Apple內部AI大會曝光:Tim Cook罕見喊話,「AI 是我們要搶下的機會」
Apple內部AI大會曝光:Tim Cook罕見喊話,「AI 是我們要搶下的機會」

InfoAI全球AI新聞精選與解讀|一場內部演說,揭示Apple AI大戰略轉向的五個關鍵訊號
當Tim Cook罕見地在Steve Jobs Theater召開一場全球全員同步的內部大會,親自宣示AI是Apple「必須搶下的機會」,你就該意識到:這場AI戰爭,Apple終於不再當旁觀者。
這場長達一小時的內部演說,發生在 Cupertino 總部的 Steve Jobs Theater,正好落在 Apple 財報公布後隔日。會中 Cook 不僅首度明確表示「AI 是我們要抓住的機會」,還揭露了多項過往未曾公開的戰略轉變包含:Siri 的全面重構、AI 併購計畫啟動、雲端晶片自研布局與內部 AI 應用推動機制。
在OpenAI的ChatGPT與Google Gemini已佔據技術話語權的時代,Apple過去一貫低調、緩慢、強調隱私優先的步伐,開始出現明顯轉向。這次的轉向,並非只是發表一兩項新功能,而是一場內部從基礎建設、產品定義、到企業文化的「全面AI化」變革。
我們將這場Apple內部AI演進,拆解成五大觀察維度,協助你掌握核心轉變與比較競爭格局,帶你看懂這場 Apple 內部 AI 佈局的重大轉向。
01|「我們不能被拋在後面」:Apple 終於承認 AI 落後現況
Tim Cook 開場即語出驚人:「AI 是我們的機會,我們不能落後,我們會投入資源搶下它。」
對長年強調產品體驗與隱私至上的 Apple 而言,這是個罕見的主動出擊。Cook 首度承認 Apple 並非目前 AI 技術的領先者,但強調過去的成功來自「不是第一個進場,而是做到最好」。
這場會議標誌著 Apple 從「保守觀望」轉為「積極應對」,預示著未來會更快速地在生成式 AI、個人助理、資料運算等領域推出創新應用。
你可能會問:這對用戶意味著什麼?答案是,未來的 iPhone、iPad 與 Apple Watch,將不再只是硬體設備,而是 AI 體驗的載體。

02|Siri將全面重構,捨棄混合模型,改走端到端架構
Apple原先嘗試用「混合AI架構」,即部分在裝置本地處理(on-device),部分上雲運算,來彌合運算效能與隱私保護的衝突。但Apple軟體工程副總Craig Federighi在這次會議中坦承:
「這樣的混合方式,無法達到Apple的品質標準。」,所以,原先預計以「混合AI架構」(local+cloud)升級 Siri 的計畫,已因品質不符預期而被放棄。
取而代之的是
「端到端(end-to-end)」架構,預計 2026 年春季推出的新一代 Siri 將以全新語言模型支援上下文、結合用戶歷史與偏好的個人化指令與自然語意理解,以及,執行跨App整合的任務,這也意味著 Apple 將加快在雲端運算與大型模型領域的開發。
換句話說,未來你的 Siri,不只是「更聽得懂」,而是「能記得你是誰、懂得你要什麼、甚至預測你可能的下一步」。「新Siri」預計2026年春季問世,將會是一位能夠
「記住你、幫你決定、甚至提醒你」的智慧助理。
這不只是一項技術升級,而是 Apple 嘗試與 ChatGPT、Gemini、Claude 這些生成式 AI 助理競爭的關鍵戰場。

