苹果低下了高傲的头颅

　　本文来自微信公众号：格隆，作者：万连山

　　Siri马上要换脑子了。

　　1月12日，谷歌和苹果发布联合声明：下一代苹果基础模型将直接基于谷歌的Gemini模型和云技术构建。

　　后者每年支付给前者10亿美元，相当于“租金”。

　　对此，有人急了。

　　马斯克直接发推开炮：考虑到Google已经拥有Android和Chrome，这似乎是一种不合理的权力集中。

　　你们两家居然联合？其他人还怎么玩？这不是垄断是什么？（为什么不用gork？！）

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　　也有人将之解读为“高傲的苹果向谷歌低头”，仿佛看到了昔日封闭生态王者向曾经的对手、现在如日中天的AI巨头俯首称臣的戏码。

　　现在回过头来看，这可能既非联手、也非低头，而是两个顶级玩家的精准互撩。

　　苹果缺的是时间和成熟模型，谷歌缺的是生态入口和规模化验证，两者一拍即合，本质是场用10亿美元年费撬动5000亿美元AI市场的临时同盟。

　　这份盟约，比结婚誓言还要虚假。

　　一旦利益分歧，立刻就一拍两散。

　　01

　　苹果的算盘

　　苹果的AI焦虑，不是“有没有”的问题，而是来得太晚了。

　　根据Canalys的数据，2023年全球AI手机渗透率仅5%，2025年就飙升至28%，预计2027年将达到54%。

　　而苹果在这波浪潮中，明显慢了半拍。

　　苹果目前自研的最大参数模型仅1500亿，MMLU基准测试成绩仅78.6%，连行业第一梯队的门槛都没摸到。

　　更要命的是人才流失，2024-2025年，AI团队负责人庞若鸣、Siri搜索项目负责人Ke Yang等17名核心成员相继跳槽至Meta、OpenAI，研发进度直接滞后了18个月。

　　而技术落后，带来了一种可能性：生态位逐渐被替代。

　　对苹果而言，这才是最恐怖的。

　　据Counterpoint 2025年第四季度《全球智能助手用户满意度报告》，Siri的用户满意度仅62%，较2023年下降15%，不仅远低于谷歌Assistant的78%，还落后于华为小艺68%、小米小爱同学65%。

　　在“用户最想更换的智能助手”投票中，Siri以42%的占比高居榜首，核心槽点集中在“复杂指令理解差”“多模态交互弱”“响应速度慢”等等。

　　AI能力的不足甚至已经开始影响到iPhone的销量。

　　根据2025财年财报，其全球智能手机市场份额同比下降2.1%，其中“AI功能未能满足用户需求”被列为三大核心原因之一。

　　这种形势再不改变，各家大模型的功能越来越完善，iOS的入口价值必然会越来越小。

　　根据苹果的测算，要自建能支撑1万亿参数模型的AI基础设施，需耗资480亿美元，且至少需要3年才能形成可用能力。

　　苹果有钱吗？苹果有现金流吗？

　　毫无疑问。

　　但苹果愿意给英伟达上供几百亿美元，去建一个可能三年后已经过时的数据中心吗？

　　现在的结果已经很明显了。

　　苹果的基因是消费电子和端侧计算，擅长的是把晶体管塞进芯片里，追求的是极致能效比。

　　而大模型的游戏规则是暴力美学，数万张GPU互联，兆瓦级别的功耗。

　　更关键的是，苹果严格的隐私政策是其最坚固的护城河，但在AI时代却成为了枷锁。

　　它无法像谷歌那样，肆无忌惮地抓取全网数据进行预训练。

　　在这种情况下，“租”似乎成为最现实的选择。

　　根据苹果内部预测，搭载Gemini的新版Siri将于2026年春季随iOS 26.4推送，支持128K超长文本处理、20轮上下文理解、屏幕内容实时解析等功能，复杂指令处理速度提升30%以上，响应时间压缩至0.5秒以内。

　　预计带动该系列销量同比增长11%，季度利润接近400亿美元。

　　同时，AI功能的升级还将提升苹果生态的粘性。

　　2025年调研显示，65%的苹果用户选择继续使用iPhone的核心原因是“生态协同体验”，而AI将成为新的“协同粘合剂”，比如通过Siri实现iPhone、Mac、Apple Watch的跨设备AI任务联动。

　　更关键的是，苹果将获得宝贵的研发缓冲期。

　　借助Gemini的接入，苹果可以将更多资源投入到自研大模型的研发中。目前已规划2027年推出1万亿参数的云端模型，目标是在MMLU测试中突破92%的准确率，超越当前Gemini的水平。

　　简单来说，苹果每年支付谷歌10亿美元使用Gemini，不仅能快速让新版Siri具备复杂任务处理、多模态交互能力，还能为自研模型争取研发时间。

　　苹果承认了自己在大语言模型基础层面的落后，但通过极其务实的商业操作，保住了用户体验，同时规避了巨额的资本开支风险。

　　这可以说是一次经典的风险转移。

　　02

　　谷歌的野心

　　如果说苹果是借船出海，那谷歌就是趁势扩疆。

　　谷歌在AI领域的野心，从来都不是做一个聊天机器人。

　　自2023年底推出Gemini以来，桑达尔·皮查伊就明确表示，Gemini不是一个产品，而是一个“能理解、生成、交互所有模态信息的平台”，目标是成为“未来所有智能设备的底层大脑”。

