Alla WWDC 2026 Apple dovrebbe mostrare la nuova fase di Apple Intelligence e una Siri molto più ambiziosa, ma la parte più interessante potrebbe essere ciò che gli utenti non vedranno direttamente sullo schermo.
Dietro le nuove funzioni di intelligenza artificiale, infatti, Cupertino starebbe costruendo un’infrastruttura più complessa di quanto sembri, con tecnologie legate a Google Gemini, Google Cloud e chip Nvidia per gestire i carichi più pesanti. Il punto non riguarda solo le novità annunciate sul palco, ma il modo in cui Apple proverà a rendere Apple Intelligence più potente senza rinunciare al controllo dell’esperienza e alla sua idea di integrazione tra hardware, software e servizi.
Gemini “alleggerito” per girare su iPhone, iPad e Mac
Secondo The Information, Apple starebbe usando una versione del grande modello linguistico Gemini di Google per addestrarne una più piccola, pensata per funzionare direttamente su iPhone, iPad e Mac. È il processo che nel settore viene chiamato distillazione dei modelli AI: in sostanza, si prende una parte delle capacità di un modello molto grande e la si trasferisce in un sistema più leggero, meno affamato di memoria e potenza di calcolo. La scelta va nella direzione già indicata da Cupertino: portare quante più funzioni possibili di Apple Intelligence on-device, cioè direttamente sul dispositivo dell’utente. Meno passaggi sul cloud, più controllo locale.
Una linea coerente con il racconto fatto finora da Apple sulla propria intelligenza artificiale, costruito attorno a privacy, integrazione con il sistema operativo e risposte rapide. Il report aggiunge anche un dettaglio: Apple starebbe valutando possibili acquisizioni di società specializzate nel rendere più piccoli i modelli AI. Tra i nomi presi in considerazione ci sarebbe Liquid AI, startup con sede a Cambridge, Massachusetts, attiva proprio sui modelli capaci di girare in locale sui dispositivi. Al momento, però, nessun accordo è stato annunciato.
Le richieste più pesanti passano da Google Cloud e chip Nvidia
Non tutto, però, potrà essere gestito su iPhone, iPad o Mac. Le domande più complesse rivolte alla nuova Siri, spiega il report, avranno ancora bisogno del cloud. Anche perché il modello completo Gemini avrebbe “trilioni di parametri” e richiederebbe una potenza di calcolo difficile da sostenere solo con l’infrastruttura interna di Apple. Per questo alcune query dovrebbero essere elaborate su Google Cloud, usando una versione in licenza del modello Gemini.
Qui entra in scena anche Nvidia: Apple avrebbe approvato nelle ultime settimane l’uso di una tecnologia per la privacy integrata nei chip AI dell’azienda, chiamata confidential compute. Questa funzione permette di cifrare dati e modelli mentre vengono elaborati dalle GPU. Ha un prezzo, perché può rallentare un po’ l’esecuzione delle richieste, ma aiuterebbe Apple a tenere fede alle promesse sulla protezione dei dati degli utenti. È un passaggio delicato. Da anni Cupertino lega una parte importante della sua comunicazione alla riservatezza, e il ricorso a strutture esterne impone cautele sia tecniche sia di immagine.
Private Cloud Compute resta, ma sotto cambia la macchina
Il punto più sensibile riguarda Private Cloud Compute, il sistema presentato da Apple come estensione sicura del calcolo locale per le funzioni di Apple Intelligence. Finora il messaggio era netto: quando il dispositivo non basta, la richiesta passa a server progettati e controllati da Apple. Con il nuovo assetto, secondo The Information, quel nome dovrebbe restare, anche se alcune elaborazioni non avverrebbero più soltanto sui server interni di Cupertino.
È una differenza sottile, ma importante. L’infrastruttura potrebbe infatti includere Google Cloud e chip Nvidia, con livelli aggiuntivi di cifratura e protezione. Alla WWDC 2026 Apple dovrà quindi presentare non solo una Siri più capace, ma anche spiegare come intende mettere insieme modelli locali, cloud esterno e garanzie sulla privacy. Per molti utenti il punto sarà semplice: capire se le nuove funzioni funzionano davvero meglio. Per Apple, invece, la sfida è più larga: spingere sull’AI senza incrinare l’immagine costruita attorno al controllo dei dati personali.
