苹果用过全球开发者大会26澄清一件事：新的 Siri AI 不仅仅是佩戴苹果界面的 Google Gemini。苹果的下一代助手是围绕第三代苹果基础模型（AFM 3）构建的，设备上的智能仍然被定位为体验的中心。
这种区别很重要，因为苹果的人工智能战略很容易被误解。谷歌的 Gemini 是苹果开发者故事的一部分，谷歌已经确认苹果开发者可以通过苹果的 Foundation Models 框架安全地调用云托管的 Gemini 模型，并在 Xcode 中访问 Gemini。但这并不意味着 Siri AI 只是 Gemini 的另一个名字。
Apple 自己的机器学习团队推出了 AFM 3 作为 Apple Intelligence 的新模型系列，包括专为 Apple 产品设计的设备上模型和服务器模型。最先进的设备端版本 AFM 3 Core Advanced 被 Apple 描述为一个 200 亿参数的稀疏模型，它根据请求仅激活一小部分参数。苹果表示，它本身就是多模式的，并针对其最强大的苹果芯片系统进行了优化。
这就是 Siri AI 背后的故事。苹果正在利用外部人工智能合作伙伴，但助手的基础仍然与苹果自己的模型、芯片、隐私架构和操作系统集成紧密相关。
AFM 3 很重要因为它表明苹果试图让 Siri AI 超越语音命令，同时又不放弃隐私优先的设计，而正是这一设计使苹果与许多人工智能竞争对手区分开来。
旧的 Siri 主要是一个命令系统。它可以设置计时器、呼叫联系人、控制智能家居设备、打开应用程序、发送消息以及回答简单的问题。 Siri AI 旨在变得更加上下文相关、更具对话性、跨应用程序的能力更强。这需要一个非常不同的模型层。
苹果第三代基础模型是为这种转变而设计的。它们不仅仅是一般的聊天模型。它们针对 Apple 体验进行了调整：语音、听写、个人上下文、应用程序操作、系统理解和多模式输入。这使得它们比通用聊天机器人模型与 Siri 更相关。
区别在于目的。聊天机器人回答提示。 Siri AI 需要在操作系统内部发挥作用。它需要了解用户在问什么、涉及哪个应用程序、哪些内容相关以及接下来应该采取什么操作。
这就是 AFM 3 如此重要的原因。它为 Apple 提供了一个专为 Siri 实际所处的设备环境而构建的原生模型系列。
设备上的智能仍然是苹果的首要解决方案
苹果的人工智能战略尽可能从设备上开始。这仍然是两者之间最大的区别之一苹果情报以及许多云优先的人工智能产品。
设备上的人工智能对于许多任务来说速度更快，可以在更严格的隐私边界下工作，并让苹果能够利用其硬件优势。 iPhone、iPad 和 Mac 不仅仅是远程智能的屏幕。它们是具有人工智能功能的机器，配备苹果芯片、神经引擎硬件、内存架构和系统级软件集成。
AFM 3 Core Advanced 使这一策略更加明显。苹果表示，该模型是其最强大的设备模型，并针对其最强大的苹果芯片系统进行了优化。由于它使用稀疏架构，完整的 200 亿参数模型不需要为每个请求激活所有参数。苹果表示，它会根据任务激活 10 亿到 40 亿个参数。
这种设计很有用，因为移动和个人设备有严格的限制。 iPhone 无法表现得像一个大型云数据中心。它有电池、热量、内存和性能限制。因此，苹果的模型工作不仅仅涉及原始尺寸。它是将智能融入人们已经携带的硬件中。
对于 Siri AI 来说，这是至关重要的。如果每次交互都依赖于远程服务器，那么个人助理就无法感到自然。
AFM Core Advanced 创造了硬件鸿沟
AFM 3 还表明，Apple 智能越来越与硬件功能联系在一起。苹果表示，AFM 3 Core Advanced 是由其最强大的苹果芯片系统解锁并优化的。 WWDC26 的早期报道已经指出，最先进的 Siri AI 功能仅限于具有更多内存的最新 iPhone 硬件。
这可能会引起争议。苹果总是将一些新功能与更新的芯片联系起来，但人工智能使差距更加明显。用户可能拥有支持 Apple Intelligence 的最新 iPhone，但无法获得所有高级 Siri AI 功能。语音表现力、更高精度的听写和其他较繁重的设备上任务可能需要更多的 RAM 和更强的本地处理能力。
这在人工智能中并不罕见。模型性能取决于内存、计算、带宽和热设计。但苹果需要仔细解释这种分歧。当用户了解限制是技术性的而不是任意的时，他们更有可能接受功能限制。
战略方面是明确的。苹果最先进的设备人工智能成为购买新款 iPhone 和 Mac 的另一个原因。隐私方面也很明确。如果苹果希望在本地实现更多智能，就需要足够强大的硬件来良好地运行这些模型。
