AppleはAI時代において大きく後れを取っており、特にSiriの品質は競合他社と比較して著しく劣っている。この状況を打開するため、Appleは10億ドルという巨額の資金を投じてGoogleからカスタムのGeminiベースモデル(1.2兆パラメータ)を購入する契約を結んだ。この提携の背景には、Appleが独自モデルのトレーニングに必要なデータを十分に保有していないという構造的な問題がある。GoogleやMicrosoft、Metaなどの競合他社がユーザーデータの収集を積極的に行ってきたのに対し、Appleはプライバシー重視の姿勢からデータ収集を避けてきた。現代のAIモデルトレーニングにおいては、既存のインターネットデータだけでなく、成功した実行結果や人工的に生成されたデータが重要性を増しており、この点でもAppleは不利な立場にある。GoogleがAppleと提携する理由は、AnthropicやOpenAIといった真の競合他社にAppleを奪われることを防ぐためであり、両社の歴史的な関係性と現在の競争環境が複雑に絡み合った結果である。Appleはこのモデルをプライベートクラウドコンピューティング基盤上で実行することで、ユーザーのプライバシーを保護しながらSiriの機能向上を目指している。
Appleの苦境とAI時代の課題
Appleがこれまでかなり苦戦していることは周知の事実です。Apple Intelligenceは実現していませんし、Siriの体験品質はあまりにも悪く、正直なところ笑えるレベルです。私がSiriにアラーム設定以上の複雑なことを頼んだのがいつだったか思い出せないくらいです。私はAIをかなり頻繁に使っている人間なのにです。
では、この状況をどう修正するのでしょうか。これほど後れを取ってしまったAppleはどこから巻き返すのでしょうか。特にMicrosoft、OpenAI、Googleといった競合他社がはるかに先を行っているときに。答えは資金を投じることです。それが彼らの解決方法です。Appleには莫大な資金があり、それを使ってこの種の問題を解決できるのです。
社内でのモデルトレーニングに多額の費用を投じてきたにもかかわらず、競争力を持つために必要な品質が得られていません。だからこそ、彼らは10億ドルのカスタムモデルのためにGoogleと提携しているのです。これ自体が馬鹿げていますが、詳細を見ていくとさらに狂気じみてきます。
10億ドルという価格の真相
例えば、この10億ドルという数字は恣意的に選ばれた超高価格というわけではないという事実です。実はこれが選ばれたのは、より安価な選択肢だからなのです。Appleが他に検討した選択肢は、Googleにカスタムモデル、おそらくGemini 3ベースのモデルだと思いますが、それをSiri用に支払うよりも高額だったのです。
これは巨大なモデルで1.2兆パラメータあり、Appleはインフラを購入しているわけではないようです。モデル自体だけを購入しているのです。しかしAppleとは違い、私にはカスタムモデルに費やす10億ドルはありません。では、今日のスポンサーの紹介をさせてください。
AIモデルは賢いですが、コードを実行する能力を与えるとさらに賢くなります。しかし、そのコードをどこで実行するのでしょうか。ランダムに生成されたコードを既存のマシンで実行するわけにはいきません。サンドボックスを設定することもできますが、安全に保つのは大変です。これを行うには専用のインフラが本当に必要ですよね。
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彼らのエージェントツールボックスには、ファイルシステムから直接Git操作、実際のLSPまで、これらのシステムに必要なものがすべて揃っています。とても便利です。自分でバイブコーディングプラットフォームを構築しようとしているなら、Daytonaは始めるのに最適な場所です。彼らは使用される計算時間1時間あたり文字通り5セントです。
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Appleの10億ドルGoogle契約の詳細
さて、これについて詳しく見ていきましょう。AppleはSiriを強化するカスタムGeminiモデルのためにGoogleとの10億ドル契約に近づいています。このモデルは1.2兆パラメータで10億ドルかかり、最初に報じたのはAppleのリークや初期のAppleニュースに非常に優れているMark Germanです。つまりこれは非常に現実的な情報である可能性が高いのです。
AppleがAnthropic、OpenAI、そして今回Googleとの提携を形成しようとしてきたことを思い出すと、これは狂気じみています。しかし私の意見では、さらに狂気じみているのはAppleの市場でのポジショニングです。
AppleとGoogleの複雑な関係
私はAppleの最大の競合がMicrosoftだった時代を覚えているほど年をとっています。そしてそれがGoogleに移行しました、主にAndroidのせいだと正直に言えます。とはいえ、AndroidはGoogleにiOSほどの収益をもたらしていません。つまり、彼らにとっても奇妙なバランス状況なのです。特に、GoogleがiPhoneでGoogleをデフォルト検索にするために多額の資金を支払っているという事実を考えると。
GoogleとAppleの間には多くの奇妙な資金のやり取りがあります。GoogleはiOSでデフォルト検索になるために年間180億ドル以上をAppleに支払っています。つまりこれは、AppleがAI競争で馬に乗るために、その20分の1を諦めているということです。
