Die vorherrschende Lesart der WWDC vom 8. Juni setzte sich innerhalb weniger Stunden durch: Indem Apple „Siri AI“ an die Gemini-Modelle von Google anbindet, habe das Unternehmen sein Rückstandsbekenntnis im Bereich künstliche Intelligenz abgegeben. Dieses Framing, das von weiten Teilen der französischen wie auch der amerikanischen Presse übernommen wurde, ist nicht falsch. Doch es verfehlt die tatsächliche Mechanik der Vereinbarung – und genau diese Mechanik verdient es, auseinandergeklappt zu werden, denn sie bestimmt, was „Abhängigkeit“ hier überhaupt bedeutet.
Was Apple angekündigt hat
„Siri AI“ ist eine komplette Neugestaltung des Assistenten: Mehrturn-Dialoge, Berücksichtigung des auf dem Bildschirm angezeigten Kontexts, Ausführung von Aktionen über Apps hinweg. Sie basiert auf der neuen Generation von Apple Intelligence und, wie Apple in der Keynote bestätigte, auf den Gemini-Modellen von Google als Ergänzung zu den eigenen Apple Foundation Models (AFM). Google veröffentlichte kurz darauf einen Beitrag für Entwickler im Apple-Ökosystem, „Bringing the latest Gemini models to Apple developers“, und machte damit den Plattformteil der Vereinbarung offiziell.
Lehrer ist nicht gleich Motor
Hier verdient die Lesart „Apple läuft auf Gemini“ eine Korrektur. Den technischen Hinweisen zufolge, die unter anderem von AppleInsider aufgegriffen wurden, enthalten die AFM der dritten Generation zur Laufzeit keinen Gemini-Code. Gemini greift auf zwei unterschiedlichen Ebenen ein: als „Lehrer“-Modell beim Training der AFM – also bei einer Distillation, bei der das große Modell verwendet wird, um die Trainingsdaten und Lernsignale für das kleinere zu erzeugen – und als Cloud-Modell, das separat für Anfragen herangezogen wird, die über die eingebetteten Fähigkeiten hinausgehen.
Diese Unterscheidung ist kein Detail. Eine Abhängigkeit beim Training ist punktuell und reversibel: Für die nächste Generation den Lehrer zu wechseln, ist eine Kaufentscheidung. Eine Abhängigkeit bei der Inferenz hingegen berührt bei jeder Anfrage jedes Nutzers Datenschutz, Latenz und Kosten. Apple hat sich die erste Variante auf dem Gerät selbst bewahrt und die zweite in der Cloud akzeptiert – zwei Entscheidungen unterschiedlicher Natur, die das Wort „Abhängigkeit“ über einen Kamm schert.
Die Infrastruktur, die andere Ebene der Vereinbarung
Laut The Information würde ein Teil der Cloud-Inferenz auf Nvidia Blackwell B200-Chips laufen, die bei Google gehostet werden – eine Information, die Apple nicht bestätigt hat. Sollte sie sich bestätigen, wäre das eine bemerkenswerte Verschiebung: Apple hat sein Private Cloud Compute gerade auf eigener Siliziumbasis aufgebaut, um die Inferenzkette unter Kontrolle zu halten. Siri-Anfragen auf Nvidia in Google-Rechenzentren laufen zu lassen, selbst vertraglich abgesichert, verschiebt die Grenze dieser Kontrolle.
Europa muss warten
Letzte Ebene, diesmal die regulatorische: Siri AI wird zum Start auf iPhone und iPad in der Europäischen Union nicht verfügbar sein (iOS 27 und iPadOS 27), während es auf macOS 27 und visionOS 27 erscheinen wird. Apple verweist auf den DMA und ist der Ansicht, dass die Auslegung der Regulierer Drittanbieter-KI-Systemen einen nahezu unbegrenzten Zugriff auf das Gerät auferlegen würde – ohne ausreichende Schutzmechanismen. „Wir sind zutiefst enttäuscht, dass unsere europäischen Nutzer bei der Veröffentlichung unserer neuen Softwareversionen kein Siri AI auf iPhone oder iPad haben werden“, sagte Craig Federighi, ohne für die EU irgendeinen Zeitplan zu nennen.
Insgesamt zeichnet die Vereinbarung zwischen Apple und Google weniger eine Kapitulation als vielmehr eine Hierarchie von Zugeständnissen: Apple behält die Kontrolle über das eingebettete Modell, lagert das Spitzentraining aus und räumt bei der Cloud-Inferenz Terrain. Genau an diesem letzten Punkt – nicht bei der Distillation – wird sich der weitere Verlauf entscheiden.