Модель построена по архитектуре смеси экспертов (mixture-of-experts). Это означает, что для каждого конкретного запроса активируется только релевантная часть параметров. Такая конфигурация сохраняет емкость знаний системы с триллионом параметров, но при этом задержка ответа сопоставима с гораздо менее мощными моделями . Крупнейшая предыдущая облачная модель Apple была примерно в восемь раз меньше, а, по сообщениям инсайдеров, собственные серверы Private Cloud Compute оказались слишком медленными при тестировании модели такого масштаба .

Как технологии Nvidia и Google работают вместе

Для самых тяжелых запросов Siri AI трафик данных идет через Google Cloud, работающий на GPU Nvidia Blackwell B200 . Интеграция распадается на три компонента:

• Google Cloud размещает лицензированную фундаментальную модель Gemini. Apple не пользуется обслуживающей инфраструктурой, поиском Google или потребительским приложением Gemini. Крейг Федериги провел четкую грань: «Мы не используем ассистента Google вообще. Вообще ноль» .
• Конфиденциальные вычисления Nvidia шифруют данные в процессе их обработки на серверах Google с чипами Nvidia. Apple совместно с Google и Nvidia расширила свою модель безопасности Private Cloud Compute (PCC) на эти сторонние машины, сохранив проверяемые гарантии конфиденциальности .
• Apple Silicon на устройстве запускает уменьшенные модели, обученные с помощью дистилляции знаний из Gemini. Это позволяет базовым ИИ-задачам — подсказкам текста, простым голосовым командам, анализу фото на экране — работать быстро и локально .

Собственные модели Apple Foundation Models (AFM) третьего поколения решают большинство задач на устройстве, а перенаправление в облако происходит, только когда запрос выходит за пределы локальных возможностей .

Трехуровневая архитектура приватности

История о приватности — центральный элемент презентации Apple, и она охватывает три отдельных уровня :

1. Инференс на устройстве – Маленькие дистиллированные модели работают локально на Apple Silicon. Для этих задач данные никогда не покидают устройство, ничто не логируется.
2. Apple Private Cloud Compute (PCC) – Собственные серверы Apple без сохранения состояний обрабатывают запросы средней сложности. Архитектура PCC обеспечивает принудительные гарантии: отсутствие постоянного хранилища, отсутствие привилегированного доступа во время выполнения и невозможность нацеливания на конкретного пользователя.
3. Расширенный PCC в Google Cloud с GPU Nvidia – Когда запрос требует всей мощи модели с 1,2Т параметров, обработка переносится на серверы Google Cloud, оснащенные GPU Nvidia. Apple распространила ключевые требования PCC — вычисления без сохранения состояний, невозможность таргетинга, отсутствие привилегированного доступа и проверяемую прозрачность — на эти сторонние узлы . Реализация использует конфиденциальные вычисления Nvidia на графических процессорах, процессоры Intel с TDX (Trust Domain Extensions) и чип Google Titan для создания аппаратного корня доверия . Независимым исследователям безопасности разрешено проверять всю доверенную вычислительную базу.

Apple подтверждает, что данные анонимизируются на каждом шаге, а все серверные компоненты и ПО подпадают под те же обязательства проверяемой прозрачности, что и собственные узлы PCC .

Практическая логика маршрутизации: простые задачи вообще не покидают устройство; задачи средней сложности попадают на серверы Apple; по-настоящему трудные запросы доходят до Google Cloud — с одинаковыми гарантиями конфиденциальности на каждом уровне.

Отношения Apple и Google: лицензирование модели, а не потребительский продукт

То, что построили Apple и Google, — это лицензионное и инженерное партнерство, а не коллаборация, ориентированная на пользователя . Вот принципиальные различия:

• Apple лицензировала кастомную модель Gemini и участвовала в ее дообучении. Модель работает исключительно для запросов Siri AI; это не ребрендинг чат-бота Gemini .
• Фронтирные модели Gemini используются для обучения маленьких моделей на устройствах Apple через дистилляцию — Gemini генерирует выходные данные, а модели AFM от Apple учатся на этих данных, чтобы выполнять локальные задачи без обращения в облако .
• Apple Intelligence сохраняет собственную архитектуру, бренд и пользовательский опыт. Siri AI не отсылает пользователей к продукту Google, не маршрутизирует запросы в поиск Google и не показывает бренд Google в интерфейсе .
• Финансовая сторона составляет, по сообщениям, $1 млрд в год, но ни Apple, ни Google публично не подтвердили эту цифру .

