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在科技行業,從來沒有永恒的敵人,只有永恒的利益。
2026 年初,就在華爾街還在為各大AI公司的股價波動提心吊膽時,蘋果決定與谷歌聯手,將谷歌Gemini大模型,接入新一代Siri和Apple Intelligence戰略。該消息一出,直接讓谷歌股價飛漲,也有很多人認為蘋果已經在 AI 競賽中 “認輸”,但拋開情緒化的標簽來看,這次的合作其實是兩家科技巨頭一次極具戰略意義的優勢互補。
長期以來,蘋果在 AI 領域給外界的印象總是 “慢半拍”。2022 年底,OpenAI 的 ChatGPT 火遍全球,微軟、谷歌、亞馬遜等科技公司紛紛砸下重金布局云服務與大模型的同時,唯獨蘋果保持著謹慎態度。
蘋果的謹慎源于“隱私保護”這個核心價值觀 。蘋果堅信AI 的未來必須建立在守護用戶數據的基礎上。這意味著蘋果不能簡單將用戶數據上傳云端訓練,而是要走一條設備端推理 + 私有云計算的組合路線。
可這份對隱私的堅持,也給蘋果帶來了巨大的技術難題,例如設備端 AI 受限于手機芯片的算力和功耗,沒法流暢運行參數龐大的大模型。這直接導致早期的 Apple Intelligence在功能豐富度和響應速度上,根本沒法和云端大模型抗衡。
與此同時,外界唱衰蘋果 AI 落后的聲音此起彼伏,華爾街也在焦慮,蘋果能否在WWDC上,交出一份讓人滿意的答卷,但直到2026年依然很難看到siri有“翻身”的跡象。正是在這樣的背景下,蘋果選擇了與谷歌牽手。根據合作協議,蘋果每年將向谷歌支付約 10 億美元的授權費用,用于使用參數規模高達 1.2 萬億的 Gemini 模型。
不過這筆交易的本質,并非外界認為的 “谷歌接管 Siri”,而是一種類似“代工”的合作模式。
簡單來說,谷歌的 Gemini 模型將扮演 “老師” 的角色,在訓練環節幫助蘋果優化和強化其自研的 Apple Foundation Models。而最終在用戶設備上運行、與用戶直接交互的,依然是蘋果自己的模型。
從效果來看,蘋果借助谷歌在大模型領域的頂尖技術,快速補齊了生成式 AI 的能力短板,讓新版 Siri 能夠處理更復雜的語義和指令。另一方面,蘋果依然可以守住自己的隱私底線,讓用戶的數據存儲在本地或蘋果私有云里,谷歌完全接觸不到任何用戶隱私數據,只是通過授權模型賺取技術服務費。
這其實和蘋果選用臺積電芯片的邏輯是一樣的,核心產品的主導權始終牢牢掌握在自己手中。
郭明錤等分析師指出,蘋果自研的 AI 服務器芯片,預計會在 2026 年下半年量產。蘋果自有數據中心的建設,也預計在 2027 年正式啟動。這意味著,蘋果借助谷歌 Gemini 模型完成 “過渡” 的時間窗口非常明確,最終目標是在 2027 年,打造出完全自主的端云協同 AI 體系。
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蘋果借外力解燃眉之急,而谷歌也靠這場合作,可以繼續擴大Gemini大模型的影響力。
回顧谷歌的 AI 發展之路,充滿了戲劇性。作為 Transformer 架構的發明者,谷歌本該是生成式 AI 的領跑者。可 ChatGPT 問世后,谷歌卻一度陷入 “中年危機” 的輿論爭議中。當時,谷歌內部的官僚主義作風、對核心搜索廣告業務的顧慮,以及對安全風險的過度擔憂,讓它錯失了先發優勢,只能眼睜睜看著 OpenAI 把自家發明的技術發揚光大。
但谷歌并沒有就此一蹶不振。2023 年,谷歌進行了二十年來最大規模的組織架構調整,將谷歌大腦與 DeepMind 合并,成立了 Google DeepMind。同時召回聯合創始人謝爾蓋?布林,確立了 “單旗艦模型” 的 Gemini 發展戰略。
這一系列大刀闊斧的改革,在 2025 年底迎來了回報。Gemini 3 的發布,被業界看作是谷歌在核心模型能力上的真正翻盤。Salesforce 首席執行官馬克?貝尼奧夫等科技行業領袖試用后,直言它的體驗已經超越了 ChatGPT。
當然,谷歌能夠實現逆襲,關鍵在于它自研的 TPU 芯片。和依賴英偉達 GPU 的競爭對手不同,谷歌擁有從芯片研發到云服務落地的垂直整合能力。這種 “軟硬一體” 的優勢,不僅讓谷歌在算力成本上更具競爭力,還能更高效地完成模型的訓練與部署。這條垂直整合的護城河,恰恰也是蘋果最看重的價值。
從更宏觀的行業視角來看,蘋果與谷歌的合作,正在重塑 AI 時代的競爭格局。資本市場的反應最為敏銳,谷歌股價持續走高,而與 OpenAI 綁定較深的英偉達、微軟等公司,股價則出現了明顯波動。市場開始意識到,AI 競爭的勝負關鍵,可能不再只是誰擁有最大的模型,或是最多的算力,而在于誰能構建起從底層芯片、核心模型,到操作系統、應用生態的完整閉環。
對于英偉達來說,這更是一個危險的信號。谷歌不僅自己使用 TPU 芯片,還通過云服務將算力出租給其他企業。甚至有消息稱,Meta 正考慮在 2027 年,把其數據中心的算力架構,從英偉達 GPU 遷移至谷歌 TPU。如果這一趨勢持續下去,英偉達在 AI 算力市場的壟斷地位,將面臨嚴峻挑戰。
本文作者:jh
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