蘋果為自己的 AI 短板，交了一筆不菲的學費。
根據彭博社記者 Mark Gurman 最新爆料，蘋果正接近與谷歌達成一項為期多年的協議——每年支付約 10 億美元， 換取谷歌 Gemini 模型為新版 Siri 提供核心 AI 能力。
按照計劃，Gemini 將負責 Siri 中最關鍵的摘要器和任務規劃功能， 而其他功能仍由蘋果自家的小型模型處理。
協議的關鍵條款是：Gemini 將運行在蘋果的「私有雲計算」伺服器上， 用戶數據不會接觸谷歌的系統。當然，國內用戶目前用不上 Gemini，蘋果會為中國市場準備另一套方案。
如此巨額的投入，只為給 AI Siri 的按時交付上一道最重要的保險。
目前蘋果最好的選擇
在這場交易里， 蘋果要的是什麼?
答案很簡單：時間。
在 2024 年 6 月的 WWDC 開發者大會上，蘋果展示了由 Apple Intelligence 驅動的新版 Siri，包括更強的上下文理解、螢幕感知、跨應用操作等新功能。
根據蘋果當時的表述，新版 Siri 功能最初被安排在 iOS 18 的更新周期內逐步推出，但實際上，許多重要的 AI 功能一早跳票，如今最早發布時間的統一口徑甚至來到了明年春季。
如此漫長的延期背後，暴露的正是蘋果在大模型技術上的短板。
為了彌補這一差距，蘋果不得不向外部尋求支持。報道稱，谷歌給蘋果提供的 Gemini 模型擁有 1.2 萬億參數，遠超蘋果現有的 1500 億參數模型。
作為參考， 今年 7 月份， 月之暗面首發開源了 Kimi-K2-Instruct 模型， 其總參數達 1 萬億， 成為首個突破萬億參數的國產開源模型。
這種參數規模上的巨大差距， 直接反映在模型的推理能力、知識廣度和任務處理的複雜度上——這正是新版 Siri 實現「摘要器」和「任務規劃」等核心功能所必需的技術基礎。
而蘋果要在短時間內訓練出參數規模相當、性能可比的自研模型， 不僅需要海量算力投入和高質量訓練數據， 更需要穩定且經驗豐富的研發團隊。
但問題的核心在於， 蘋果 AI 團隊正面臨嚴重的人才流失。自今年 7 月至今， 蘋果 AI 團隊已有約數十名核心成員跳槽。
蘋果基礎模型團隊負責人龐若鳴被 Meta 以 2 億美元挖走， 負責 Siri 智能搜索項目的 Ke Yang 剛擔任負責人不久就決定投奔 Meta， 多位去年發表 AI 論文的關鍵研究員也相繼出走 OpenAI、Cohere、xAI……
這支本就 100 多人的小團隊，卻在最需要攻堅的時刻折損了主將。
這是一場不折不扣的信心危機，當你的員工用腳投票時， 說明問題已經不是多發幾個月工資能解決的了。
蘋果的保密文化曾經是它的護城河，嚴格的資訊管控讓產品發布會永遠充滿驚喜， 讓競爭對手無從模仿。
但在 AI 時代， 這套打法失效了。當研究人員不能自由發表論文， 無法在學術界建立聲譽；缺乏開源交流， 也意味著錯過整個 AI 社區的快速疊代。
更關鍵的是，蘋果算力資源起步較晚，訓練數據因隱私政策限制而相對匱乏。
當 OpenAI 和谷歌投入數萬張 GPU 訓練超大規模模型時，蘋果需要在用戶隱私保護和數據使用規模之間尋找平衡，這在一定程度上制約了其大模型的訓練進度。
於是，別無選擇的蘋果， 只能向外「求援」。
為什麼是谷歌， 而不是別人?
