你的 iPhone 即将变聪明!苹果每年砸 10 亿美元,用上谷歌最强 AI

APPSO 2025-11-06 12:08
苹果为自己的 AI 短板,交了一笔不菲的学费。
根据彭博社记者 Mark Gurman 最新爆料,苹果正接近与谷歌达成一项为期多年的协议——每年支付约 10 亿美元, 换取谷歌 Gemini 模型为新版 Siri 提供核心 AI 能力。
按照计划,Gemini 将负责 Siri 中最关键的摘要器和任务规划功能, 而其他功能仍由苹果自家的小型模型处理。
协议的关键条款是:Gemini 将运行在苹果的「私有云计算」服务器上, 用户数据不会接触谷歌的系统。当然,国内用户目前用不上 Gemini,苹果会为中国市场准备另一套方案。
如此巨额的投入,只为给 AI Siri 的按时交付上一道最重要的保险。
你的 iPhone 即将变聪明!苹果每年砸 10 亿美元,用上谷歌最强 AI图1
目前苹果最好的选择
在这场交易里, 苹果要的是什么?
答案很简单:时间。
在 2024 年 6 月的 WWDC 开发者大会上,苹果展示了由 Apple Intelligence 驱动的新版 Siri,包括更强的上下文理解、屏幕感知、跨应用操作等新功能。
根据苹果当时的表述,新版 Siri 功能最初被安排在 iOS 18 的更新周期内逐步推出,但实际上,许多重要的 AI 功能一早跳票,如今最早发布时间的统一口径甚至来到了明年春季。
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如此漫长的延期背后,暴露的正是苹果在大模型技术上的短板。
为了弥补这一差距,苹果不得不向外部寻求支持。报道称,谷歌给苹果提供的 Gemini 模型拥有 1.2 万亿参数,远超苹果现有的 1500 亿参数模型。
作为参考, 今年 7 月份, 月之暗面首发开源了 Kimi-K2-Instruct 模型, 其总参数达 1 万亿, 成为首个突破万亿参数的国产开源模型。
这种参数规模上的巨大差距, 直接反映在模型的推理能力、知识广度和任务处理的复杂度上——这正是新版 Siri 实现「摘要器」和「任务规划」等核心功能所必需的技术基础。
而苹果要在短时间内训练出参数规模相当、性能可比的自研模型, 不仅需要海量算力投入和高质量训练数据, 更需要稳定且经验丰富的研发团队。
但问题的核心在于, 苹果 AI 团队正面临严重的人才流失。自今年 7 月至今, 苹果 AI 团队已有约数十名核心成员跳槽。
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苹果基础模型团队负责人庞若鸣被 Meta 以 2 亿美元挖走, 负责 Siri 智能搜索项目的 Ke Yang 刚担任负责人不久就决定投奔 Meta, 多位去年发表 AI 论文的关键研究员也相继出走 OpenAI、Cohere、xAI……
这支本就 100 多人的小团队,却在最需要攻坚的时刻折损了主将。
这是一场不折不扣的信心危机,当你的员工用脚投票时, 说明问题已经不是多发几个月工资能解决的了。
苹果的保密文化曾经是它的护城河,严格的信息管控让产品发布会永远充满惊喜, 让竞争对手无从模仿。
但在 AI 时代, 这套打法失效了。当研究人员不能自由发表论文, 无法在学术界建立声誉;缺乏开源交流, 也意味着错过整个 AI 社区的快速迭代。
更关键的是,苹果算力资源起步较晚,训练数据因隐私政策限制而相对匮乏。
当 OpenAI 和谷歌投入数万张 GPU 训练超大规模模型时,苹果需要在用户隐私保护和数据使用规模之间寻找平衡,这在一定程度上制约了其大模型的训练进度。
于是,别无选择的苹果, 只能向外「求援」。
为什么是谷歌, 而不是别人?
