Con iOS 27, Apple ha presentato Siri AI e una nuova app dedicata all’assistente. Una scelta che ha fatto discutere, soprattutto perché negli ultimi anni Craig Federighi e Greg Joswiak avevano spesso ribadito un concetto: Apple non voleva creare un chatbot separato, ma un’intelligenza integrata dentro l’esperienza quotidiana dei suoi dispositivi.
Dopo il keynote della WWDC 2026, Federighi ha chiarito meglio questa apparente contraddizione durante un incontro tecnico all’Apple Park. La sintesi è semplice: per Apple, Siri AI non è un chatbot “appiccicato” al sistema, ma un assistente conversazionale integrato ovunque. L’app serve soprattutto a ritrovare e continuare le conversazioni.
Federighi ha spiegato che Siri AI resta prima di tutto uno strumento di sistema, capace di lavorare dentro ciò che l’utente sta facendo: un documento, una mail, un’immagine, una finestra, una conversazione o una pagina aperta.
Apple non vuole che Siri diventi solo un luogo dove “andare a chattare” fuori dal flusso di lavoro. Vuole che l’assistente sia presente nel momento giusto, dentro il contesto giusto.
Il problema nasce quando l’utente vuole riprendere una conversazione precedente, rileggerla o continuarla su un altro dispositivo. A quel punto, secondo Federighi, la soluzione più naturale nell’ecosistema Apple era proprio un’app sulla schermata Home.
In altre parole, l’app Siri non sostituisce l’integrazione di sistema. La raccoglie, la rende accessibile e permette di gestire la cronologia delle interazioni.
Il punto su cui Apple vuole essere chiara è questo: Siri AI non nasce come clone di ChatGPT, Gemini o Claude. La nuova Siri può sostenere conversazioni, certo. Può rispondere in modo più naturale, ricordare il contesto e proseguire un dialogo. Ma la differenza, secondo Apple, è l’integrazione profonda con il sistema operativo.
Siri può capire ciò che appare sullo schermo, interagire con il documento su cui si sta lavorando, usare il contesto personale dell’utente e attivare azioni dentro le app.
Google Gemini: cosa usa davvero Apple
Federighi ha spiegato che Apple non usa l’app Gemini, non integra codice client di Google in iOS, non utilizza i modelli Gemini distribuiti direttamente ai clienti Google e non si appoggia a Google Search come base di conoscenza del sistema.
È un chiarimento importante, perché dopo l’annuncio della collaborazione con Google molti hanno letto Siri AI come una sorta di Gemini mascherato da prodotto Apple. Secondo Cupertino, non è così.
Apple ha costruito nuovi Apple Foundation Models e ha usato gli output dei modelli Gemini frontier per addestrarli e perfezionarli. Il rapporto, quindi, è più vicino a una forma di distillazione e raffinamento che a un’integrazione diretta di Gemini dentro Siri.
I nuovi Apple Foundation Models
Durante l’incontro, Apple ha dettagliato anche la nuova famiglia di modelli AFM, cioè Apple Foundation Models.
Ci sono due modelli on-device: AFM Core, basato su una nuova architettura densa, e AFM Core Advanced, più potente, sparse e multimodale. Quest’ultimo permette alcune nuove funzioni direttamente sul dispositivo, senza richieste cloud.
Sul lato server, Apple usa AFM Cloud per le richieste ottimizzate tramite Private Cloud Compute e AFM Cloud Image per generazione e modifica delle immagini, incluse funzioni come Spatial Reframing.
Il modello più potente è AFM Cloud Pro, pensato per ragionamento complesso e uso agentico degli strumenti. Qui Apple si appoggia a capacità cloud estese, inclusi sistemi con GPU Nvidia ospitati su Google Cloud, ma configurati secondo il modello di privacy di Apple.
Nvidia e Google Cloud, ma con protezioni Apple
Apple ha spiegato di aver lavorato con Google e Nvidia per estendere Private Cloud Compute anche a infrastrutture esterne, usando GPU Nvidia nel cloud Google.
La parte delicata è la privacy. Secondo Apple, le GPU Nvidia vengono configurate in modo da non poter leggere il contenuto dei server Apple. La tecnologia di confidential compute serve proprio a proteggere dati e modelli durante l’elaborazione.
Apple sostiene inoltre che anche questa infrastruttura estesa potrà essere verificata da ricercatori indipendenti, come già avviene per Private Cloud Compute.
Federighi ha citato anche il System Orchestrator, definendolo un elemento chiave dell’architettura privacy.
Il suo compito è decidere dove mandare ogni richiesta: sul dispositivo, su Private Cloud Compute o verso modelli più potenti, in base alla complessità della domanda e al tipo di contesto personale richiesto.
L’orchestratore usa strumenti come App Toolbox, Spotlight Semantic Index e contesto a schermo. Per le domande su eventi attuali o conoscenza generale, Apple utilizza un proprio World Knowledge Service, che Federighi dice essere in sviluppo da diversi anni.
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