Apple 自研 AFM 3 模型降臨！200 億參數地端黑科技與 NVIDIA 雲端架構全解析
借力使力不費力！從 Gemini 提煉出來的 AFM 3 雲端旗艦模型
在 WWDC 2026 掀起科技圈滔天巨浪後，Apple 官方終於正面回應，揭開全新「Apple Intelligence」背後神祕的模型架構面紗。過去大家總覺得蘋果在 AI 領域走得步履維艱，甚至需要借助外部夥伴來補足技術短板，但這次官方釋出的技術細節，算是為外界提供足夠的答案。
在這次的架構大更動中，Apple 其實玩了一個非常高明的「蒸餾技術」，這款被稱為 AFM 3 Pro 的雲端基礎模型，雖然是 Apple 自己的結晶，但它的底子其實是源自於先前向 Google 授權的 1.2 兆參數 Gemini 模型。
簡單來說，Apple 並沒有直接把 Google 的代碼拿來用，也沒有直接讓用戶對接 Google Gemini 的伺服器。相反地，蘋果是把這個巨大的模型當作「教科書」，自行進行了嚴格的預訓練、後訓練與人類反饋強化學習。這款最強大的 AFM 3 Cloud Pro 雲端模型，未來將會在 Google 雲端平台上，藉由強大的 NVIDIA GPU 進行驅動，處理用戶最為複雜的 AI 請求。
除了雲端有強大後援，Apple 在硬體地端的軟硬體整合更是展現科技底蘊。針對未來搭載 A19 Pro 晶片的頂規 iPhone，Apple 打造了一款擁有 200 億參數的 AFM 3 Core Advanced 地端模型。
一般來說，要把這麼龐大的模型塞進手機的動態記憶體（DRAM）幾乎是不可能的任務。Apple 工程團隊這次打破常規，將整個模型儲存在讀取速度較慢的快閃記憶體（NAND）中，並採用動態路由的「混合專家模型」（MoE）架構。當用戶輸入指令時，系統不會笨笨地載入全部參數，而是根據當下的使用場景，精準地呼叫並鎖定 10 億到 40 億個運算參數。
至於針對舊款 iPhone 或是基礎運算需求，Apple 也準備了另一款 30 億參數的 AFM 3 Core 泛用地端模型，確保每位用戶都能享受到流暢的 AI 體驗。
當我們在使用 Siri 進行 AI 運算時，很多讀者會擔心自己的私密資料會不會滿天飛？Apple 這次特別強調，本地端的協調器在收集資料後，只會將結構化的「提示詞」傳送到雲端，絕對不會把原始隱私數據直接上傳。依照過往蘋果對於隱私的調性，關於這點應該是足夠可信。
更厲害的是，Apple 為了 AFM 3 Cloud 以及 ADM 3 Cloud 影像模型，建構了「私有雲端運算」（PCC）框架。這套架構在 Google 雲端環境中，整合了 NVIDIA 的機密運算技術、Intel 的 TDX 中央處理器，以及 Google 的 Titan 安全晶片。為了防範供應鏈攻擊，Apple 還建立了一套無法篡改的加密分類帳，對所有伺服器硬體進行嚴密監控，甚至將這套系統納入 Apple 安全漏洞賞金計畫，開放給全球的資安專家共同檢驗。
Apple 的 AFM 3 雲端模型跟 Google Gemini 有什麼關係？
AFM 3 Pro 雲端模型是 Apple 利用 Google 的 1.2 兆參數 Gemini 模型進行「技術蒸餾」後自行訓練而成的。Apple 並沒有在 iOS 中運行 Google 的客戶端代碼，也沒有直接使用 Google 部署給一般大眾的模型。
為什麼 200 億參數的 AI 模型可以在 iPhone 手機上運行？
Apple 採用了特殊的儲存與路由機制。AFM 3 Core Advanced 模型平常儲存在快閃記憶體（NAND）中，並透過動態路由技術，每次只載入並鎖定當下任務所需的 10 億到 40 億個參數到動態記憶體中，從而克服了硬體頻寬限制。
哪些 iPhone 機型可以運行最頂級的地端 AI 模型？
配備 200 億參數的 AFM 3 Core Advanced 地端模型，必須搭配未來最新的 A19 Pro 晶片才能流暢運行。
Apple 的私有雲端運算（PCC）如何保護我的個人隱私？
當用戶發送請求時，手機只會傳送結構化的提示詞，而不是原始資料。此外，PCC 採用了短暫生命週期的推論軟體、獨立的機密虛擬機器（VM）隔絕外部輸入，並有公開的加密分類帳讓資安人員檢驗，確保雲端不留任何痕跡。
所有的 Apple Intelligence 模型都運行在相同的硬體上嗎？
並非如此。最強大的 AFM 3 Cloud Pro 運行在 Google 雲端平台的 NVIDIA GPU 上；而標準版的 AFM 3 Cloud 與影像生成 ADM 3 Cloud 則是運行在 Apple 自己的晶片伺服器上。
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TechSpace 鐵客空間網站編輯，圈內打滾多年，要說是貓奴、狗奴才也是，喜歡科技新品、看開箱，但也喜歡打遊戲的宅宅
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