Gemini 是开发者选项，而不是 Siri 的身份
谷歌的双子座角色是真实的，但应该正确理解。
谷歌宣布苹果开发者现在可以安全地调用云托管双子座车型使用 Apple 的 Foundation Models 框架并在 Xcode 中访问 Gemini。这是一种有意义的伙伴关系。它使苹果开发者能够访问更强大的云托管模型，并让谷歌在苹果开发者生态系统中占据更深入的地位。
但 Gemini 的开发者可用性并没有抹去苹果自己的模型策略。苹果的开发者指南称，基础模型框架使开发者能够访问与驱动相同的设备上模型苹果情报并且还可以通过 Apple 的语言模型协议与其他语言模型配合使用，包括 Claude 和 Gemini 等云模型。
这使得该框架成为一个路由层。开发人员可以使用 Apple 的设备端模型来执行私有、本地、系统集成的任务。当任务需要更多电力时，他们可以使用私有云计算或服务器端模型。当他们的应用程序需要不同的模型功能时，他们可以使用第三方提供商。
对于 Siri AI，苹果传达的信息是，该助手是围绕 Apple Intelligence 和 Apple Foundation Models 构建的。 Gemini 可能支持更广泛的人工智能和开发者故事的一部分，但它不是品牌标识或 Siri 背后的整个引擎。
基础模型框架成为人工智能控制层
基础模型框架可能是 Apple 最重要的 WWDC26 开发者公告之一，因为它为应用程序开发者提供了进入 Apple AI 堆栈的原生路径。
Apple 的开发人员文档将该框架描述为提供对 Apple 设备上大语言模型的访问，该模型为 Apple Intelligence 提供支持。它可以生成文本，执行特定于应用程序的智能任务，并决定何时调用开发人员编写的代码。最后一部分尤其重要，因为 Siri AI 和应用程序智能不仅仅是生成单词。他们要采取行动。
该框架还支持更广泛的模型选择。 Apple 的 WWDC26 开发人员指南称，开发人员可以使用 Apple Foundation Models、Claude 和 Gemini 等云模型或符合语言模型协议的其他提供商。这使得苹果公司可以将开发人员保留在其架构内，即使他们使用外部模型也是如此。
这对于隐私、安全和一致性很重要。如果每个开发者都通过单独的第三方 SDK 构建 AI 功能，用户将面临权限碎片化和数据流向不清晰的情况。苹果的框架为公司提供了定义期望、工具、模型访问和系统行为的地方。
换句话说，基础模型不仅仅是一个人工智能功能。 Apple 试图让 AI 开发感觉是其平台的原生功能。
Siri AI 需要应用意图
仅靠 AFM 3 无法让 Siri AI 变得有用。助手还需要应用程序级别的访问权限，这就是应用程序意图变得至关重要的地方。
应用程序意图允许开发人员将其应用程序中的操作和内容公开给系统。 Apple 的开发者材料将 App Intents 描述为一种通过可识别的结构将应用程序连接到 Apple Intelligence 和 Siri AI 的方式，这些结构使应用程序内容可通过自然语言被发现并提供功能。
这是更智能的 Siri 所缺失的部分。模型可以理解语言，但它仍然需要安全的方式来行动。应用程序意图为 Siri AI 提供结构化操作，而不是强迫助手猜测应用程序的工作原理。
例如，任务应用程序可以公开创建项目、添加截止日期或将任务标记为完成。照片应用程序可以公开编辑操作。旅行应用程序可以公开行程详细信息。财务应用程序可以公开安全帐户操作。智能家居应用程序可以公开设备控件。
采用 App Intents 的开发者越多，Siri AI 能做的事情就越多。 AFM 3 为 Siri 提供了智能层。 App Intents 为 Siri 提供了操作层。
私有云计算处理更繁重的请求
苹果对设备的关注并不意味着每个请求都停留在设备上。一些人工智能任务需要更多的处理能力、更长的上下文或更大的模型，iPhone 或 Mac 无法有效处理。这就是私有云计算的用武之地。
私有云计算是 Apple 专注于隐私的服务器架构，适用于需要云处理的 Apple Intelligence 请求。苹果的信息是，用户可以获得更强大的人工智能，而无需将个人数据转化为存储的云记录或培训材料。
这是苹果战略的难点之一。该公司希望 Siri AI 变得更加有用，但有用的 AI 通常需要个人背景。它可能需要理解电子邮件、消息、文件、照片、日历事件、应用程序内容以及屏幕上的内容。苹果必须处理这些信息，同时保持用户对个人助理的信任。
