6月9日消息，苹果在WWDC 2026上首次确认，其最先进的云端AI模型AFM Cloud Pro将运行在谷歌云中的英伟达GPU上。谷歌Gemini前沿模型的输出也被用于精炼苹果自有模型，但这不等于苹果将模型直接交给谷歌或英伟达训练。

据CNBC 6月8日报道，苹果软件工程高级副总裁克雷格·费德里吉（Craig Federighi）和AI团队在苹果总部向媒体披露了这套架构。苹果AI高管阿马尔·苏布拉曼亚（Amar Subramanya）称，苹果与谷歌、英伟达合作，将自家的"私有云计算"（Private Cloud Compute）基础设施扩展到谷歌云中的英伟达GPU上，同时保留苹果对隐私保护的要求。

苹果没有将AI算力全部攥在自己手里

过去两年，微软、Meta、谷歌、xAI等公司持续加码AI基础设施，数据中心和英伟达GPU采购成了大模型竞赛的核心成本。苹果这次展示的是另一种路径：设备端用自研芯片，云端用自有私有云计算体系，最高阶模型再借助第三方云中的GPU。

苹果的AI架构中有一个"系统编排器"（system orchestrator），负责判断用户请求应该在哪里处理：在iPhone或Mac本地运行，发送到苹果自有云端服务器，还是调用更强的第三方云端算力。费德里吉称，这是整套系统隐私架构的关键。

这意味着，普通iPhone用户不会直接感知背后调用的是哪块芯片。用户让Siri查日程、整理信息、规划路线时，苹果希望由系统自动完成模型和算力调度，而不是将"选择模型""选择云服务"交给用户。

谷歌提供协助，但苹果强调模型和隐私仍是自己的

苹果同时试图划清一个边界：Apple Intelligence并非将普通用户能在网页上使用的谷歌Gemini直接塞进iPhone。

按照CNBC报道，苹果多款第三代AFM模型为Apple Silicon定制，训练中使用苹果自有数据和强化学习，并借助谷歌Gemini前沿模型的输出进行精炼。谷歌更接近模型精炼和基础设施合作方的角色，而非直接将公开版Gemini塞进iPhone。

真正运行在英伟达GPU上的，是定位最高的AFM Cloud Pro。苏布拉曼亚称，这一模型的表现可与谷歌Gemini前沿模型相媲美。不过这仍是苹果方面的说法，并不等同于第三方基准测试结论。

苹果最在意的是隐私边界。报道提到，苹果要求GPU和服务器的配置方式不能让芯片读取服务器上的内容。苹果软件副总裁塞巴斯蒂安·马里诺-梅斯（Sebastian Marineau-Mes）称，英伟达近期的机密计算相关技术，使谷歌和苹果能够搭建符合苹果隐私要求的系统。

对用户而言，关键问题是"借力"之后隐私能否被验证

苹果的AI路线不是单纯比谁买了更多GPU，而是将AI能力融入设备体验。苹果靠销售iPhone、Mac和服务盈利，AI更多是提升设备价值的功能；OpenAI、Anthropic和谷歌则更依赖直接出售AI能力，因此更需要长期投入自有或深度绑定的算力基础设施。

这也是苹果可以"借力"的原因：训练阶段借助谷歌模型输出，云端高阶推理使用谷歌云中的英伟达GPU，设备端继续依赖自研Apple Silicon。苹果不必在每个环节都独自承担最重的基础设施成本。

但这条路线的风险也很清楚。AFM Cloud Pro既依赖英伟达GPU，也依赖谷歌云合作。如果英伟达高端GPU供应紧张，或苹果与谷歌的合作条件发生变化，苹果的高阶云端AI能力就会受到外部合作关系的制约。

对用户而言，更现实的问题不是"苹果有没有用英伟达"，而是当个人数据离开设备、进入扩展到第三方云的私有云计算体系后，苹果承诺的隐私保护能否被外部充分验证。苹果将AI放进手机和电脑的日常入口，用户也会将更多私人请求交给系统处理，外界能不能验证这套跨公司架构确实保护了隐私，会变得越来越重要。（易句）

（本文由AI翻译，网易编辑负责校对）

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