A leitura dominante da WWDC de 8 de junho se impôs em poucas horas: ao apoiar o “Siri AI” nos modelos Gemini da Google, a Apple teria admitido seu atraso em inteligência artificial. Esse enquadramento, repetido pela maior parte da imprensa francesa e americana, não está errado. Mas ele deixa de lado a mecânica real do acordo — e essa mecânica merece ser desmontada, porque ela condiciona o que “dependência” quer dizer aqui.
O que a Apple anunciou
“Siri AI” é uma reformulação completa do assistente: conversa em múltiplas interações, consideração do contexto exibido na tela, execução de ações entre aplicativos. Ela se baseia na nova geração do Apple Intelligence e, como a Apple confirmou durante a keynote, nos modelos Gemini da Google em complemento aos seus próprios Apple Foundation Models (AFM). A Google publicou em seguida um post voltado aos desenvolvedores do ecossistema Apple, “Bringing the latest Gemini models to Apple developers”, oficializando o lado de plataforma do acordo.
Professor não é motor
É aqui que a leitura “a Apple roda em Gemini” merece correção. Segundo os elementos técnicos apontados, em particular pela AppleInsider, os AFM de terceira geração não incorporam nenhum código Gemini em tempo de execução. O Gemini intervém em dois níveis distintos: como modelo “professor” durante o treinamento dos AFM — uma distilação, em que o grande modelo serve para gerar os dados e sinais de aprendizagem do menor — e como modelo em nuvem, acionado separadamente para as solicitações que ultrapassam as capacidades embarcadas.
A distinção não é um detalhe. Uma dependência de treinamento é pontual e reversível: trocar de professor na geração seguinte é uma decisão de compra. Já uma dependência de inferência envolve confidencialidade, latência e custos a cada solicitação de cada usuário. A Apple preservou a primeira no dispositivo e aceitou a segunda na nuvem — dois tipos de escolha diferentes, que a palavra “dependência” apaga.
A infraestrutura, o outro nível do acordo
Segundo The Information, parte da inferência em nuvem estaria sendo executada em chips Nvidia Blackwell B200 hospedados na Google — informação que a Apple não confirmou. Se isso se verificar, seria uma inflexão relevante: a Apple construiu seu Private Cloud Compute sobre silício próprio justamente para manter a cadeia de inferência sob controle. Fazer solicitações do Siri rodarem em Nvidia em data centers da Google, ainda que sob contrato, desloca a fronteira desse controle.
A Europa vai esperar
Último nível, o regulatório: o Siri AI não estará disponível na União Europeia no lançamento para iPhone e iPad (iOS 27 e iPadOS 27), embora chegue ao macOS 27 e ao visionOS 27. A Apple invoca o DMA, argumentando que a interpretação dos reguladores imporia abrir aos sistemas de IA de terceiros um acesso quase ilimitado ao dispositivo, sem salvaguardas suficientes. “Estamos profundamente decepcionados que nossos usuários europeus não terão Siri AI no iPhone ou no iPad no lançamento de nossas novas versões de software”, declarou Craig Federighi, sem apresentar qualquer cronograma para a UE.
No total, o acordo Apple-Google desenha menos uma capitulação do que uma hierarquia de concessões: a Apple mantém o controle sobre o modelo embarcado, terceiriza o treinamento de ponta e cede terreno na inferência em nuvem. É sobre este último ponto — não sobre a distilação — que a continuação se decidirá.