近期，蘋果確認將在新一代個人化 Siri 和 Apple Intelligence 策略中引入Google的大模型 Gemini，引發部分用戶擔憂「Google AI 將侵入裝置、Siri 被 Gemini 接管、用戶資料大量流向Google」等說法，但這些都與事實不符。 蘋果與Google達成的是一項模型授權與訓練合作安排，最終在 iPhone 上實際運行、面向用戶的，仍然是蘋果自有的 Apple Foundation Models，而非Google的 Gemini 模型本身。
根據披露的信息，蘋果此前基於“應用意圖”（app intents）的新一代 Siri 和 Apple Intelligence 原計劃更早推出，卻因內部承認的技術路徑問題而推遲，這段時間外界不斷出現“蘋果在 AI 競賽中落後”“應直接外包給第三方”的唱衰報道。 實際上，蘋果選擇的是一種早有傳聞的路線：以每年約 10 億美元的規模向Google授權一款參數規模達 1.2 兆的 Gemini 模型，用作訓練和增強 Apple Foundation Models 的工具，而不是把 Gemini 直接嵌入蘋果操作系統取而代之。
蘋果與Google的聯合聲明雖措辭刻意含糊，但有一點非常明確：Gemini 將作為「基礎」參與構建升級後的 Apple Foundation Models，不過最終對用戶提供服務的仍是蘋果模型。 蘋果強調，在這種合作模式下，蘋果不會向Google提供任何用戶數據，Gemini 也不會以可見形式出現在 iPhone 上，更不會作為系統級 AI 直接運行在用戶設備之中。
就像 iPhone 使用台積電晶片、三星螢幕，但沒人會說“iPhone 是三星的”，Gemini 在這裡扮演的角色是訓練工具，而成品則是蘋果的 Foundation Models。 依據報道，蘋果正在推進自研約 1 兆參數等級的大模型，目標是在 2027 年左右投入使用；即便屆時模型就緒，蘋果仍可能繼續讓 Gemini 參與對比、強化和再訓練，以提升自家模型品質。
對一般使用者而言，最終呈現的是一套在本機和蘋果伺服器上運行的智慧工具：更具個人化的新 Siri，以及基於應用程式意圖框架的 Apple Intelligence 功能。 從介面互動來看，使用者依舊在與「蘋果的 Siri」對話，後台調度與推理由 Apple Foundation Models 完成，Google模型處於訓練端而非推理端，資料不會在面向使用者服務的環節流向Google。
這筆交易對蘋果、注重隱私的用戶以及Google而言都可謂「三贏」。 蘋果迅速獲得業界領先模型作為訓練支撐，提升自家 AI 能力；隱私層面則維持現有的蘋果標準；Google則在不接觸蘋果用戶資料的前提下獲取可觀授權收入。 唯一被視為「輸家」的，是那些本就希望整套生成式 AI 浪潮徹底消失的人，因為當前大模型訓練仍然高度依賴對互聯網公開資訊的爬取。
這份簡短聲明仍留下不少懸而未決的問題，包括合作條款細節、時長，以及 Gemini 是否未來會像 ChatGPT 一樣，作為可選外部模型，透過 Siri 入口被用戶主動調用。 目前在 Visual Intelligence 功能中，蘋果已經允許用戶將圖片發送至Google反向圖片搜索，因此未來以類似方式擴展到 Gemini 進行更廣泛查詢在技術上可行，只是蘋果暫未在聲明中提及。
值得注意的是，這項合作與蘋果與Google在搜尋領域的合作有本質差異：後者面向用戶，用戶可以直接感知「預設搜尋引擎是Google」；而 Gemini 訓練 Apple Foundation Models 的過程則對用戶完全「隱身」。 用戶與 Siri 互動時不會看到任何 Gemini 標誌，也無須分辨“這是蘋果還是Google”，因為終端產品整體仍由蘋果掌控、部署在蘋果控制的伺服器和本地設備上運行。
蘋果與 OpenAI/ChatGPT 的關係在這次簡短聲明中沒有被正面提及，但一般認為既有合作不會因此受影響。 與此同時，伊隆馬斯克再次公開抨擊蘋果與Google的 AI 合作，稱其造成了“Google權力過度集中”，但文章認為這一說法建立在對技術架構和合作模式的根本誤解之上，因為Google在此並不接觸用戶數據，只是提供模型授權並收取費用。
針對坊間「蘋果在 AI 上已舉出白旗投降」的論調，文章給出明確反駁，認為這是對蘋果 AI 戰略的誤讀。 蘋果近年來在 AI/ML 研究、底層技術以及硬體方面投入巨大，且產出大量研究論文和晶片優化成果，只是面向普通消費者的 AI 功能落地節奏較慢、體驗欠佳，給人一種「缺席競賽」的錯覺。
透過 Gemini 作為訓練工具，蘋果能夠在落地層面迅速起跳，利用早已鋪好的應用意圖框架，把設備功能係統化暴露給 AI，再由 Apple Foundation Models 和 Siri 充當用戶接口。 真正的挑戰反而來自輿論與公關層面：即便蘋果技術路線清晰且隱私設計完善，未來一旦新功能推出，仍可能不斷遭遇「其實是 Google Gemini 在底層跑」的誤解與標籤。
這一局面與蘋果歷史上的一些合作並無本質不同：例如在Apple Maps推出前先使用Google地圖，或透過與Google達成高額分成協議提供Google搜尋作為預設引擎。 如今，蘋果在大模型訓練上需要一個加速器，於是選擇與業界龍頭合作，最終成果仍是更強的在地化、隱私友善的 Apple Foundation Model，用戶是直接受益者。
蘋果並未且不會將 iPhone 的技術棧交給Google，用戶無需擔心蘋果會把數據「打包交給」合作方，因為這違背了其長期構建的隱私與安全承諾，也不符合這次協議的技術結構。 蘋果透過自有硬體（如 iPhone 17 Pro 與 Pro Max 中專為 AI 優化的晶片）、本地推理能力和 Private Cloud Compute 架構，力圖打造一個從端到雲端始終以隱私為中心的 AI 系統。
蘋果在 AI 競賽中的「終局優勢」來自其長期主義和「隱私優先」的整體生態，而非短期功能數量之爭。 與競爭對手相比，蘋果更容易提供一套既易用又真正有用、同時對用戶資料有更強保護承諾的智慧系統，而 app intents 等機制則讓這種系統級 AI 存取設備功能的能力更具一體化優勢。
贏得「AI 競賽」的並非最先推出聊天機器人或參數最多的公司，而是能為普通用戶提供簡單易用、實用可靠 AI 系統的廠商棧來看，蘋果在這一方向上已處於有利位置，接下來就看 iOS 26.4 等版本在正式發布後，蘋果能否兌現這一藍圖。
