Apple создает новую архитектуру ИИ на основе фундаментальных моделей Google Gemini

Сегодня Apple объявила о крупном обновлении платформы Apple Intelligence, построенном на фундаментальных моделях, разработанных совместно с Google с использованием технологий, лежащих в основе семейства Gemini. Новая архитектура, представленная на WWDC 2026, предназначена для работы как на устройстве, так и на серверах через существующую инфраструктуру Private Cloud Compute от Apple.

Ключевые детали

• Фундаментальные модели Apple: Разработанные совместно с Google, эти модели обеспечивают работу новой Apple Intelligence. Apple описывает сотрудничество как «глубокое».
• Мультимодальная поддержка: Модели теперь работают с пониманием и генерацией изображений, включая создание реалистичных изображений, расширенное редактирование фото и ответы на вопросы по визуальному контенту.
• Улучшенная версия: Некоторые устройства получат версию с дополнительными возможностями: генерация речи, улучшенная точность диктовки и более сильное понимание естественного языка. Apple не уточнила, какие именно устройства.
• Системный оркестратор: Новый компонент находится в центре архитектуры, безопасно координируя функции между платформами. Он адаптирует ответы в зависимости от активного приложения и текущей задачи пользователя, обеспечивая «действительно системный интеллект».
• Конфиденциальность: Apple подтверждает, что данные пользователя используются только для выполнения непосредственного запроса и недоступны Apple или третьим лицам. Сторонние эксперты могут в любое время проверить гарантии конфиденциальности.

Apple представила это объявление как контраст с конкурентами, «спешащими вперед» без заботы о пользователях, и подчеркнула свою приверженность обработке на устройстве и Private Cloud Compute.

Для разработчиков, использующих ИИ-агенты, это означает, что будущие SDK и инструменты Apple могут предоставлять доступ к этим моделям через API Private Cloud Compute, что позволит создавать агентные рабочие процессы с гарантиями конфиденциальности. Паттерн оркестратора может служить эталоном для построения систем маршрутизации задач между моделями на устройстве и в облаке.