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苹果商讨由谷歌托管新版Siri:云服务需求增长

发布时间:2026-03-02 22:10:15 点击量: 8


今年1月,苹果(264.18, 0.00, 0.00%)宣布将在其产品中使用谷歌(311.43, 0.00, 0.00%)Gemini大模型,这相当于承认这家iPhone制造商过去几年在人工智能领域无法凭一己之力参与竞争。但该协议也表明,苹果正再次依靠外部公司弥补另一项短板:云计算能力。 如今,苹果有可能进一步加深对谷歌云的依赖。据两位了解谈判情况的人士透露,应苹果要求,谷歌已研究在其数据中心内部部署服务器,用于运行即将推出的Siri版本。这款由Gemini驱动的数字助手,同时将符合苹果的隐私标准。苹果目前已在在线存储、内部AI模型训练等服务上依赖谷歌云。 过去,苹果曾表示,会将用户发出的复杂AI查询请求,发送至名为私有云计算(Private Cloud Compute) 的苹果系统,该系统运行在搭载苹果自研芯片的服务器上(简单AI查询则在设备本地处理)。 多年来,苹果一直渴望在云计算领域实现自给自足。公司多位高管曾试图搭建内部基础设施,以减少对谷歌、亚马逊(210, 0.00, 0.00%)云科技等云服务商的依赖。 但据十几位苹果前高管和工程师称,这些云相关努力过去屡屡受阻,原因是苹果财务高管将云计算视为令人厌烦的成本中心,而非战略重点。这些人士表示,苹果不愿对自有基础设施大举投入,导致云领域专家不断离职。 近年来,外界越来越质疑苹果相较同行在数据中心投入不足,苹果则向投资者表示,其“混合式”基础设施策略——结合公有云服务与苹果自有基础设施——运行状况良好。 苹果在云计算上的困境,与其在AI领域的受挫并行发生,且在很多方面相互关联。过去一年,苹果难以按时推出由AI驱动的Siri全面改版,已上线的AI功能也反响平平。 前员工透露,苹果私有云计算的平均利用率仅为10%,使用率低到部分为苹果AI云准备的服务器仍存放在仓库中、尚未安装。不过,如果苹果宣称今年推出的新版Siri受到用户欢迎,其AI算力需求可能会迅速激增,这也能解释苹果为何与谷歌商谈托管助手事宜。 苹果在云计算上依赖谷歌,与该公司一贯坚持掌控产品核心组件的理念形成鲜明反差。苹果以自主设计硬件、软件、芯片等关键部分著称,以此让设备相比竞品具备优势。 与此同时,苹果也以精打细算闻名,尤其在修建数据中心这类需要巨额前期资本支出的项目上。近年来,Meta、微软(392.74, 0.00, 0.00%)、谷歌、亚马逊等公司为适配AI需求爆发,史无前例地大举投入建设数据中心,而苹果基本置身事外。 相反,苹果财务高层更倾向于从外部云服务商租用AI算力及其他服务。诚然,正如OpenAI和Anthropic所证明的,拥有自有数据中心并非成为AI领导者的前提。但一旦云服务商选择提价,过度依赖外部公司可能会令其后悔,届时AI公司或许被迫自建更多服务器。 前苹果云工程师表示,或许更严重的问题在于,苹果文化仍围绕设备销售展开,而设备销售占其营收绝大部分。即便苹果从音乐、App Store及其他服务中赚取更多收入(这些服务要么运行在自有云基础设施,要么租用其他厂商服务器),这一点依然没有改变。 苹果混乱的后端内部基础设施进一步加剧了困境。公司内部多个部门使用各自的服务器或各类云服务,与谷歌等其他大型科技公司统一算力资源池供工程师调用的模式形成对比。 曾参与下一代Siri研发、并于去年12月离职的伊戈尔·纳夫纽克此前在谷歌基础设施部门工作十余年,他表示:“苹果和谷歌的工程文化截然不同。谷歌大部分系统是集中式的,所有人使用同一台超级计算机;而在苹果,技术选择是相互割裂、各自为战的。” 2003年iTunes音乐商店上线后,苹果开始扩大小型数据中心规模,以支撑数字音乐销售这一蓬勃发展的新业务。 随着苹果在线服务不断扩张,其使用了五花八门的系统分别运营。例如,2008年推出的个性化歌单功能iTunes Genius,搭建在与iTunes相独立的技术和服务器上,原因是苹果希望对用户音乐库分析数据进行匿名化处理。 大约在同一时期,苹果开始越来越依赖公有云服务——这一当时新颖的概念由亚马逊云科技开创,即向外部企业客户出租大型数据中心。AWS是苹果2011年推出的iCloud存储服务的早期在线存储提供商。 但当苹果计划推出iCloud照片备份功能时,随着大量iPhone用户拍照,公有云存储的高昂成本让公司不堪重负。为节省开支,苹果开始自建服务器用于iCloud照片备份。此举还带来另一好处:据参与该项目的一位苹果前高管称,当苹果告知AWS其计划后,亚马逊将向苹果收取的云服务费用减半。苹果此后继续同时使用自有服务器与云服务商服务器。 到2013年,苹果财务部门对公有云及自有服务器带来的成本飙升感到不满,开始询问服务团队是否充分利用了公司已有的内部基础设施。 前苹果工程师表示,这些团队显然在服务器部署上缺乏协同,导致基