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iOS 27 AI新策略 本地模型基于Gemini训练 部分Siri请求转谷歌云

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AI热点日报时间:2026-07-24
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苹果下一代iOS27的AI部署策略曝光,将采用混合架构。其核心是利用谷歌Gemini大模型,通过“知识蒸馏”技术训练出可在iPhone本地运行的轻量AI模型,以保障响应速度与用户隐私。同时,为应对复杂任务的高算力需求,部分Siri请求可能将首次转向谷歌云进行处理。为确保云端数据安全,苹果计划引入N

近日,苹果下一代操作系统iOS 27的人工智能功能部署细节再度曝光。据最新消息,苹果正采用一种兼顾性能与隐私保护的混合AI策略,其核心思路是利用谷歌Gemini大模型来训练可在设备端高效运行的轻量级AI模型,同时,部分复杂的Siri请求或将首次转向谷歌云进行处理。

iOS 27 AI新策略:本地模型基于Gemini训练,部分Siri请求或转谷歌云

这一策略深刻体现了苹果在AI浪潮中坚持的隐私优先原则。对用户而言,这意味着未来iPhone上的许多AI功能响应将更加迅速,且敏感数据不必默认上传至云端,这与苹果近年来反复强调的隐私保护路线高度契合。

“知识蒸馏”打造本地AI核心

报道指出,苹果AI团队正在采用一种名为“知识蒸馏”(Distillation)的技术方案。简单来说,就是让庞大的Gemini模型作为“教师”,将其知识和能力迁移到一个更小、更高效的“学生”模型上。这个轻量化的模型最终目标是能够在iPhone等Apple设备端独立运行,从而大幅降低推理成本和对云端的依赖。

为了进一步压缩模型规模,苹果还在积极物色相关的初创公司。消息称,苹果曾考虑收购一家名为Liquid AI的初创企业,该公司专注于让AI模型在设备本地高效运行,这与苹果的端侧AI战略方向不谋而合。

云端协作分担算力压力

然而,并非所有AI任务都能在端侧完成。像Gemini这样的完整大模型拥有数万亿参数,对算力要求极高。苹果自家的Private Cloud Compute基础设施可能难以承接所有复杂请求的运行要求。

因此,在iOS 27中,部分用户向Siri提出的复杂请求可能会被转到Google Cloud,并调用经过授权的Gemini模型进行处理。这一举措旨在减轻苹果自身服务器的压力,确保AI服务的稳定性和能力上限。

值得注意的是,即便数据需要前往云端,苹果也试图通过技术手段守住隐私承诺。据报道,苹果最近几周已批准采用NVIDIA的“机密计算”技术。该技术能在GPU处理数据和模型时对内容进行加密,虽然这可能导致云端AI查询速度略微变慢,但能显著提高对敏感信息的保护强度。如果该方案最终落地,苹果在云端运行部分AI功能时,可能会同时依赖Google Cloud的算力与NVIDIA的AI芯片。

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