Apple第三代Foundation Models詳解：五款模型架構首度將Private Cloud Compute延伸至Google雲端

Apple在WWDC26發布第三代Apple Foundation Models（AFM），共五款模型，分佈於本地端、Apple自有伺服器，以及——首次——Google的雲端基礎設施。這是一次架構上的轉折，不只是產品迭代。

五款模型的分工如下：AFM 3 Core與AFM 3 Core Advanced為本地端運行，AFM 3 Cloud與ADM 3 Cloud（Image）運行於Apple自有的Apple Silicon伺服器，AFM 3 Cloud Pro則是例外——它跑在Google Cloud的NVIDIA GPU上。為此，Apple首度將Private Cloud Compute（PCC）架構延伸至第三方基礎設施，這在Apple的AI發展史上是第一次。

兩個技術亮點值得重視。其一是AFM 3 Core Advanced：這是一個20億參數規模的本地端模型，但採用稀疏架構，每次推論僅啟動1到40億參數，而非全量激活。Apple指出這項技術源自其去年發表的研究論文《Instruction-Following Pruning for Large Language Models》，概念上近似Mixture of Experts，但屬Apple自研路線。對本地端AI而言，20億參數的規模已屬罕見——多數面向大眾的本地端模型通常停留在個位數十億參數。其二是AFM 3 Cloud Pro的隱私架構：Apple與Google合作，在Google Cloud上複製了PCC原有的分層安全機制，包括以密碼學可驗證的附加式帳本追蹤所有Google Cloud硬體、每次請求在獨立namespace的專屬進程中處理、共享推論軟體設有短暫存活時間（TTL）等。Apple強調這超越了傳統的機密運算部署，側通道攻擊的防禦也納入信任基礎的一部分。

產業意涵有幾層。第一，Apple的「隱私護城河」從此需要被重新定義。過去PCC的核心主張之一，是Apple Silicon加Apple自有資料中心的封閉迴路；現在這個迴路開了一個缺口，即便Apple在技術上做了大量補償措施。對企業用戶與監管機構而言，這個變化需要重新評估，而不是直接接受Apple「同等隱私保障」的說法。

第二，這筆合作的背後是Apple AI進展的壓力。文章明確指出，Apple是在自身AI布局推進困難的背景下，才選擇以Gemini作為新AI努力的骨幹，WWDC26的發布是這個轉向的公開落地。換言之，AFM 3 Cloud Pro不是計畫中的擴張，而是現實妥協後的工程解法。

第三，對亞太市場的硬體決策者而言，AFM 3 Core Advanced的稀疏架構值得追蹤。Apple指出這款模型「由最強大的Apple Silicon系統解鎖並優化」，意味著它將成為高端iPhone與Mac的差異化功能，端側算力的軍備競賽正在向更複雜的稀疏推論方向移動。

五款模型共用同一個初始訓練基礎，再針對各自架構分化，訓練資料包含公開資訊、授權購買資料、開源資料、專項研究資料與合成資料，Apple強調不包含用戶互動資料，網路出版者也可選擇退出訓練。

Apple用人工評估而非公開benchmark來呈現模型進步幅度，這本身是一個信號——它選擇了最難被外部驗證的方式來定義「進步」，決策者在解讀這些數據時應保持相應的距離。