AFM 3 并没有消除这种紧张。它为苹果提供了更强大的本地基础，但云支持仍然很重要。不同之处在于，Apple 可以选择路线：首先在设备上，在需要时使用私有云计算，仅在应用程序或开发人员工作流程需要时使用第三方云模型。
这条路线决定了苹果人工智能隐私故事的成败。
听写和语音显示本地模型为何重要
Apple 的 AFM 3 Core Advanced 公告特别提到了富有表现力的声音和更高精度的听写。与广泛的人工智能承诺相比，这些功能听起来似乎很小，但它们非常实用。
听写是设备上人工智能最自然的用途之一。它需要速度、准确性、标点符号、格式、语言理解和隐私。用户可以口述消息、笔记、电子邮件、提醒、搜索查询、工作草稿、医疗详细信息、个人想法或私人指示。将所有这些不必要的信息发送到云端会削弱苹果的隐私宣传。
语音表现力也是 Siri AI 的核心。一个更自然的助手不仅应该懂得更多。它听起来应该不那么机械，更好地调整音调，并以更人性化的节奏做出反应。苹果表示，AFM 3 Core Advanced 本身就是多模式的，这有助于解释为什么语音和听写是模型故事的一部分，而不是单独的辅助功能。
这些不是华而不实的演示。它们是日常界面改进。更好的 Siri 语音和更好的听写可以让苹果的人工智能感觉很有用，而不需要用户打开聊天机器人应用程序。
苹果的人工智能战略在设计上是混合的
WWDC26 明确表示，苹果的 AI 战略并不是一种万能的模式。这是一个混合系统。
Apple 拥有用于隐私敏感和即时任务的设备模型。它拥有 AFM 3 Core Advanced，适用于功能最强大的 Apple 芯片系统。它具有私有云计算来满足需要更多电力的请求。它为开发人员提供了基础模型框架。它具有用于应用程序操作的应用程序意图。它在适当的情况下通过开发人员工作流程提供 Gemini 和其他云模型。
这不像单个聊天机器人品牌那么简单，但它符合苹果的平台逻辑。苹果希望操作系统决定执行任务的正确工具。用户不必为每个请求考虑模型选择。
这也是为什么 Siri AI 不仅仅是 Gemini 包装器。包装器会将另一家公司的模型置于苹果界面的后面。苹果正在构建一个系统，其中模型路由、应用程序操作、隐私控制、设备上执行、云处理和开发人员工具都通过苹果平台连接。
复杂性隐藏在助手的背后。策略在于架构中。
隐私问题仍然很困难
苹果的做法比许多人工智能系统更加注重隐私，但并不简单。 Siri AI 需要更多的上下文才能变得有用，而更多的上下文总是会产生更多的隐私责任。
用户会想知道 Siri 何时使用设备上的智能、请求何时转移到私有云计算、开发者应用程序何时调用 Gemini 或其他模型，以及正在共享哪些数据。苹果不需要解释每次交互中的每一个技术细节，但它需要明确的用户控制和值得信赖的默认设置。
这一点尤其重要，因为苹果正在邀请开发人员进入人工智能层。如果应用程序将基础模型框架与 Apple 的设备上模型结合使用，则隐私期望与将数据发送到第三方云模型的应用程序不同。用户需要透明度，开发人员需要防止粗心数据处理的指南。
苹果的优势在于它控制着该程序运行的平台。它的挑战在于，用户会根据结果来判断 Siri AI。如果助手太有限，苹果就会落后。如果对个人背景过于激进，苹果就会显得粗心。 AFM 3 是苹果在不放弃隐私立场的情况下加快步伐的尝试。
AFM 3 使 Siri AI 成为 Apple 平台的故事
WWDC26 最重要的收获是 Siri AI 现在是一个平台故事，而不仅仅是一个助手故事。
AFM 3 为 Apple 提供了自己的型号系列。 Foundation Models 为开发人员提供了一个原生框架。应用程序意图将应用程序与自然语言操作连接起来。私有云计算为苹果提供了一种扩展到设备之外的方法。 Gemini 为开发人员提供了可选的云功能。 Apple 芯片为设备模型提供了硬件基础。
这种组合比 Siri 的重新设计要大得多。苹果正在构建其生态系统的人工智能层。
下一个测试将是执行。用户期望 Siri AI 能够理解更多、行动更快、尊重隐私、跨应用程序工作，并在 iPhone、iPad、Mac、Apple Watch、Vision Pro 和 Apple 服务中保持一致。开发人员期望工具对于实际产品而言足够灵活，而不仅仅是演示。
AFM 3 为苹果提供了比简单地说与谷歌合作更强有力的技术答案。该公司在有帮助的地方使用 Gemini，但 Siri AI 被定位为苹果原生助手，由苹果基础模型、苹果芯片和苹果多年来构建的隐私架构提供支持。
这就是借用人工智能和让人工智能成为操作系统的一部分之间的区别。
