2026年6月WWDC全球开发者大会结束后，苹果高管针对外界质疑其新一代Siri底层AI模型Apple Foundation Models（AFM）为谷歌Gemini套壳的传闻正式回应，确认AFM训练阶段曾借助Gemini完成蒸馏环节，但最终落地产品完全基于苹果自有代码、数据体系打造，目前AFM体系已包含5款不同定位的模型产品。
WWDC2026上苹果发布的搭载全新AI能力的Siri凭借端侧响应速度、多模态理解能力的跨级提升，发布后仅3天就引发业内关于其技术来源的猜测——不少技术博主拆解测试版iOS 18的代码时发现AFM的训练日志存在谷歌Gemini的相关标记，“套壳Gemini”的说法很快在科技圈发酵。
过去两年生成式AI的爆发式迭代，让消费电子巨头普遍陷入技术焦虑。此前苹果的AI布局一直保持低调，甚至多次传出将和谷歌达成合作，把Gemini能力直接接入iOS系统的消息，此次Siri的体验跃升超出了不少业内人士的预期，也让“套壳第三方模型”的猜测有了传播基础。
针对相关传闻，苹果AI部门高管明确表示，AFM的模型架构、推理代码、训练数据集均为苹果独立研发，训练过程中调用Gemini属于行业通用的大模型蒸馏操作——即用性能更强的大模型输出作为标注数据，提升自研小模型的训练效率和效果，本质是常规的训练辅助手段，并非技术复用。
苹果同时强调，最终面向用户交付的AFM全系列模型，完全运行在苹果的端侧硬件或自有云服务器上，不会向谷歌发送任何用户请求，也不会调用Gemini的任何推理接口，用户全程不会触达谷歌的技术体系。目前AFM体系共有5款不同定位的模型，其中最小的AFM Core可完全在iPhone端侧运行，负责基础语音交互、系统指令响应等功能，更高阶的AFM Advanced则搭载原生多模态能力和稀疏架构，支持复杂内容创作、图像理解等重负载任务。
此次官方回应也进一步明确了苹果的AI路线：不会依赖第三方技术供应商，而是走“硬件-系统-模型”全栈自研的闭环路线。对于主打隐私安全的苹果而言，全栈自研AI模型可以实现所有用户数据留存在本地或自有服务器，避免第三方模型接入带来的隐私风险，同时也能更好地适配苹果自研的M系列、A系列芯片，发挥端侧AI的性能优势。
可以预见的是，随着AFM体系的逐步迭代，苹果将在AI功能落地速度上追上谷歌、微软等第一梯队玩家，同时凭借独有的端云协同隐私优势，打造差异化的消费级AI体验。
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