Коротко говоря: Google предоставляет фундаментальную модель и облачный «кремний»; Apple обеспечивает продукт, интерфейс, модели на устройстве и архитектуру приватности. Пользователь никогда не прикасается к сервисам Google напрямую.

График запуска Siri AI: бета в сентябре 2026, но не везде

Apple подтвердила публичный бета-релиз Siri AI с выходом iOS 27 в сентябре 2026 года одновременно с ожидаемым релизом новых моделей iPhone . В некоторых отчетах упоминалась также июльская публичная бета, но на презентации акцент был сделан именно на сентябрьских сроках . Отдельное приложение Siri с историей разговоров, синхронизированной через iCloud, появится тогда же .

Стабильный релиз за рамками беты последует позже в 2026 году; на официальном сайте Apple указана фраза «позже в этом году» без точной даты, что, по сообщениям, обеспокоило некоторых инвесторов, ждавших явных обязательств на сентябрь .

Мелкий шрифт таит в себе серьезные «подводные камни»:

• Никакого запуска на iPhone или iPad в ЕС на старте. Apple ссылается на Закон о цифровых рынках (DMA), требующий открытия операционных систем для сторонних разработчиков. Компания утверждает, что соблюдение DMA в текущем виде вынудило бы ее ослабить гарантии конфиденциальности и безопасности Private Cloud Compute. Версия для macOS также недоступна в ЕС на старте .
• Никакого запуска в Китае на старте. Apple все еще прорабатывает местные нормативные требования для Siri AI и более широкого набора функций Apple Intelligence .
• На старте только английский язык, дополнительные языки обещаны «в скором времени» .
• Аппаратные требования тоже кусаются. Apple отметила, что для самой мощной модели на устройстве, выразительных голосов Siri и продвинутой диктовки потребуются наиболее производительные устройства — вероятно, последние модели iPhone, iPad и Mac .

Siri AI — крупнейшая ставка Apple на ИИ за всю историю, построенная на многомиллиардном рукопожатии с главным конкурентом по платформе. Архитектура — три уровня, три компании, одна проверяемая модель приватности — либо станет чертежом для конфиденциального облачного ИИ, либо самым сложным упражнением на доверие в потребительской электронике. Сентябрьская бета-версия начнет давать ответ, какой из этих вариантов верен.

Модель построена по архитектуре смеси экспертов (mixture-of-experts). Это означает, что для каждого конкретного запроса активируется только релевантная часть параметров. Такая конфигурация сохраняет емкость знаний системы с триллионом параметров, но при этом задержка ответа сопоставима с гораздо менее мощными моделями . Крупнейшая предыдущая облачная модель Apple была примерно в восемь раз меньше, а, по сообщениям инсайдеров, собственные серверы Private Cloud Compute оказались слишком медленными при тестировании модели такого масштаба .

Как технологии Nvidia и Google работают вместе

Для самых тяжелых запросов Siri AI трафик данных идет через Google Cloud, работающий на GPU Nvidia Blackwell B200 . Интеграция распадается на три компонента:

• Google Cloud размещает лицензированную фундаментальную модель Gemini. Apple не пользуется обслуживающей инфраструктурой, поиском Google или потребительским приложением Gemini. Крейг Федериги провел четкую грань: «Мы не используем ассистента Google вообще. Вообще ноль» .
• Конфиденциальные вычисления Nvidia шифруют данные в процессе их обработки на серверах Google с чипами Nvidia. Apple совместно с Google и Nvidia расширила свою модель безопасности Private Cloud Compute (PCC) на эти сторонние машины, сохранив проверяемые гарантии конфиденциальности .
• Apple Silicon на устройстве запускает уменьшенные модели, обученные с помощью дистилляции знаний из Gemini. Это позволяет базовым ИИ-задачам — подсказкам текста, простым голосовым командам, анализу фото на экране — работать быстро и локально .

Собственные модели Apple Foundation Models (AFM) третьего поколения решают большинство задач на устройстве, а перенаправление в облако происходит, только когда запрос выходит за пределы локальных возможностей .