　　但要实现这个目标，有一个非技术层面的核心难点：生态入口不足。

　　AI模型的优化，需要海量的真实场景数据：用户的语音交互、多模态需求、场景偏好。

　　OpenAI之所以仍能占据60.5%的AI对话市场份额，核心原因就是早一步通过API接入了大量第三方应用，积累了丰富的用户数据。

　　谷歌尽管拥有Android系统（全球市场71%份额）和Chrome浏览器（全球市场65%份额），但用户质量相对较低。

　　而苹果全球超20亿台活跃设备中，iPhone用户占比65%，这些用户具备“高消费能力、高粘性、高交互频率”的特点。

　　2025年调研显示，iPhone用户平均每天使用语音助手的次数达4.2次，是Android用户的1.8倍；在AI功能的付费意愿上，iPhone用户的付费率达23%，远高于行业平均的8%。

　　对谷歌而言，接入苹果生态，相当于获得了13亿“高质量测试用户”，可以快速验证Gemini在消费级场景的表现，优化多模态交互、语音识别、复杂任务调度等能力。

　　更重要的是，通过此次合作，谷歌还能完成Gemini从“云端工具”到“设备端默认智能层”的转型。

　　2025年，Google Play上仅有5200+第三方应用使用Gemini API，且多为中小开发者。

　　而接入Siri后，Gemini将成为13亿iPhone用户的“默认AI引擎”，从“需要用户主动打开”变为“被动唤醒即可使用”。

　　这种场景的渗透力，是任何第三方应用都无法比拟的。

　　比如，用户每天用Siri设置闹钟、查询天气、规划路线，这些高频交互将持续为Gemini提供数据，形成“技术落地→数据反馈→模型优化”的正向循环。

　　预计到2026年底，Gemini的月活跃用户将突破5亿，市场份额提升至25%以上。

　　同时，谷歌内部预测，通过iPhone用户的语音交互数据优化后，Gemini的方言识别准确率将提升15%，复杂指令处理效率提升20%，在MMLU测试中的准确率有望突破95%。

　　更有想象力的是“Android+iOS”双端覆盖的AI生态优势。

　　目前，Gemini已为三星Galaxy AI功能提供支撑，覆盖全球约10亿Android用户，如果再加上iPhone的13亿用户，足以形成碾压级优势。

　　这种双端覆盖的优势，是OpenAI、Anthropic等竞争对手无法比拟的。它们只能通过API接入第三方应用，无法获得操作系统级的默认入口。

　　而未来，任何硬件厂商要推出AI功能，Gemini可能都将成为“首选合作伙伴”，因为它能适配绝大多数移动设备，降低开发成本。

　　谷歌甚至可以将苹果生态的AI落地经验复制到智能汽车、智能家居等领域，比如与特斯拉合作开发车载AI系统，与三星合作推出AI智能家居中枢。

　　当Gemini成为全场景的底层大脑后，谷歌将在AI时代重新确立自己的垄断地位，就像当年通过搜索掌控互联网入口一样。

　　当然，以上这一切，都是谷歌想要通过这次合作得到的。

　　苹果给不给，又是另一回事。

　　03

　　同床异梦

　　苹果与谷歌的这次合作，是AI行业从“单一模型性能比拼”转向“生态绑定能力较量”的标志性事件。

　　谁能绑定主流硬件生态，谁才能在占据主导地位；而只懂堆参数却没有生态入口的大模型公司，很可能沦为技术供应商，失去话语权。

　　对OpenAI而言，这肯定不是好消息。

　　此前，OpenAI通过API接入苹果生态，是Siri的“辅助AI引擎”，但随着Gemini成为核心驱动，OpenAI在苹果生态中的战略地位明显削弱。

　　2025年Q4数据是，ChatGPT的周活跃用户增长已降至5%，若iPhone用户普遍转向Gemini，OpenAI的市场份额可能从60.5%下滑至50%以下。

　　尽管OpenAI正加速推进由前苹果首席设计师Jony Ive参与打造的新型AI硬件设备，试图构建独立于智能手机的AI交互入口，但这相当于是从零开始，难度极其巨大。

　　在即将IPO的阶段，遭遇这种事情，会对OpenAI的估值造成多大影响呢？

　　这个以后再讨论。

　　现在的问题是，苹果对谷歌的依赖，不过是权宜之计。

　　苹果特意在声明中特意强调，此次与谷歌的合作并非排他性协议。

　　目前iPhone用户仍可通过Siri调用OpenAI的ChatGPT处理部分查询，未来还可能接入其他大模型。

　　既用Gemini解决了眼前的问题，又防止谷歌形成垄断性供给。

　　更鸡贼的是借Gemini验证AI场景，为自研模型铺路。

　　在与谷歌合作的同时，苹果内部的芯片团队仍在疯狂研发下一代NPU，目标是把能够在本地运行的模型参数量提升到15B-20B级别。

　　一旦端侧算力突破，苹果会毫不犹豫地切断云端，或者大幅减少对Gemini的依赖。

　　所以，以上所有的未来，都只是一种可能性。

　　这种可能性能否成真，最重要的一个因素就是：苹果自研突破的时间究竟要多久？

　　如果真的需要三年之久，谷歌将有足够的时间让Gemini成为AI时代的“水电煤”，将所有硬件应用都建立在Gemini的基础之上。

　　届时，苹果造不造大模型，市场或许已经无所谓了。