在 AI 大模型的浪潮里，苹果显然是那个迟到的学生。
11 月 4 日 ，苹果正式宣布了 Apple Intelligence 功能的繁体中文支持 。但在过去两年 ，Siri 的「生成式 AI 化」几乎成了业界笑谈 。从 WWDC24 的「即将升级」，到今年说的「明年上线」 ，Siri 的大模型重构计划一次次跳票。
Apple Intelligence 虽然过去一年都在稳步推进功能的上线以及更多语言（包括简体中文）和市场的支持 ，但功能丰富度和表现都不尽如人意 。
就在很多人对 Siri 的未来逐渐失去耐心时，一条消息突然让局势变得微妙起来 。根据彭博社知名记者 Mark Gurman报道 ，苹果正与谷歌正在敲定一项为期多年的合作协议——苹果将每年支付约 10 亿美元 ，以获得谷歌 Gemini 大模型的使用权。
图片来源：谷歌
不同于此前在部分功能中引入可选的 ChatGPT ，与 Gemini 的合作可能意味着 ，苹果将首次把外部大模型直接接入到 Siri 与 Apple Intelligence 的云端推理层，让 Siri 终于能做其他手机 AI 助手已经做了一年多的事 。
对苹果而言 ，如果真的选择了 Gemini ，这是一次权宜之计，但也是留给大模型团队的补课机会 。但这可能不是一次寻常的技术授权 ，10 亿美元对苹果来说并不算贵 ，但关键在于苹果真正买来的东西，究竟是什么？
Gemini能否拯救苹果智能？
过去一年 ，谷歌在大模型可以说打了一场漂亮的翻身仗 ，不管是 Gemini 2.5 Pro 的强大推理表现，还是 Flash 高性价比 ，Veo 3 视频生成的引领 ，亦或是 Nano Banana 对 AI 生图 、修图的颠覆，都证明了谷歌 AI 技术第一阵营的绝对实力。所以苹果如果选择 Gemini，并不会让人感到意外。
但让人意外的是 ，按照彭博与路透等媒体的报道 ，苹果和谷歌合作的核心，不是为 Siri 增添一个可选回答源 ，而是让 Gemini 成为 Apple Intelligence 的云端底座 。
具体来说 ，当用户在 iPhone 上发出复杂请求，比如生成图像 、总结长文档时 ，系统可能会直接调用云端 1.2 万亿参数的 Gemini 大模型 ，在苹果的 PCC 私有云计算服务器中完成推理 。
简言之，Gemini 不再是外挂 ，更像是嵌入底层的「大脑」。这个变化不仅有机会让 Siri 彻底补齐短板 ，也可能重新定义苹果与谷歌的关系 。
Gemini 修改生成 ，素材来自苹果，图片来源：雷科技
而对用户来说，这可能会是一次无痛的升级 。过去的 ChatGPT 调用更像是额外选项 ，需要用户主动选择并确认。而一旦 Gemini 成为默认的云端推理层 ，AI 体验将更无缝、更统一 。无论是语音生成 、图像摘要还是跨应用任务，不管是 AI 功能还是 Siri 都可能在同一逻辑下完成 ，真正革新体验 。
更重要的是 ，这一切仍将在苹果自建的 PCC 私有云计算服务器环境中运行，意味着用户数据不会离开苹果控制范围。换句话说 ，苹果希望「借脑不借心」 ，继续维持对用户隐私的保证和故事 。
另一方面，经过一年多的验证 ，Apple Intelligence 在端侧的自研大模型足以支撑日常任务 ，但在更复杂的内容生成与多模态理解上，仍受限于模型体量与训练深度 。Gemini 的加入可以在短期内显著提升 Siri 的响应复杂度 ，让苹果不必等自家云端大模型完全成熟后再开放体验。
某种意义上 ，这相当于一次止血，既能保住口碑，也能为苹果大模型团队赢得研发喘息空间 。
当然对谷歌来说 ，这毫无疑问也是一次巨大扩张机会 。即便是将 Gemini 作为设备底层模型的三星 ，实际能体验到完整 AI 能力的设备和潜在用户规模也远远比不上苹果，而且除了手机 ，苹果还有庞大的 iPad 和 Mac 用户。比起媒体报道中 10 亿美元的技术使用费 ，进入苹果生态的「长期座位」才是关键。
不过这件事对于国内苹果用户 ，显然没有直接影响，而据媒体此前报道 ，苹果在中国市场将采用百度文心大模型 ，可能还会引入阿里云的合作 。但比较可惜的是，目前 Apple Intelligence 引入国内的时间表依然不清晰 ，库克的表态也仍然是「正在努力进入中国市场」 。
