Apple Intelligence e Gemini: la verità di Federighi sui nuovi AFM

Benvenuti su Bradipo Rapido. Se c’è una cosa che ho imparato in anni di onorata militanza nel mondo Apple, è che a Cupertino non piace fare le cose come gli altri. Quando tutti corrono, Apple rallenta, analizza e poi, con calma olimpica, ridefinisce le regole del gioco. E la notizia emersa nelle ultime ore sul dietro le quinte di Apple Intelligence ne è la prova lampante.

Lunedì scorso si è tenuto un panel tecnico post-keynote cruciale. Craig Federighi (il nostro amatissimo Hair Force One) insieme ai pesi massimi dell’IA di Apple, tra cui Amar Subramanya e Mike Rockwell, ha spiegato alla stampa l’architettura dei nuovi Apple Foundation Models (AFM) di terza generazione.

La bomba mediatica? Federighi è stato categorico: “Non utilizziamo praticamente nulla di Google Assistant o Gemini come base del nostro sistema”. Niente codice client nei nostri iPhone, niente infrastruttura di ricerca di Google per la conoscenza del mondo, niente app Gemini integrata nell’OS.

Eppure, a guardare bene i dati tecnici, c’è una collaborazione in corso che definirei quasi “machiavellica”. Da fiera sostenitrice di Apple, pur mantenendo sempre l’obiettività che mi conoscete, voglio spiegarvi perché questa mossa è un capolavoro di pragmatismo e perché, per la prima volta, la mela morsicata sta ridefinendo il concetto stesso di cloud computing.

Come funziona l’architettura dei nuovi modelli Apple Foundation Models (AFM)

Per capire l’editoriale, dobbiamo prima capire la tecnologia. Apple ha strutturato la sua intelligenza artificiale su ben cinque modelli distinti, divisi tra locale (on-device) e server.

Ho preparato per voi uno schema riassuntivo per fare ordine in questa complessa architettura:

Nome Modello	Posizione (Infrastruttura)	Architettura / Scopo	Particolarità
AFM Core	On-Device (Locale)	Densa	Gestione operazioni base e routine quotidiane.
AFM Core Advanced	On-Device (Locale)	Sparsa (Multimodale)	Gestione di inviti e voci espressive senza Cloud.
AFM Cloud	Server (Private Cloud Compute)	Ottimizzato per latenza	Elaborazione dati complessi nel rispetto della privacy.
AFM Cloud Image	Server (Private Cloud Compute)	Generazione/Modifica immagini	Supporta funzionalità come il reframing spaziale.
AFM Cloud Pro	Cloud di Terze Parti (Server Google)	Modello Agentivo (Ragionamento)	Qualità pari a Gemini Frontier; gira su GPU Nvidia.

Come Apple usa Gemini per l’addestramento dei modelli AFM: il segreto della distillazione

Se Federighi dice che non c’è Gemini in iOS 27, dove sta il legame con Google? La risposta sta in una parola magica del machine learning: distillazione.

Amar Subramanya ha ammesso che i quattro modelli principali sono stati addestrati sì su dati proprietari Apple e ottimizzati al millimetro per l’Apple Silicon, ma sono stati perfezionati utilizzando gli output dei modelli di frontiera di Gemini. In parole povere: Apple ha usato l’IA di Google come un “professore d’élite” per correggere i compiti dei propri modelli e velocizzarne l’apprendimento, senza però mettersi in casa il codice o la filosofia di Mountain View.

È un approccio brillantissimo. Ho notato spesso come Apple preferisca non reinventare la ruota per le fasi di addestramento grezzo, concentrando invece le sue immense risorse sull’ottimizzazione dell’esperienza utente finale.

Cos’è la tecnologia Ambiguous Confidential Compute di Nvidia scelta da Apple

La vera svolta, però, riguarda il quinto modello, l’AFM Cloud Pro. Questo mostro di potenza serve per i ragionamenti complessi e le azioni “agentive” (ovvero quando l’IA fa cose al posto vostro). Apple voleva la potenza di calcolo delle ultime GPU Nvidia, ma non ha un’infrastruttura cloud sterminata come quella di Google o Amazon.

