Antes da WWDC26, muito tinha se falado sobre o (agora confirmado) acordo entre a Apple e o Google pelo uso de modelos do Gemini para alimentar os recursos de inteligência artificial que estarão nas futuras versões dos sistemas da empresa — especialmente na Siri AI, anunciada hoje.
Embora tivéssemos algumas pistas, ainda não tínhamos detalhes maiores sobre como essa integração funcionaria, mas tudo isso vem sendo destrinchado agora após a keynote de abertura da conferência por Craig Federighi, vice-presidente sênior de engenharia de software da empresa.
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Ao contrário do que muitos de nós poderíamos imaginar, a Apple não usará modelos comerciais do Google diretamente (na verdade, a empresa não usou uma linha sequer de código da concorrente). Em vez disso, usou a tecnologia do Google para possibilitar a sua própria arquitetura de IA.
Essa arquitetura já é uma velha conhecida nossa: os Apple Foundation Models (AFMs). A parceria com o Google serviu para fornecer a fundação técnica para esses modelos, que foram treinados com os próprios dados da Apple, mas usaram outputs e tecnologias do Gemini para fins de refinamento.
É como se a Apple não tivesse feito tudo do zero (algo que seria bastante custoso em termos de dados e tempo). Nesse caso, a empresa usou os modelos do Gemini para facilitar a implementação da sua tecnologia em modelos que são bem menores e até mesmo capazes de rodar em um smartphone.
Os modelos do AFM, inclusive, se dividem quanto ao local onde a IA é processada. Em tarefas mais simples, o AFM Core e o AFM Core Advanced rodam localmente, direto no dispositivo. O design e a arquitetura deles foram desenvolvidos por completo pela Apple, sem nenhuma participação do Google.
Inclusive, contrariando rumores, o conhecimento usado para alimentar as respostas sobre o mundo feitas à Siri AI não utiliza a busca do Google (como o Gemini), e sim o World Knowledge Service da própria Apple, que é alimentado pelo rastreador da web proprietário da empresa, o Applebot.
Para tarefas mais complexas, a Apple usará os modelos AFM Cloud e AFM Cloud Image, que operam na nuvem com a camada de segurança Private Cloud Compute. Ao contrário dos anteriores, esses modelos já contaram com a lapidação técnica oferecida pelos modelos de IA do Gemini.
Ainda há um terceiro nível, em que o usuário solicita tarefas extremamente complexas e de raciocínio avançado. Nesses casos, será usado o AFM Cloud Pro, uma expansão do PCC que roda em servidores de nuvem do próprio Google e que usa GPUs 1 da NVIDIA para desempenho máximo.
Mesmo rodando nos servidores da empresa concorrente, a Apple realizou todo o processo de pré e pós-treinamento desse modelo e aplicou camadas pesadas de criptografia para garantir que nem ela nem o Google leiam as informações do usuário, que permanecerão privadas.
Bem interessante essa abordagem, não?