatGPT 應(yīng)用的下載，但作為一個(gè)傾向于高度垂直整合的公司，做到這一步遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。
彭博社披露稱，蘋(píng)果已經(jīng)與 OpenAI 達(dá)成協(xié)議，并正在和谷歌、Anthropic 討論，也許這類成熟的模型會(huì)直接被集成、封裝在在蘋(píng)果設(shè)備上，并使用與蘋(píng)果品牌形象一致的系統(tǒng) prompt。
另一個(gè)值得關(guān)注的方面是搜索功能。
谷歌每年向蘋(píng)果支付 200 億美元，換取 Google 作為蘋(píng)果的默認(rèn)搜索引擎。但這其實(shí)是一個(gè)雙贏的交易，從龐大且有錢(qián)的蘋(píng)果用戶身上，谷歌用搜索中的廣告收入賺回這筆錢(qián)綽綽有余。
但隨著 ChatGPT、Llama 與 Claude 相繼發(fā)力向搜索工具轉(zhuǎn)型，蠶食谷歌在搜索引擎方面的巨大市場(chǎng)份額，這種穩(wěn)定的商業(yè)模式或許會(huì)發(fā)生改變。
歸根結(jié)底，蘋(píng)果不能只滿足于硬件供應(yīng)商的地位，無(wú)論其他公司的 AI 模型有怎樣的進(jìn)展，它至少要保持「迎頭趕上」的節(jié)奏。
僅僅在 App Store 上線各種 AI 模型和應(yīng)用會(huì)讓它失去控制權(quán)，失去在數(shù)據(jù)和隱私方面的品牌原則，也錯(cuò)過(guò)生成式 AI 可能帶來(lái)的用戶增長(zhǎng)和廣告收入。
此外，和微軟的 AI PC 全部在本地運(yùn)行 AI 推理不同，蘋(píng)果的「Project Greymatter」采用混合的工作方式 ——
大部分計(jì)算強(qiáng)度較低的 AI 功能在設(shè)備上完成，但如果需要更多算力，則將被推送到云端。
這項(xiàng)服務(wù)一經(jīng)推出，很有可能在短時(shí)間內(nèi)迎來(lái)大規(guī)模流量涌入，這對(duì)蘋(píng)果的 AI 基礎(chǔ)設(shè)施會(huì)是一個(gè)考驗(yàn)。
雖然在 AI 之戰(zhàn)中短暫落后，但蘋(píng)果有一個(gè)不能忽視的獨(dú)特優(yōu)勢(shì) —— 龐大的忠實(shí)用戶群。
一旦發(fā)布 AI 功能，全球的數(shù)億臺(tái)蘋(píng)果設(shè)備，都可以在短時(shí)間內(nèi)更新，并提供給用戶試用。
在未來(lái)某個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)，蘋(píng)果可能一夜之間成為全球 AI 競(jìng)技場(chǎng)上最大的玩家。
參考資料：
https://the-decoder.com/apples-project-greymatter-aims-to-bring-ai-powered-convenience-to-everyday-life/
https://www.semianalysis.com/p/apples-ai-strategy-apple-datacenters
https://www.bloomberg.com/news/newsletters/2024-05-26/apple-ios-18-macos-15-ai-features-project-greymatter-privacy-openai-deal-lwni63s3
廣告聲明：文內(nèi)含有的對(duì)外跳轉(zhuǎn)鏈接（包括不限于超鏈接、二維碼、口令等形式），用于傳遞更多信息，節(jié)省甄選時(shí)間，結(jié)果僅供參考，IT之家所有文章均包含本聲明。