Cosa ha fatto? Ha stretto un patto con i rivali di sempre. Apple ha esteso il suo Private Cloud Compute (PCC) utilizzando i server di Google Cloud che ospitano chip Nvidia.

“Follia! E la privacy?”, starete pensando. Qui emerge l’anima di Apple. Per farlo, hanno preteso l’implementazione di una nuova tecnologia di Nvidia chiamata ambiguous confidential compute. In parole povere: i server di Google elaborano i dati di Apple, ma sono letteralmente “ciechi”. Non possono leggere, memorizzare o intercettare un singolo bit delle nostre richieste. E il tutto – ci tiene a precisare Cupertino – è verificabile in modo indipendente da ricercatori esterni.

Cos’è e come funziona l’Orchestratore di Sistema di Apple Intelligence

Io penso che il vero eroe di questa architettura non sia il modello più potente, ma quello che Federighi chiama l’Orchestratore di Sistema.

Immaginate il vostro iPhone come un ufficio. Quando fate una domanda, l’Orchestratore valuta all’istante la complessità dell’azione:

• È un compito semplice? Lo fa AFM Core sul telefono.
• C’è bisogno di guardare le mail o lo schermo? Uso lo Spotlight Semantic Index localmente.
• È una domanda complessa sul meteo o la storia? Passo al World Knowledge Service (sviluppato da Apple in casa per anni).
• È un calcolo assurdo? Vado in modalità cifrata su AFM Cloud Pro.

Tutto questo avviene in millisecondi, in modo totalmente trasparente per l’utente, e preservando la sicurezza dei nostri dati personali come nessun altro concorrente sul mercato sa fare. Ricorda molto la filosofia di ottimizzazione che avevamo già intravisto con il rilascio di iOS 26.5, ma qui siamo su un altro pianeta.

Il mio punto di vista: perché Apple ha già vinto la guerra dell’IA

Cè chi accusa Apple di essere arrivata in ritardo nell’era dell’intelligenza artificiale e di aver dovuto chiedere l’aiuto da casa (Google ed Nvidia). Io la vedo in modo diametralmente opposto.

Mentre Microsoft e Google hanno lanciato sul mercato prodotti acerbi, costosi e spesso problematici dal punto di vista della gestione dei dati, Apple ha aspettato. Ha studiato i punti deboli dei concorrenti, ha capito che la privacy sarebbe stata il vero campo di battaglia, e ha creato un ecosistema ibrido perfetto. Usano la potenza degli altri, ma alle proprie rigidissime condizioni.

Non stanno vendendo la nostra anima al diavolo del Cloud; stanno costringendo i giganti del Cloud a lavorare secondo gli standard di privacy di Cupertino. Se non è genialità questa, non so cosa lo sia.

Domande frequenti

Apple usa il codice di Google Gemini in iOS 27? No, Craig Federighi ha confermato ufficialmente che iOS non integra codice client di Google né usa l’infrastruttura di Google Search. Apple ha utilizzato i modelli di frontiera di Gemini esclusivamente nella fase di ottimizzazione e “distillazione” per i propri modelli proprietari (AFM).

I dati inviati ai server Google tramite AFM Cloud Pro sono sicuri per la privacy? Sì. Grazie alla tecnologia ambiguous confidential compute di Nvidia, i server di Google Cloud che ospitano le GPU elaborano le richieste in modalità crittografata e “cieca”. Questo impedisce a Google stessa di leggere, intercettare o memorizzare i dati degli utenti Apple.

E voi cosa ne pensate di questo approccio ibrido? Vi fidate della crittografia “cieca” di Apple sui server di Google, o preferite che i vostri dati non lascino mai e poi mai il chip del vostro iPhone? Fatemelo sapere qui sotto nei commenti!