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Come Apple userà Gemini per la nuova Siri

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Come Apple userà Gemini per la nuova Siri

A qualche giorno dall’annuncio dell’accordo con Mountain View, emergono i primi dettagli che spiegano come l’azienda di Tim Cook potrebbe utilizzare Gemini per le funzioni di intelligenza artificiale su iPhone e Mac

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“È un po’ come per le auto di Formula 1: parecchi team usano lo stesso motore, eppure ognuno conserva la sua personalità, e i risultati sono diversissimi”. Così l'analista Carolina Milanesi commenta l’accordo di Apple con Google per fare della piattaforma di intelligenza artificiale Gemini il motore della nuova Siri e di altre funzioni di Apple Intelligence. Nel comunicato pubblicato sul blog di Google si parla di una collaborazione pluriennale, con l’enfasi sul fatto che l’elaborazione continuerà a svolgersi sui dispositivi Apple e tramite Private Cloud Compute, nel rispetto degli standard di privacy di Cupertino.

Questa mossa arriva dopo una fase complessa per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale di Apple, segnata da ritardi, riorganizzazioni e dal bisogno di colmare rapidamente il divario percepito tra Siri e i chatbot di nuova generazione. Un punto ricorrente nelle ricostruzioni è la volontà di mantenere Siri come interfaccia e identità, evitando che l’utente percepisca una migrazione verso un assistente brandizzato Google. Le risposte non mostrerebbero alcun riferimento a Google o Gemini, a differenza di quello che accade oggi con ChatGPT.

Dal dispositivo al cloud

La privacy è il cardine che rende credibile l’operazione agli occhi di Apple. La promessa, ribadita anche nel comunicato Google, è che Apple Intelligence continui a funzionare sui dispositivi e su Private Cloud Compute.

Private Cloud Compute è la risposta architetturale di Apple al problema tipico dei modelli grandi: quando il calcolo necessario supera quello disponibile localmente, serve un’infrastruttura server, ma senza trasformare la richiesta in un flusso di dati che finisce in un cloud generico. Apple descrive Private Cloud Compute come un sistema costruito con Apple Silicon e un sistema operativo basato su iOS ma pensato per elaborazione privata nel cloud, specificando che i dati inviati a PCC non sono accessibili a terzi e nemmeno ad Apple, insieme a meccanismi di verificabilità per ricercatori di sicurezza.

Come spiegato alla WWDC 2024, dove debuttò Apple Intelligence, se una richiesta può essere soddisfatta localmente, resta sul dispositivo; se serve più capacità di ragionamento o un modello più grande, la richiesta viene gestita da PCC. Questo schema consente due vantaggi immediati: riduzione della latenza e minimizzazione dei dati che escono dal dispositivo nei casi semplici; potenza di calcolo elevata nei casi complessi, ma dentro un perimetro controllato da Apple.

Integrazione, adattamento, distillazione

Ora bisogna capire cosa significa che gli Apple Foundation Models saranno “basati” su Gemini. Il comunicato pubblico resta volutamente generico.

Secondo The Information, Apple avrebbe ampio margine per adattare il comportamento del modello, chiedendo a Google modifiche mirate quando necessario, ma gestendo internamente l’allineamento e il fine tuning per far sì che le risposte seguano lo stile e le scelte Apple.

Un’interpretazione più specifica è che Gemini possa essere usato come modello “maestro” in un processo di distillazione: un modello grande e potente trasferisce capacità a modelli più piccoli e ottimizzati, che poi girano su dispositivo e su PCC come Apple Foundation Models. In questa versione, l’utente non userebbe mai “Gemini in quanto tale”, ma modelli Apple che hanno appreso dal modello di Google durante la fase di addestramento. Così Apple potrà dire che il suo modello funziona sul dispositivo e su PCC senza dipendere dai server Google, pur beneficiando delle capacità di Gemini. “Google non sarà coinvolta in alcuna fase dell'interazione con l'utente, dato che Gemini viene utilizzato esclusivamente per sviluppare i modelli di Apple e non per sostituirli” scrive infatti The Information.

I tre livelli non si escludono: accordo tecnologico con Gemini come fondazione, esecuzione su stack Apple, adattamento comportamentale gestito da Apple, con la distillazione come possibile meccanismo chiave per portare “conoscenza e capacità” in modelli più leggeri.