根据过往的报道,在选择合作伙伴时,苹果评估了 OpenAI 的 ChatGPT、Anthropic 的 Claude, 最终选中了谷歌 Gemini。
尽管有些马后炮,这个选择看似意外, 实则必然。首先, 谷歌足够强大, 也足够稳定。
作为 AI 领域的老牌巨头, Google 旗下的 Gemini 2.5 Pro 在大多数大模型排行榜上名列前茅, 技术实力毋庸置疑。这种技术实力的强大也反映在 Token 使用量上。
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上个月,谷歌 AI 团队的「宣传委员」Logan Kilpatrick 就在社交媒体上透露,谷歌每月处理的 Tokens 用量达到谷歌1.3 千万亿,算力消耗创行业历史纪录。
此外,谷歌的优势不止于此。
作为海外为数不多 AI 全栈自研的巨头,谷歌拥有全球顶尖的云计算基础设施和工程团队, 能支撑 Siri 每日海量的请求。这是 OpenAI 和 Anthropic 这样的初创公司难以企及的。
合作的历史也为这次交易铺平了道路。
从初代 iPhone 内置谷歌地图和 YouTube, 到 Safari 每年支付超 200 亿美元的搜索引擎协议, 再到苹果将部分 iCloud 数据存储在谷歌云上——两家公司多年累积的信任, 是新创公司无法提供的。
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谷歌愿意妥协,这点至关重要。
按照协议, 谷歌 Gemini 模型将运行在苹果的「私有云计算」服务器上, 用户数据不会接触谷歌的系统。这意味着苹果既能享受谷歌的技术, 又能保持对用户隐私的掌控。
注意,这正是苹果最在乎的底线。
值得一提的是,苹果正将新版 Siri 定位为设备上的新一代搜索入口。
如果 Siri 背后的知识和推理由谷歌提供, 相当于延续并升级了双方在搜索领域的联盟——当用户向 Siri 提问时, 依然是谷歌的技术在发挥作用, 只不过形式从关键词搜索变成了对话式查询。
可以说, 在苹果只能从外面选的困境下, 谷歌是唯一一个在技术、信任、控制权和商业条款上都能满足要求的选项。
一场体面的救场
集成谷歌 Gemini,最直接的好处是,苹果按时交货的概率显著提升了。
如果坚持纯自研路线,考虑到人才流失和技术差距,明年春季这个时间点能否达成充满不确定性。但通过引入谷歌已开发完备的模型,苹果获得了一条现成的「捷径」。
据悉,这项 Siri 改造计划由 Vision Pro 头显的负责人 Mike Rockwell 和软件工程主管 Craig Federighi 主导,而新版 Siri 本身则在苹果内部代号为「Linwood」。
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从人事安排上就能看出,苹果对这次升级版 AI SIri 的重视程度。
Gemini 将负责 Siri 中的摘要器和任务规划功能,也就是整合信息并决定如何执行复杂任务的核心能力,其他功能仍由苹果自家模型处理。这种「双轨并行」的策略,既满足了近期产品需求,又为内部研发争取了缓冲空间。
更值得注意的是,苹果的技术架构本身就为这种集成做好了准备。
新版 Siri 采用的是模块化设计:设备端的小模型负责简单任务和隐私敏感操作,云端的大模型负责复杂推理和知识查询。这种架构天然支持「插拔式」的模型切换,第三方 AI 可以接入系统,而不需要推倒重来。
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当然,国行版 AI Siri 预计不会使用 Gemini。
苹果必须为不同市场准备不同的 AI 方案,比如与阿里、百度等本土厂商合作,也可能是使用自研模型的特别版本。而这种灵活性,也是模块化架构的优势所在。
只是,深层的问题没有解决。
过去,苹果习惯了「后发制人」的节奏,每一次,它都能靠对产品体验的极致打磨,后来居上。这种策略建立在一个前提上:技术进化是线性的,你总有时间追赶。
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但 AI 打破了这个规律。
时至今日,尽管关于 Scaling Laws 是否持续有效的讨论仍在继续,但先发优势在 AI 领域确实更加明显:每一代模型的训练都建立在前代基础上,数据积累、用户反馈、工程优化都需要大量的时间沉淀。
十亿美元买来的,其实是一个喘息的机会。
这也是苹果趁用户耐心尚存,挽回 AI Siri 声誉的最后窗口,因为无论是吃瓜群众,产品用户,还是苹果高管,都清醒地意识到,留给苹果犯错的余地,已经所剩无几了。
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