03|Apple的「AI補課計劃」:七項併購只是開始,目標瞄準Mistral與Perplexity
Cook 進一步揭露:Apple 在 2025 年已完成至少七項 AI 領域的收購案,並正在評估更多「具策略價值」的新創或中大型標的。
據外媒推測,Apple鎖定的標的可能包括:
Mistral AI:以小型強效模型著稱,適合邊緣設備部署
Perplexity AI:結合搜尋與問答的新型生成式查詢引擎
Runway、Rabbit、Rewind.ai:分別聚焦影像生成、語音交互、個人數據回顧等新興領域。
這些投資,代表Apple不再堅守一條內建模型的獨行路,而是透過「買時間、買人才、買技術」來加速趕上AI第一梯隊。也就是說,併購不是目的,而是 Apple 縮短與競爭者技術差距的捷徑。這也意味著未來 Apple 將會跳脫「自研為主」的思維,轉向結合外部創新加速產品進化。
這也說明了另一件事:即使是市值最高的科技公司,也已不敢慢走在這波AI技術更迭之中。
04|內部工作流程大洗牌:設計、行銷、客服全面導入AI工具,內部全面 AI 化,員工被要求重新設計工作流程
這場會議的另一個亮點,是Apple首度要求
全體部門重新審視AI導入潛力。也就是說,AI 不只出現在產品上,更將徹底改變 Apple 的工作方式。
Cook 強調:「每位 Apple 員工都應該思考,如何用 AI 改變自己的日常工作。」,無論是設計、行銷、法務,甚至零售團隊,都將被要求導入 AI 工具或流程改造,像是使用內建 LLM 執行設計初稿生成、測試自動化,甚至內容生成與客戶互動。
目前內部試點包括:
設計師用生成式AI製作元件初稿與迭代
工程師結合自動化測試與程式碼審查AI助手
客服團隊整合語意分類、即時摘要、回應推薦模型
AI 不再是研究部門的專利,而是一場全公司、跨部門的文化轉變。這也將決定 Apple 是否能在「AI 為本」的競爭時代,保持產品體驗與效率的優勢。
這對我們來說意味著什麼?未來的職場標準,可能不是會不會用AI,而是你如何讓AI幫你「產出更多、更快、更精準」。
05|自建雲端晶片Baltra、擴建資料中心:Apple要打造「自己的Azure」
生成式AI的競爭不只是軟體、也在基礎設施。
AI 模型的推論與訓練需要龐大運算力,Google 有 TPU、Meta 有自研 Llama 訓練機群,而Apple終於不再依賴 AWS 或微軟雲,而是悄悄啟動代號「Baltra」的AI雲端晶片專案,Apple 也已開始自建資料中心與設計專屬晶片。
內部代號 Baltra 的 AI 晶片被視為 Apple 在 AI 雲端平台上的核心。雖未正式發表,但已知將用於支援 iCloud AI 模型推論與 Apple Intelligence 功能。我們都知道,訓練與推論大型語言模型,需要超高頻寬、記憶體與分散式處理能力,而這正是Baltra晶片的主要用途。
Baltra晶片將搭配Apple正在全球數地進行的資料中心擴建計畫,未來的Apple Intelligence將能:
自行訓練與運行AI模型(不需外包)
支援Siri、iCloud、Vision Pro等產品的AI功能
強化「裝置+雲端」混合AI體驗
根據Apple財務長Kevan Parekh表示,公司資本支出將從今年起進入AI驅動的上升週期,主要是用於資料中心建設與 AI 設備投資。
這是 Apple 邁向「AI 雲服務平台」的第一步。從過去的 iCloud、Apple Music,到未來的「AI-as-a-service」,Apple 正試圖擁有全套運算能力與模型調度權,減少對 NVIDIA、AWS 或 OpenAI 的依賴。

06|Siri只是起點,Apple Intelligence將全面整合至iPhone、Mac與Vision Pro
Apple在WWDC上推出的「Apple Intelligence」框架,看似只是新功能包裝,其實是一次平台級策略佈局。
這個框架將AI能力原生整合至Apple所有生態系產品,包括:
iPhone(A17 Pro以上機型):自動摘要、通知分類、郵件建議
Mac(M系晶片):跨App語意檢索、簡報建議草稿
Vision Pro:即時語音摘要、視覺識別、空間內容輔助
這也意味著,Apple正準備打造一個從裝置、系統、到雲端都具AI能力的封閉生態,意圖與Google和OpenAI的API平台抗衡。
結論|Apple 的AI轉向,將如何改變你的期待與選擇?
你可能一直好奇:Apple 在這波 AI 浪潮中,為什麼看似靜悄悄?
現在答案揭曉:他們並非無作為,而是在悄悄佈局,直到今天,終於向全球內部揭牌。Siri 將重構、AI 併購啟動、Baltra 雲晶片上線、員工全面導入 AI 工具……Apple 正在用它熟悉的節奏進行「慢中求快」的變身。
接下來你會看到更多融合 AI 的 iOS 應用、更聰明的 Siri、更強的 Apple Intelligence,以及也許是一場 Apple 對 OpenAI 和 Google 的反擊。
但你也要注意:Apple 要如何兼顧 AI 效能與隱私承諾?又該如何面對生成式 AI 對內容產權、使用者控制權的爭議?這會是 Apple 未來一年真正的試煉。
你可能不是Apple工程師,也不是科技投資人,但這場AI轉向,終究會影響你:
如果你是內容創作者:AI助理將重構你的內容生成流程,Siri可能不再是問天氣的工具,而是幫你撰寫、摘要與修辭的助手;
如果你是企業主管:Apple這種等級的企業都在全面導入AI工具,你的團隊是否還在用2020年的思維做數位轉型?
如果你是消費者:未來iPhone可能會記得你的行為習慣、懂你的語氣、幫你完成瑣事,甚至幫你選擇,這樣你能接受嗎?
總之,這不是一場單一產品升級,而是一場科技哲學與使用者認知的轉變。而Apple的加入,可能讓整個市場AI競賽進入真正的大眾化臨界點。現在,輪到你做選擇了:你是否還期待 Apple 帶來下一個改變世界的產品?又或者,你開始相信,這一次的 AI 革命,將不再只是某一家公司能主導?
參考資料:
Apple CEO Tells Staff AI Is Ours to Grab in Hourlong Pep Talk
Tim Cook Says Apple Is Investing Significantly in AI
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