Server, data center e chip AI proprietari

Apple può permettersi un approccio così ambizioso sulla privacy perché vuole controllare anche l’hardware. L’azienda ha annunciato nel febbraio 2025 un piano di investimenti negli Stati Uniti che include una nuova struttura a Houston per produrre server a supporto di Apple Intelligence. Nell’agosto 2025 ha ribadito l’espansione dell’impegno negli Stati Uniti e ha citato la struttura di Houston come parte della produzione di server avanzati. Che - sembra - saranno diversi da tutti gli altri: secondo l’analista Ming Chi Kuo, entro la metà dell’anno Apple metterà in produzione i chip per server AI progettati internamente, con nuovi data center specifici per carichi AI in avvio nel 2027. Esisterebbero già tracce di un progetto interno dedicato a chip per server di intelligenza artificiale, un nome in codice (“Baltra”), e soprattutto una collaborazione con Broadcom su un processore a chiplet, componenti modulari combinati per costruire un chip più grande e scalabile.

Già oggi Apple Intelligence può appoggiarsi a server basati su Apple Silicon, ma il passo successivo è ottimizzare l’infrastruttura per l’inferenza dei modelli generativi, con benefici attesi su prestazioni, consumi e gestione termica. La promessa di AI su dispositivo o su cloud privato non è solo un vincolo etico o di marketing, diventa un vantaggio competitivo: se il calcolo AI cresce davvero, vince chi lo esegue bene, su scala enorme, con costi sostenibili e con latenza compatibile con un assistente in tempo reale.

Architettura ibrida

Un altro snodo tecnico è la coesistenza tra due mondi. Da un lato, i compiti deterministici e a basso rischio, come timer, promemoria, invio di messaggi a contatti in rubrica. Dall’altro, le richieste ambigue o di informazioni, dove serve interpretazione e ragionamento. Apple starebbe lavorando a un sistema ibrido in cui le funzioni tradizionali restano gestite localmente con logiche affidabili, mentre il livello LLM entra in gioco quando la richiesta non è chiara o richiede inferenze, per esempio dedurre chi sia “mamma” anche se non esiste un contatto salvato con quel nome, analizzando contesto e cronologia. Si tratterebbe di unire due mondi in un’unica Siri, capace di decidere quale motore usare senza interrompere l’esperienza, come succede invece oggi con ChatGPT, per cui ogni volta deve essere autorizzato l’uso.

Secondo Reuters, l’integrazione di ChatGPT resterebbe come opzione su base opt in per richieste complesse, mentre Gemini diventerebbe la base per l’evoluzione principale dei modelli Apple. Siri, in base al tipo di richiesta, ai permessi concessi e alle capacità necessarie, sceglierebbe quindi se rispondere con il livello tradizionale, con i modelli Apple potenziati dall’accordo Gemini, oppure con un provider esterno in modalità esplicita. È un approccio che riduce frizioni per l’utente e consente ad Apple di mantenere un controllo graduale del rollout e dei rischi.

Il post di Google parla di “una Siri più personalizzata in arrivo quest’anno”, riferendosi al 2026. Alcune funzioni arriveranno in primavera, probabilmente con iOS 26.4 e altre, più avanzate, con la WWDC, a giugno. Questa gradualità è coerente con la complessità dell’integrazione: non si tratta solo di rispondere meglio, ma di rendere affidabile un assistente che agisce su dati personali, contatti, calendario, messaggi e applicazioni, dentro vincoli di sicurezza elevati.

Meno link, più empatia

Quando si chiede un’informazione a Siri, nella migliore delle ipotesi si ottengono in risposta un elenco di risultati web o l’apertura del browser su una pagina. Secondo The Information, l’obiettivo sarebbe spostare Siri verso risposte conversazionali complete, accompagnate da citazioni delle fonti, in modo simile ai chatbot moderni. Dal punto di vista tecnico, questo tende a richiedere una procedura di recupero delle informazioni, dove il sistema prima seleziona fonti rilevanti e poi chiede al modello di sintetizzare, mantenendo traccia della fonte delle varie affermazioni. È un passaggio cruciale anche per ridurre allucinazioni e aumentare fiducia, perché la citazione delle fonti è un vincolo operativo che impone disciplina al sistema. E per questo, chi meglio di Google e della sua AI Overview?