根據過往的報道，在選擇合作夥伴時，蘋果評估了 OpenAI 的 ChatGPT、Anthropic 的 Claude， 最終選中了谷歌 Gemini。
儘管有些馬後炮，這個選擇看似意外， 實則必然。首先， 谷歌足夠強大， 也足夠穩定。
作為 AI 領域的老牌巨頭， Google 旗下的 Gemini 2.5 Pro 在大多數大模型排行榜上名列前茅， 技術實力毋庸置疑。這種技術實力的強大也反映在 Token 使用量上。
上個月，谷歌 AI 團隊的「宣傳委員」Logan Kilpatrick 就在社交媒體上透露，谷歌每月處理的 Tokens 用量達到谷歌1.3 千萬億，算力消耗創行業歷史紀錄。
此外，谷歌的優勢不止於此。
作為海外為數不多 AI 全棧自研的巨頭，谷歌擁有全球頂尖的雲計算基礎設施和工程團隊， 能支撐 Siri 每日海量的請求。這是 OpenAI 和 Anthropic 這樣的初創公司難以企及的。
合作的歷史也為這次交易鋪平了道路。
從初代 iPhone 內置谷歌地圖和 YouTube， 到 Safari 每年支付超 200 億美元的搜尋引擎協議， 再到蘋果將部分 iCloud 數據存儲在谷歌雲上——兩家公司多年累積的信任， 是新創公司無法提供的。
谷歌願意妥協，這點至關重要。
按照協議， 谷歌 Gemini 模型將運行在蘋果的「私有雲計算」伺服器上， 用戶數據不會接觸谷歌的系統。這意味著蘋果既能享受谷歌的技術， 又能保持對用戶隱私的掌控。
注意，這正是蘋果最在乎的底線。
值得一提的是，蘋果正將新版 Siri 定位為設備上的新一代搜索入口。
如果 Siri 背後的知識和推理由谷歌提供， 相當於延續並升級了雙方在搜索領域的聯盟——當用戶向 Siri 提問時， 依然是谷歌的技術在發揮作用， 只不過形式從關鍵詞搜索變成了對話式查詢。
可以說， 在蘋果只能從外面選的困境下， 谷歌是唯一一個在技術、信任、控制權和商業條款上都能滿足要求的選項。
一場體面的救場
集成谷歌 Gemini，最直接的好處是，蘋果按時交貨的概率顯著提升了。
如果堅持純自研路線，考慮到人才流失和技術差距，明年春季這個時間點能否達成充滿不確定性。但通過引入谷歌已開發完備的模型，蘋果獲得了一條現成的「捷徑」。
據悉，這項 Siri 改造計劃由 Vision Pro 頭顯的負責人 Mike Rockwell 和軟體工程主管 Craig Federighi 主導，而新版 Siri 本身則在蘋果內部代號為「Linwood」。
從人事安排上就能看出，蘋果對這次升級版 AI SIri 的重視程度。
Gemini 將負責 Siri 中的摘要器和任務規劃功能，也就是整合資訊並決定如何執行複雜任務的核心能力，其他功能仍由蘋果自家模型處理。這種「雙軌並行」的策略，既滿足了近期產品需求，又為內部研發爭取了緩衝空間。
更值得注意的是，蘋果的技術架構本身就為這種集成做好了準備。
新版 Siri 採用的是模塊化設計：設備端的小模型負責簡單任務和隱私敏感操作，雲端的大模型負責複雜推理和知識查詢。這種架構天然支持「插拔式」的模型切換，第三方 AI 可以接入系統，而不需要推倒重來。
當然，國行版 AI Siri 預計不會使用 Gemini。
蘋果必須為不同市場準備不同的 AI 方案，比如與阿里、百度等本土廠商合作，也可能是使用自研模型的特別版本。而這種靈活性，也是模塊化架構的優勢所在。
只是，深層的問題沒有解決。
過去，蘋果習慣了「後發制人」的節奏，每一次，它都能靠對產品體驗的極致打磨，後來居上。這種策略建立在一個前提上：技術進化是線性的，你總有時間追趕。
但 AI 打破了這個規律。
時至今日，儘管關於 Scaling Laws 是否持續有效的討論仍在繼續，但先發優勢在 AI 領域確實更加明顯：每一代模型的訓練都建立在前代基礎上，數據積累、用戶反饋、工程優化都需要大量的時間沉澱。
十億美元買來的，其實是一個喘息的機會。
這也是蘋果趁用戶耐心尚存，挽回 AI Siri 聲譽的最後窗口，因為無論是吃瓜群眾，產品用戶，還是蘋果高管，都清醒地意識到，留給蘋果犯錯的餘地，已經所剩無幾了。
