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【AI分析】全世界都在瘋 ChatGPT,為什麼 Apple 卻連 Siri 都還叫不醒?

  • 作家相片: 高偉倫 DanielKao
    高偉倫 DanielKao
  • 2025年10月6日
  • 讀畢需時 8 分鐘

已更新:2025年10月7日

從裂縫中再起:2025 蘋果資深副總 Craig Federighi 如何帶領 Apple 重回 AI 顛峰?



文/高偉倫 DanielKao(ARCHIVE Co., Ltd. 執行長)



蘋果資深副總 Craig Federighi 年初重掌 AI 團隊,要在人工智慧戰場中重構蘋果哲學。Image: Harry Murphy/Web Summit via Sportsfile, CC BY 2.0
蘋果資深副總 Craig Federighi 年初重掌 AI 團隊,要在人工智慧戰場中重構蘋果哲學。圖片來源:Harry Murphy/Web Summit via Sportsfile, CC BY 2.0

如果 Siri 準確率只有七成,那 Apple 可能會先請它閉嘴。


現在打開 Siri 問它問題,它會外包一位教授級好友 ChatGPT 幫你處理。圖片來源:ARCHIVE萬氏物序 mac截圖。
現在打開 Siri 問它問題,它會外包一位教授級好友 ChatGPT 幫你處理。圖片來源:ARCHIVE萬氏物序 mac截圖。

延續上一篇《紐約時報揭秘:蘋果沉睡背後的財務決策與內鬥困局》,蘋果AI 為什麼發展這麼慢? 先講結論,看到目前為止有三個原因,蘋果堅持用戶隱私不想過度取用使用者個資、GPU 買得太慢導致內部資源配置出問題,以及開發技術策略保守。

面對各種罵聲,蘋果高層終於動起來了。

2025年生成式 AI 萬家爭鳴,但過去一年蘋果卻異常安靜。DeepSeek推出之後,巨頭們瘋狂追求 LLM 運算速度、效率跟規模,OpenAI GPT 4.5、Google Gemini 2.5 Pro、Meta Llama 4、X Grok 3 都是睡前一個版本,睡醒又推一個更新版彼此交錯,很多 AI 教材不到24小時就過時,人工智慧的社群都快恐慌症發作。

Siri 在 2011 年 10 月 4 日的 iPhone 4S 發表會登場,是蘋果踏入智慧語音領域的關鍵第一步。“Apple Special Event — October 4, 2011” 圖片來源:Apple
Siri 在 2011 年 10 月 4 日的 iPhone 4S 發表會登場,是蘋果踏入智慧語音領域的關鍵第一步。“Apple Special Event — October 4, 2011” 圖片來源:Apple

2011年蘋果就已經在發表會上推出 Siri,當時候的用字就是「Intelligence Assiant」,14 年之後 Siri 被罵功能老舊、反應遲緩,即便已經承諾果粉要大升級,最後卻大跳票。

2024年六月的 WWDC 發表會,蘋果特別把 Apple Intelligence 當作 iPhone 16 的行銷主打,還專門設計一顆「相機控制按鈕」要給 AI,手機都買半年了,那顆按鈕還是只能拿來照相,真正能辨識各種視覺內容的智慧功能就是推不出來。

iPhone 16 系列蘋果特別加裝了「相機控制按鈕」,但真正用內建鏡頭辨識餐廳、地點資訊、花草狗貓物種,遲遲沒上線。圖片來源:Apple。
iPhone 16 系列蘋果特別加裝了「相機控制按鈕」,但真正用內建鏡頭辨識餐廳、地點資訊、花草狗貓物種,遲遲沒上線。圖片來源:Apple。

原因就出在,蘋果還找不到同時能保護隱私,又能快速訓練AI的關鍵技術,讓進度一再落後。

一方面蘋果需要在 AI 戰場中刷存在感,但又無法接受參差的品質破壞使用者體驗,這是 Apple Intelligence 的兩難,它要真的很聰明。如果 Siri 沒有 100% 正確率,這對追求極致的 Apple 會是挫敗,也是嚴重的營運風險。

蘋果一直以來都把「隱私」當作公司品牌主打的特色跟行銷訴求,雖然隱私跟永續的簡報通常還是放在發表會的最後幾頁,但產品周邊的行銷廣告跟YouTube 還是打得很兇。

麻煩的是,如果蘋果不想使用者個資來訓練AI,這在大型語言模型 LLM 的戰爭裡是巨大挑戰,其他像 Meta、Google、OpenAI 都用大量資料數據來訓練推理。

在 AI 模型的世界裡,資料就是模型的關鍵燃料,OpenAI 用 Reddit 的辯論訓練推理邏輯,Google Gemini 掃遍全球使用者的搜尋歷史紀錄,Meta 更不避諱把 Facebook 和 Instagram 的巨量語料庫拿來建立社會的語境模型 ,這幾家公司都從真人世界中橫取資料素材。

