深度解析苹果谷歌 AI 合作：端侧蒸馏+云端机密计算，坚守隐私底线 - 果核剥壳

5 月 29 日消息，据科技媒体 The Information 昨日深度披露，苹果与谷歌在 AI 领域的合作细节浮出水面，整体策略深度贯穿了苹果一贯的“隐私优先”原则。

端侧部署：采用“蒸馏”技术，物色初创公司压缩模型

在本地端侧处理上，苹果正基于谷歌 Gemini 模型，采用“知识蒸馏”（Distillation）技术来训练轻量级 AI 模型。该技术将大模型（教师模型）的知识迁移至小模型（学生模型）中，在保留接近大模型表现的同时，大幅降低推理成本。通过这种方式“教”出的轻量版模型，能在 Apple 设备本地流畅运行，既提升了响应速度，又避免了用户数据默认上传云端，完美契合苹果的隐私路线。此外，苹果还在积极寻找外部助力，曾考虑收购专注于本地运行 AI 模型的马萨诸塞州初创公司 Liquid AI，以进一步攻克模型压缩难题。

云端部署：算力受限转投谷歌云，引入英伟达机密计算

在云端部署方面，拥有数万亿参数的完整版 Gemini 模型对算力要求极高，苹果自家的 Private Cloud Compute 基础设施难以全面承接。消息透露，在 iOS 27 版本的 Siri 中，部分复杂请求将被转移至 Google Cloud，调用授权版 Gemini 进行处理。

为了在借力云端的同时守住隐私承诺，苹果最近几周批准采用 NVIDIA 的“机密计算”技术。该技术可在 GPU 处理数据和模型时进行加密，以更高强度的保护敏感信息，其代价是云端 AI 查询速度会略有下降。若该方案最终落地，苹果在运行部分云端 AI 功能时，将形成同时依赖 Google Cloud 与 NVIDIA AI 芯片的格局。