繰り返しますが、10億ドルは大金です。社内でより良いものをトレーニングするためにその資金を使えないのでしょうか。彼らは試みてきましたが、社内で持っている最大のモデルは1500億パラメータです。
明確にしておきますが、パラメータ測定はモデルがどれだけ優れているかを知る唯一の方法ではありません。しかし、ここではGoogleが提供できるものとAppleが持っているものの間に桁違いの差があるのです。そしてAppleの最大の弱点が何であるかに気づくと、これはずっと理にかなってきます。
Appleのデータ不足問題
Appleにはモデルをトレーニングするために必要なデータがないのです。Appleがなぜこれほど苦戦しているのかについて、一日中陰謀論を立てることができます。私のお気に入りの一つは、彼らが思考の幻想について発表した論文です。AppleはLLMが推論段階で実際に考えていないことを証明しようとする研究に資金を提供しました。これは興味深いことです。なぜなら、推論は間違いなくほとんどのモデルでほとんどのシナリオにおいて出力の品質を向上させるからです。
しかし彼らは、これらのモデルにおける思考の役割に反論する独自の研究を書きました。それは非常に興味深い研究であり、彼らがこのようなことについて多く考えていることを示していますが、必要な方法では考えていないかもしれません。
しかし彼らが抱えているはるかに大きな問題があります。Appleにはデータがないのです。私は多くの投稿を見てきました。「あなたのデータをより信頼するのはAppleとGoogleのどちらですか?」といった、Twitter上の奇妙な怒りの餌のようなものです。
GoogleやMicrosoftがAppleよりもあなたのデータに関して優れていると本気で信じているなら、あなたは彼らのビジネスモデルを根本的に理解していません。Appleはあなたのデータから収益を上げていません。彼らはハードウェアとサービスのサブスクリプションを販売することで収益を上げています。
Googleは広告データから収益を上げています。Microsoftはほぼすべての業務にデータが必要です。Appleはあなたのデータを収集する大きな財政的インセンティブを本当に持っていない唯一の企業であり、だからこそ彼らはそれをしてこなかっただけでなく、実際にユーザーがよりプライベートで暗号化されたデバイスを使用し、データが漏洩しないようにするために努力してきたのです。
Metaにとって最悪の出来事は、Appleが異なるアプリ間で人々を追跡することを難しくするiOSへの変更を推進したときでした。なぜなら今では、FacebookがAmazonなどの提携している他のアプリであなたが何をしているかを知ることが不可能だからです。
Facebookトラッキングピクセルはかつて大きな話題でした。ウェブサイトに1つの小さなJavaScriptファイルを埋め込むと、人々がサイトに欲しがる派手なFacebookいいねボタンなどすべてを取得でき、Facebookは異なるサービス間でユーザーを追跡するアクセスを得ることができました。つまり彼らはあるウェブサイトから別のウェブサイトに移動し、どれかにFacebookいいねボタンがあれば、それをあなたとあなたのセッションに結びつけて、あなたについて多くを学ぶことができたのです。
Google、Facebook、Microsoft、その他は長年にわたって非常に多くのデータを収集してきたため、これらのモデルをトレーニングするために必要なものの多くを持っています。
主要企業のデータ優位性
では、Appleよりも優れたモデルを持つすべての企業について考えてみましょう。Microsoftはそうです、Azureモデルはそれほど優れていませんが、Appleが作っているものよりは確実に優れています。明らかにGoogleは彼らを圧倒しています。MetaもLlamaシリーズで間違いなく圧倒しています、Llamaがしばらく有意義に進歩していないにもかかわらず。
そういえば、Llama 4のより大きなバージョンはどこにあるのでしょうか。ほぼ1年前に約束されたものを覚えていますか。MetのLlama関連は混沌としています。なのであまり深く考えないでおきます。とにかく、彼らはそもそもそれらを作るためのデータを持っていました。
そしてもちろん大手2社、AnthropicとOpenAI。では、トップにいるこれらの企業がどのようにデータを得たかは明らかです。彼らはデータを持つビジネス上のインセンティブがあったので持っていたのです。そして今、研究者、GPU、資金以外のトレーニングに必要なものはすべて揃っています。これらはすべて補うことができるものです。
この2社はどうでしょうか。AnthropicとOpenAIはどうやってこれを成し遂げたのでしょうか。これは物議を醸す意見ですが、かなり明白だと思います。AnthropicとOpenAIがトレーニングできた方法は、見つけられるすべてのソースからデータをスクレイピングすることでした。
その結果、彼らはこのトレーニングを行うために十分な量のデータを得ました。しかし今、その結果として、これらのサービスのほとんどはそこからデータを取得する能力をロックダウンしています。TwitterやRedditのようなウェブサイトは、以前のようにスクレイピングできないように、APIを完全にロックダウンしています。