而蘋果選擇不去觸碰這項公司治理的天條,它高舉隱私大旗,暫時放棄讓 AI 做到真正懂你的程度,這不只是技術性問題,是這家公司的價值主張跟策略。

還有一點,蘋果過去堅持使用自家開發技術打造 AI,限制了跟外部先進技術的整合。這種封閉策略的優點是穩定、安全、方便管控,缺點就是讓Siri在準確性和反應速度,都嚴重落後 ChatGPT。

Apple 在 2024 年 WWDC 首度發表「Apple Intelligence」,將生成式 AI 定位為 iPhone 16 的核心賣點,但智慧功能到現在還沒有正式上線。圖片來源:Apple。
Apple 在 2024 年 WWDC 首度發表「Apple Intelligence」,將生成式 AI 定位為 iPhone 16 的核心賣點,但智慧功能到現在還沒有正式上線。圖片來源:Apple。

蘋果最大的兩難在它的品牌文化,不信任混亂、不擁抱不確定、不鼓勵失控的創新。而大型語言模型的世界雖然導出答案的速度快,但背後開放、混亂,甚至有些是危險的。

當一邊是 ChatGPT 讓人逐漸成癮的日常對話流,另一邊是 Siri 冷靜保守卻空洞無趣的回應邏輯,人類可能會偏好立刻上繳個資,拿到一張有吉卜力風格的圖,這對蘋果來說是價值觀的衝突。

不過慢了一步的 Siri,蘋果最近終於決定出手相救了。

蘋果發表會上最搞笑的高階主管,果粉叫他 Hair Force One aka 最幽默帥氣的銀白髮大叔 aka 蘋果軟體工程資深副總裁 Craig Federighi。

他在 2025 年初開始大刀改革,過去 iPhone、Mac 所用的系統都是他帶團隊負責開發。這位從 2012 年起就主導 iOS、macOS、iPadOS 的核心開發人物,是蘋果系統美學跟效能的守門人。

今年初,知道公司的人工智慧發展不順,Craig Federighi 重新接管 AI 部門,主導 Apple Intelligence 跟 Siri 升級的整合計畫。

他把原本負責 Vision Pro 的主管 Mike Rockwell 調上來重新整隊出發,目標要有快速變通的解方、能夠高效執行跟開放策略。

Craig 立基在他帶著團隊設計的 Private Cloud Compute(PCC)AI雲端運算架構技術,目的就是要保護果粉的隱私。

Craig Federighi 領軍設計 Private Cloud Compute(PCC)架構,將蘋果設備的資安與隱私機制延伸至雲端,確保即便是 Apple 自己也無法存取用戶資料。圖片來源:Apple, Apple Security Research — security.apple.com
Craig Federighi 領軍設計 Private Cloud Compute(PCC)架構,將蘋果設備的資安與隱私機制延伸至雲端,確保即便是 Apple 自己也無法存取用戶資料。圖片來源:Apple, Apple Security Researchsecurity.apple.com

在 PCC 的設計邏輯更接近 Edge Compute 邊緣運算的核心,讓資料處理的流程越靠近使用端,這樣既可以加快處理效率,又能保護隱私。

用戶對 iPhone 提需求完,簡單的運算就在手機上處理,太過複雜的,經過加密之上傳到雲端伺服器處理,過程中 Apple 不會介入,也不會知道資料是什麼,只有手機主人自己看得到。

Craig 在華爾街日報的專訪裡面說,AI 不只是比誰算得快,而是回歸蘋果最根本的產品哲學,科技應該是個人化的、私密的,可以幫助使用者生活的智慧好幫手。

至於來不及買 GPU、做自己的 AI 晶片這題,打不贏就先加入。Craig 打破過去蘋果嚴格的技術封閉原則,允許團隊引進並整合其他家的第三方大型語言LLM,尤其是 ChatGPT 跟 Gemini 2.0,要趁果粉爆氣前提升 Siri 的使用效率。

在最新版 OS 系統,如果覺得 Siri 不好用,可以切換到 ChatGPT 寫作、找資料跟回答問題。Image: Apple
在最新版 OS 系統,如果覺得 Siri 不好用,可以切換到 ChatGPT 寫作、找資料跟回答問題。圖片來源:Apple

不追求最快最強,但要最懂你。

Apple 把新 AI 的定位,訂得跟 14年前的 Siri 一樣,是最懂你的個人助理,強調在日常生活中的實用性跟可靠性。

未來 Siri 要進化,不只是要變聰明,而是要重新學會如何「理解你」,卻又不侵犯你。蘋果一直以來都不是技術跑最快,但是整合體驗的能力會在最後一刻一舉翻盤其他競爭對手。

