Dietro il rilancio della nuova Siri, ci sarebbe una struttura tecnica molto più complessa, costruita su un equilibrio delicato: usare modelli AI più potenti, appoggiarsi a Google quando serve, sfruttare chip Nvidia nel cloud e, allo stesso tempo, continuare a raccontare Apple Intelligence come un sistema progettato intorno alla privacy.
Secondo un nuovo report di The Information, Apple starebbe usando una versione del modello Gemini di Google per addestrare modelli più piccoli capaci di funzionare direttamente sui dispositivi. Il processo si chiama distillazione: in pratica, un modello grande e molto potente aiuta a crearne uno più leggero, ottimizzato per girare localmente su iPhone, iPad e Mac.
Il punto più interessante è proprio questo: Apple non sembra voler trasformare Siri in un semplice “front-end” di Google Gemini. L’obiettivo sarebbe usare Gemini come base tecnica per migliorare i modelli Apple, soprattutto nelle funzioni più complesse di Siri e Apple Intelligence.
In altre parole, l’utente continuerà a vedere Siri, Apple Intelligence e l’interfaccia Apple. Dietro, però, alcune tecnologie potrebbero arrivare da Google.
Apple continuerà a insistere sull’elaborazione on-device, ma non tutte le richieste potranno essere gestite localmente. Le funzioni AI più avanzate richiedono potenza enorme, soprattutto quando entrano in gioco ragionamento complesso, contesto personale, scrittura avanzata e analisi più profonde.
Il report spiega che il modello Gemini completo avrebbe una dimensione tale da richiedere molta più potenza rispetto a quella gestibile facilmente sui dispositivi o sulle sole infrastrutture interne Apple. Per questo alcune richieste della nuova Siri potrebbero essere elaborate su Google Cloud, usando una versione concessa in licenza del modello Gemini.
Nvidia entra nella partita della privacy
Secondo il report, Apple avrebbe approvato di recente l’uso di una tecnologia privacy di Nvidia per alcune elaborazioni AI su Google Cloud. Il riferimento è al confidential computing, una funzione pensata per proteggere dati e modelli anche mentre vengono elaborati dalle GPU.
Normalmente si pensa alla crittografia come a qualcosa che protegge i dati quando sono archiviati o quando viaggiano da un punto all’altro. Il problema dell’AI è più complicato: i dati devono essere elaborati. Il confidential computing prova a proteggere anche quella fase, creando un ambiente sicuro in cui il carico di lavoro viene isolato e cifrato.
Per Apple è un passaggio fondamentale. Se alcune richieste della nuova Siri dovranno passare da Google Cloud e chip Nvidia, l’azienda dovrà spiegare molto bene perché gli utenti possono continuare a fidarsi.
Apple dovrebbe continuare a usare il marchio Private Cloud Compute anche per la prossima fase di Apple Intelligence. Finora, però, Private Cloud Compute era stato raccontato soprattutto come un’infrastruttura basata su server Apple con chip Apple Silicon.
Se davvero alcune richieste passeranno anche da Google Cloud e GPU Nvidia, il concetto diventa più ampio. Non più soltanto “cloud Apple su hardware Apple”, ma un sistema privacy più distribuito, capace di includere anche partner esterni quando la richiesta lo richiede.
Apple cerca anche startup per l’AI locale
Nel report si parla anche dell’interesse di Apple verso piccole aziende specializzate nell’esecuzione di modelli AI direttamente sui dispositivi. Tra i nomi citati ci sarebbe Liquid AI, startup di Cambridge focalizzata proprio su modelli leggeri e locali.
Questo dettaglio è importante perché mostra la doppia strategia di Apple. Da un lato, appoggiarsi a partner enormi come Google e Nvidia per accelerare. Dall’altro, continuare a investire su modelli piccoli, efficienti e capaci di girare direttamente su iPhone.
È probabilmente la strada più sensata. L’AI del futuro non sarà tutta sul dispositivo e non sarà tutta nel cloud. Sarà ibrida. Alcune richieste dovranno restare locali, altre avranno bisogno di modelli più grandi. La differenza la farà il modo in cui il sistema sceglierà dove elaborarle.
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