Diversi commentatori segnalano un'altra area in cui Apple si starebbe concentrando per migliorare Siri: la gestione di conversazioni a forte impatto emotivo, come solitudine o sconforto. La nuova versione dell’assistente personale sarebbe in grado di dare risposte più empatiche, simili a quelle dei chatbot. Un obiettivo da perseguire con estrema cautela, visto che si moltiplicano i casi di utenti vulnerabili la cui situazione è peggiorata dopo conversazioni con chatbot, proprio perché il sistema può fraintendere il contesto o non cogliere la gravità. Per Apple, che costruisce gran parte della propria reputazione su responsabilità e sicurezza, questa area richiede inevitabilmente barriere aggiuntive, policy rigorose e meccanismi di escalation verso risorse reali in presenza di segnali di rischio.

Se l’implementazione seguirà la linea descritta da comunicati e ricostruzioni, Siri dovrebbe cambiare in tre modi evidenti. Il primo è la qualità del dialogo: meno risposte spezzate, più contesto, più capacità di seguire una conversazione e di gestire ambiguità. Il secondo è la “conoscenza del mondo” resa utile: risposte dirette, sintetiche e motivate, con citazioni, invece del semplice rimando a link. Il terzo è l’affidabilità operativa: l’unificazione tra comandi deterministici e ragionamento probabilistico, con un instradamento intelligente che riduce errori e mantiene l’utente dentro un’unica esperienza.

Cosa ci guadagna Google

Dal punto di vista di Google, entrare nel cuore dell’esperienza Siri significa diventare il riferimento tecnologico per una parte enorme della base installata Apple. Reuters inquadra l’operazione come un rafforzamento di Alphabet nella corsa AI e come un’estensione naturale della relazione storica tra le due aziende.

Allo stesso tempo, proprio perché Apple e Google hanno già un rapporto economicamente rilevante sulla ricerca predefinita, una partnership profonda sull’AI può attirare l’attenzione dei regolatori (per ora, l’unico a protestare, è stato Elon Musk, che ha definito l’accordo “una irragionevole concentrazione di potere”). Anche in assenza di dati economici completi, questo è un tema che torna nelle analisi, perché l’AI sta diventando un livello di accesso all’informazione e ai servizi non meno importante della ricerca web.

Il valore dell’accordo è stimato in diversi miliardi di dollari (si dice 5) per alcuni anni, ma per usare Gemini Apple pagherà molto meno di quanto Google ha pagato finora per essere il motore di ricerca predefinito sull’iPhone.

Una storia che si ripete

Un paragone utile per capire il senso della mossa su Gemini è quello tra Mappe di Apple e Google Maps. Quando iPhone nacque, Apple non aveva una soluzione cartografica propria e per anni l’esperienza mappe fu costruita su Google Maps, con un’integrazione profonda ma comunque dipendente da un partner esterno. Con il tempo, Apple scelse di internalizzare quella componente, lanciando Apple Maps e investendo in dati, mezzi di raccolta, infrastrutture e algoritmi fino a controllare l’intero stack, non solo per ragioni di prodotto ma anche per autonomia strategica. La dinamica con Gemini somiglia a quel passaggio: Apple si appoggia a un leader di settore per colmare rapidamente un gap percepito, mantenendo però la propria interfaccia, la propria logica di integrazione e, soprattutto, la propria traiettoria verso l’indipendenza, oggi incarnata dai Foundation Models e dal Private Cloud Compute. La differenza, rispetto alle mappe, è che qui la dipendenza non riguarda solo un servizio ma un livello cognitivo trasversale del sistema operativo, quindi l’obiettivo non è semplicemente “sostituire un fornitore”, ma usare una base tecnologica esterna come ponte mentre Apple consolida modelli, infrastruttura e silicio necessari a rendere l’assistente competitivo senza cedere controllo su privacy e user experience. E comunque, il debutto di Mappe fu un disastro tale che lo stesso Tim Cook chiese scusa per la scarsa qualità della soluzione Apple.

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