但无论如何 ，这场「Gemini 计划」如果落地，意义已经超越了 Siri 自身。不同于部分功能引入 ChatGPT，它代表苹果在生成式 AI 战场上首次向外求援 ，也意味着 iPhone 的智能体验或许将迎来一次真正的跃迁 。
只是 ，这一步如果走得太快，也让人不禁想问：苹果的智能 ，未来还有多少会是「自己造」的？
苹果智能“打铁还需自身硬 ”
10 亿美元对谷歌不重要 ，同样对苹果也不重要 。事实上为了在 iPhone 将谷歌搜索设置为默认搜索引擎，谷歌每年要给苹果 200 亿美元。对苹果来说 ，钱从来不是问题 ，真正的问题在于——自研大模型的进展，是否还跟得上这场 AI 军备竞赛 。
过去两年 ，苹果在 AI 上的节奏可谓「稳到让人着急」 。Siri 团队经历了多次重组 ，据 The Information 等媒体多次报道，苹果内部存在方向摇摆与管理层分歧：一派主张渐进优化 Siri ，另一派坚持彻底重构为大模型驱动。这种拉扯以及原团队的开发执行能力 ，都影响到了 Siri 的生成式 AI 化进程 。
今年 7 月，苹果机器学习研究团队发布了一份技术报告，披露了苹果的两类自研模型 。首先就是那套约 30 亿参数的端侧模型 ，针对KV-cache 共享 、量化感知训练等进行了优化；其次就是去年底就透露出的百亿级参数云端大模型 ，采用了目前主流的 Mixture of Experts（MoE）架构，计划将多专家路径与苹果的 PCC 私有云计算服务器深度结合 ，以提升推理效率与隐私安全。
PCC 架构 ，图片来源：苹果
相比之下 ，苹果的端侧模型明显进展更快，对基础任务的支持已经比较完善 ，同时还在今年 WWDC25 前后开放给了开发者 ，真正开始将端侧算力和模型释放给第三方应用，并且逐渐涌现出不少利用端侧模型的应用 。但从目前来看 ，苹果的云侧模型距离大规模商用仍有不少距离 。
在这种背景下 ，引援 Gemini 就显得既现实又急迫。它为苹果填上了关键的一块短板——复杂任务推理与多模态生成。从策略层面看，这也是苹果典型的路径：先引入最强的外部能力，稳住体验 ，再用时间慢慢完成自研替换 。
正如当年的地图、芯片 、相机模组 ，苹果往往会在外部成熟技术的基础上，逐步构建自己的闭环 。
但问题在于 ，这一次的追赶难度前所未有。OpenAI 、Anthropic、谷歌都在快速迭代 ，模型规模与生态反馈形成了正循环 。苹果或许更擅长产品定义与集成体验，但面对超大规模的模型训练以及数据处理、利用 ，却很难说有多少优势 。
或许 ，Gemini 的加入能让 Siri 和 Apple Intelligence 在短时间内弥补苹果在 AI 能力上的产品体验劣势，但能否让苹果抓住机会赶上 AI 终端甚至大模型的第一阵营？需要时间来回答。
写在最后
理想情况下 ，苹果当然可能借助引入 Gemini 争取来的时间完成模型上的赶超 ，但或许我们也应该承认另一种可能：苹果在云端大模型的竞争里，永远追不上第一阵营 。
不是没钱 、没算力 ，而是这场竞赛的节奏 ，已经不属于苹果的节奏 。它擅长的是长线积累 、体验打磨，而不是高频迭代和激进试错。
另一方面，如果有一天苹果放弃对自研云端模型的执着 ，选择构建一个第三方云端大模型生态和架构 ，自身把更多注意力都放回端侧模型，也未必是坏事 。毕竟在端侧 ，苹果拥有最完整的芯片架构、最成熟的能效优化体系 ，以及最稳固的用户信任 。
这也许就是苹果式 AI 的可能路径，不抢最前沿的风头 ，而是尽量让智能变得可靠 、安全 、可持续。
本文来自“雷科技 ” ，36氪经授权发布 。
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希望本篇文章《每年10亿美元，苹果请来Gemini外援，Siri体验要刷新了？》能对你有所帮助！
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