假設現在的 AI Siri 只有七成的正確率,讓它隨便回答,一旦裝懂導航到危險地段、讓病人吃了錯誤的劑量,這個市值近 3 兆美金的大品牌絕對會被立刻炎上,出現嚴重的聲譽危機。

努力這麼久的九成市場滿意度、優秀的 ESG 公司治理分數、On-device AI 也都會意義全失。

最近,Craig 成功說服財務高層大幅增加AI預算,根據外資報告的分析,蘋果正在花 10 億美金購買 Nvidia 的 AI 伺服器,要加速模型的訓練與運行效率。

不同於競爭對手開放模型 API、進行大規模資料蒐集,蘋果在 Craig 的主導下選擇走一條「慢卻要精準」的道路。

可是,果粉到底可以等多久?

2025年六月的WWDC蘋果開發者大會,可能是近幾年來最關鍵的一場。

去年 WWDC 2024,Apple Intelligence 高調亮相卻無疾而終,今年六月蘋果能不能捲土重來,重返 AI 榮耀?圖片來源:Apple。
去年 WWDC 2024,Apple Intelligence 高調亮相卻無疾而終,今年六月蘋果能不能捲土重來,重返 AI 榮耀?圖片來源:Apple。

根據最新消息,每次爆蘋果料都相當精準的 Bloomberg 記者 Mark German 說,蘋果最近終於找到新方法了。

Mark Gurman 在 2025 年 4 月 15 日爆料,Apple 要藉著比對用戶端跟合成資料,提升回應的精準度。圖片來源:Mark Gurman, X (formerly Twitter), @markgurman
Mark Gurman 在 2025 年 4 月 15 日爆料,Apple 要藉著比對用戶端跟合成資料,提升回應的精準度。圖片來源:Mark Gurman, X (formerly Twitter), @markgurman

他們打算調整 Apple Intelligence 的技術邏輯,把訓練 AI 用的演算法「假資料/合成資料」(Synthetic data),拿來跟你手機裡真實操作的「行為資料」對照,來看哪些假資料比較接近真的,快速優化模型。

蘋果前後的做法是這樣:

Before/舊的做法

1. 為了不侵犯隱私,蘋果不蒐集真實用戶資料來訓練 AI。
2. 所以它先用「合成資料」來訓練,模擬用戶會怎麼打字、問問題、寫信。

但這些資料是「假的」,品質有高有低,所以過去這一年的效果才會這麼差。

After/新的做法

1. 當你在裝置上真的打字、用 Siri、查信件時,這些行為會暫存在手機上。
2. iOS會把這些行為資料,跟那些假資料做比較。

這段果粉的真人輸入,哪些合成資料跟它比較像?效果比較接近?找出這些「比較像真的行為資料」後,用來進行下一輪訓練或微調。

這樣做可以大幅提高正確率,並且同樣還是在本機端運作,就不會侵犯到使用者的隱私。

從庫克在蘋果 2025 Q1 公布的財報來看,全世界蘋果裝置此刻有 23.5 億台,雖然不是每台效能都能用上AI,但假設這個訓練方式行得通,Apple 擁有自己 LLM 的機會則不遠矣。

蘋果不只可以化解「隱私」跟「智慧」的兩難,更可以為大型語言模型帶來另一種可能,不一定要吞噬全世界的資料,而能從每台蘋果裝置,不侵犯個資下悄悄學會。

Apple Intelligence 要成功,必須說服每一位果粉,這台機器不僅安全,還能成為你個人的延伸。

華爾街日報的記者在專訪中問 Craig 說,為什麼其他科技公司都不這樣做?他有點無奈又委屈回答:

It’s hard to build. 這真的很難做。
面露無奈又委屈的蘋果資深副總,透露了 Apple 要在 AI 領域平衡隱私跟語言模型的堅持與壓力。圖片來源:The Wall Street Journal Video.
面露無奈又委屈的蘋果資深副總,透露了 Apple 要在 AI 領域平衡隱私跟語言模型的堅持與壓力。圖片來源The Wall Street Journal Video.

也許我們很快會見證 Apple 推出自己的語言模型,雖然來得慢,但可能比較穩。

生成式 AI 在這兩年間改變世界,許多科技大廠推出萬能個人助理或聊天機器人,把人工智慧系統當炫技表演的舞台。

但從 Craig 口中講出蘋果獨有的慢哲學,他希望的是當 Siri 開始說話的那一刻,它所回應的答案,是我們真正想聽到的。

蘋果一直以來想打造的 Apple Intelligence,也許不會像 ChatGPT 驚天動地改變世界。

但可能某一天早上醒來時,突然發現 Siri 原來才是最懂你的那位。


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