Трехуровневая архитектура приватности

История о приватности — центральный элемент презентации Apple, и она охватывает три отдельных уровня :

1. Инференс на устройстве – Маленькие дистиллированные модели работают локально на Apple Silicon. Для этих задач данные никогда не покидают устройство, ничто не логируется.
2. Apple Private Cloud Compute (PCC) – Собственные серверы Apple без сохранения состояний обрабатывают запросы средней сложности. Архитектура PCC обеспечивает принудительные гарантии: отсутствие постоянного хранилища, отсутствие привилегированного доступа во время выполнения и невозможность нацеливания на конкретного пользователя.
3. Расширенный PCC в Google Cloud с GPU Nvidia – Когда запрос требует всей мощи модели с 1,2Т параметров, обработка переносится на серверы Google Cloud, оснащенные GPU Nvidia. Apple распространила ключевые требования PCC — вычисления без сохранения состояний, невозможность таргетинга, отсутствие привилегированного доступа и проверяемую прозрачность — на эти сторонние узлы . Реализация использует конфиденциальные вычисления Nvidia на графических процессорах, процессоры Intel с TDX (Trust Domain Extensions) и чип Google Titan для создания аппаратного корня доверия . Независимым исследователям безопасности разрешено проверять всю доверенную вычислительную базу.

Apple подтверждает, что данные анонимизируются на каждом шаге, а все серверные компоненты и ПО подпадают под те же обязательства проверяемой прозрачности, что и собственные узлы PCC .

Практическая логика маршрутизации: простые задачи вообще не покидают устройство; задачи средней сложности попадают на серверы Apple; по-настоящему трудные запросы доходят до Google Cloud — с одинаковыми гарантиями конфиденциальности на каждом уровне.

Отношения Apple и Google: лицензирование модели, а не потребительский продукт

То, что построили Apple и Google, — это лицензионное и инженерное партнерство, а не коллаборация, ориентированная на пользователя . Вот принципиальные различия:

• Apple лицензировала кастомную модель Gemini и участвовала в ее дообучении. Модель работает исключительно для запросов Siri AI; это не ребрендинг чат-бота Gemini .
• Фронтирные модели Gemini используются для обучения маленьких моделей на устройствах Apple через дистилляцию — Gemini генерирует выходные данные, а модели AFM от Apple учатся на этих данных, чтобы выполнять локальные задачи без обращения в облако .
• Apple Intelligence сохраняет собственную архитектуру, бренд и пользовательский опыт. Siri AI не отсылает пользователей к продукту Google, не маршрутизирует запросы в поиск Google и не показывает бренд Google в интерфейсе .
• Финансовая сторона составляет, по сообщениям, $1 млрд в год, но ни Apple, ни Google публично не подтвердили эту цифру .

Коротко говоря: Google предоставляет фундаментальную модель и облачный «кремний»; Apple обеспечивает продукт, интерфейс, модели на устройстве и архитектуру приватности. Пользователь никогда не прикасается к сервисам Google напрямую.

График запуска Siri AI: бета в сентябре 2026, но не везде

Apple подтвердила публичный бета-релиз Siri AI с выходом iOS 27 в сентябре 2026 года одновременно с ожидаемым релизом новых моделей iPhone . В некоторых отчетах упоминалась также июльская публичная бета, но на презентации акцент был сделан именно на сентябрьских сроках . Отдельное приложение Siri с историей разговоров, синхронизированной через iCloud, появится тогда же .

Стабильный релиз за рамками беты последует позже в 2026 году; на официальном сайте Apple указана фраза «позже в этом году» без точной даты, что, по сообщениям, обеспокоило некоторых инвесторов, ждавших явных обязательств на сентябрь .

Мелкий шрифт таит в себе серьезные «подводные камни»:

• Никакого запуска на iPhone или iPad в ЕС на старте. Apple ссылается на Закон о цифровых рынках (DMA), требующий открытия операционных систем для сторонних разработчиков. Компания утверждает, что соблюдение DMA в текущем виде вынудило бы ее ослабить гарантии конфиденциальности и безопасности Private Cloud Compute. Версия для macOS также недоступна в ЕС на старте .
• Никакого запуска в Китае на старте. Apple все еще прорабатывает местные нормативные требования для Siri AI и более широкого набора функций Apple Intelligence .
• На старте только английский язык, дополнительные языки обещаны «в скором времени» .
• Аппаратные требования тоже кусаются. Apple отметила, что для самой мощной модели на устройстве, выразительных голосов Siri и продвинутой диктовки потребуются наиболее производительные устройства — вероятно, последние модели iPhone, iPad и Mac .

Siri AI — крупнейшая ставка Apple на ИИ за всю историю, построенная на многомиллиардном рукопожатии с главным конкурентом по платформе. Архитектура — три уровня, три компании, одна проверяемая модель приватности — либо станет чертежом для конфиденциального облачного ИИ, либо самым сложным упражнением на доверие в потребительской электронике. Сентябрьская бета-версия начнет давать ответ, какой из этих вариантов верен.