苹果加码推进端侧人工智能 发力脱离云端运行模式 —— 当然，苹果的AI战略无法完全依靠端侧模型落地。谷歌完整版Gemini模型拥有数万亿参数（参数数量是衡量AI模型复杂度的重要指标），对算力要求极高。
知情人士称，即便苹果自有服务器架构私有云计算（Private Cloud Compute） 采用与Mac同款自研芯片，也难以承载完整版Gemini。
多名苹果前工程师认为，新版Siri的部分功能，苹果仍需借助谷歌云基础设施运行。即便如此，苹果仍在探索兼顾云端AI服务与高阶隐私保护的方案。
据双方合作知情人士透露，苹果近期许可在谷歌云内调用英伟达机密计算系统，处理部分基于Gemini大模型的复杂运算，正是这类尝试之一。
奥斯汀AI初创企业webAI首席执行官戴维·斯托特表示：“我认为当下的数据中心投资热潮存在误区。AI技术正朝着轻量化方向发展，数据中心不会彻底消失，但绝大多数运算任务终将转移至边缘终端。
”如今越来越多AI开发者选择依托苹果硬件创业，斯托特便是其中一员。webAI主要面向企业开发专属端侧AI应用，例如为航空领域打造运维工具：基于波音梦想客机发动机全套维修手册训练AI模型，协助工作人员开展发动机检修。
下月举行的苹果年度开发者大会上，一系列延期已久的iPhone人工智能功能升级将成为重头戏。与此同时，外界预计苹果还将着重亮出其追赶AI赛道的一大潜在优势：依托全球海量苹果设备，直接在终端设备上运行AI模型。
据了解苹果全球开发者大会相关规划的知情人士透露，苹果有望展示其十五年来为iPhone、苹果手表、Mac电脑自研定制芯片的技术积累。
这一积淀，将成为其在终端设备本地运行AI模型的核心优势。而目前主流做法，是在搭载高性能AI芯片的大型数据中心中运行AI模型，这类设施建设与运营成本高昂。
马克·苏曼曾担任苹果高级工程项目经理，2024年离职前负责公司内部AI系统研发。他表示，数十亿台苹果设备整合在一起，本身就是一股强大的AI算力。
现任初创企业Maple联合创始人的苏曼说道：“苹果有能力搭建全球规模最大的边缘计算AI体系，只是时间问题，他们迟早会释放这部分潜力。
”Maple主要为用户提供可加密访问云端AI模型的服务。受运算复杂度及海量网络信息调取需求所限，苹果设备发出的不少AI指令仍需交由云端处理。
例如，根据苹果与谷歌达成的合作协议，新版部分Siri指令将依托谷歌云平台、调用谷歌 Gemini 大模型的授权版本运行。另有知情人士称，苹果近期已许可在该场景下使用英伟达的隐私保护技术，这意味着谷歌云内部分算力需求，苹果将采用英伟达AI芯片承接。