かつてはTwitterからファイアホースを監視してサイトに投稿されているすべてのデータを取得したり、Redditをクロールする多数のAPIを使って無限のデータを収集したりすることは比較的簡単でした。AnthropicとOpenAIによるこれらのサービスのスクレイピングが、私がRedditをはるかに使わなくなった原因だとまで言いたいです。なぜなら、Reddit APIが制限されたとき、私が使っていたRedditアプリがその副作用として破壊されたからです。
そしてこのデータを無料で提供するのではなく販売したいというRedditの欲求が、私が気にかけていたこれらすべてのサービスを巻き添えにしました。それは残念です。しかし今では、AnthropicとOpenAIが収集した巨大なデータの山を他の企業が持つことは本当に実行可能ではありません。そしてこれらの他の企業はすべて、主にユーザーを追跡することで独自の別々の方法を得ました。
つまり、これらの企業すべてが、明らかに理にかなっていると思われる理由で、モデルのトレーニングに有用な膨大な量のデータを持っているのです。そしてAppleが持っていないことも明らかだと思います、彼らがデータについて考え管理する方法のためです。
歴史的に、Appleはこれらのことを追跡したり、これらのことを保持することに関心を持ったりしていません。彼らは多くのデータを持っていません。それは今まで素晴らしいことでした。歴史的に、これらのモデルはラベル付けされた大規模なデータコーパスでトレーニングされ、次のトークン予測をより信頼性の高いものにしようとしてきました。
AIトレーニングの進化
今、これらのモデルがトレーニングされているデータは、単に常に大きくなっているだけではありません。歴史的に、私たちは単により多くのデータを山に投げ込み、はるかに長い時間トレーニングを試み、より賢いものが出てくることを望んできました。
今では、モデルに入るデータについての考え方を変えようとする努力が払われています。収集したこのすべてのデータでモデルをトレーニングする代わりに、特別にデータを作成したらどうでしょうか。人々が質問したときに好きだった出力を見て、それでトレーニングしたらどうでしょうか。
モデルをトレーニングするために使用するトレーニングデータの一部としてツール呼び出しを持てるように、偽のエージェント実行を生成したらどうでしょうか。新しいより小さく、より安く、より速いモデルをトレーニングするために使用できる、与えられたモデルの入力と出力が大量にあったらどうでしょうか。
使用しているデータのますます多くがプログラム的または人工的に生成されています。そしてそのデータの多くが、より速く、より小さなモデルを作ることを可能にしています。例えば、GPT-4oは明らかにo3によって作成された多くの出力でトレーニングされており、だからこそこれらのモデル間に多くの類似性があるのですが、GPT-4oははるかに安く、速く、全体的にかなり優れています。
これが、本当に優れたモデルがIDE内に現れている理由だとも思います。Cursorの新しいエージェントモードでは、Composerを導入しました。Composerは、私の理解では、人々がCursorを使用した結果として彼らが持っているデータでトレーニングされている彼らのモデルです。
Claude 4 SonnetやGPT-4oのようなモデルを使用する場合、編集するかしないかの応答品質があります。そしてCursorでプライバシーモードがオンになっていなければ、それは彼らが持っているデータです。
私の理解では、彼らはそのデータをあなたのサービスやコードなどを盗むために使用しているわけではありませんが、間違いなくモデルを改善するために使用しています。そして私はここに内部情報を持っていません。
これは私の正直な推測としての理解であり、私が行った小さな会話や読んだブログ投稿からのものですが、Composerは、自分のデータをCursorに提供しているユーザーが生成した入力と出力で調整およびトレーニングされており、これにより彼らは他のモデルからの最良の結果を見て、より良く、より小さく、より速いモデルを作ることができるのです。
だからこそComposerは他のものと比較して飛ぶように速いのです。Windsurf内の新しいモデルもこのように機能していると推測しています。WindsurfモデルはComposerほど賢く感じませんが、驚くほど優れており、さらに速いです。2,000 TPS程度です。
これらのモデルは成功した実行からのデータでトレーニングされており、それがより良くなることを可能にしています。また、より複雑なフォーマットを実行できるようにもしています。なぜなら、そうでなければ5つの変更ツール呼び出しを適切に機能させるには、はるかに大きなモデルが必要だからです。彼らはそれらのツール呼び出しを収集して、トレーニングデータとして戻しているだけです。非常に理にかなっています。
データ収集の現状とAppleの立場
では、簡単にまとめましょう。これらの企業はレガシーデータを持っています。Appleはどんなデータも持っていません。モデルをトレーニングする方法は、インターネットや他のソースからの既存データでトレーニングしようとすることから、以前のモデルでの成功した実行に基づいてトレーニングし、本当に賢く、重く、巨大なモデルを使用してより小さなトレーニング実行のためのデータを作成し、必要なすべてのデータを慎重に収集しキュレーションすることへとシフトしています。
人間によって作成され、その後ラベル付けされたキュレーションされたデータを企業に販売している会社さえあります。私は、開発者が構築するための偽のプロジェクト、実際に雇用された開発者が決して出荷されない副業プロジェクトに取り組むことを純粋に行い、そのデータをキュレーション、ラベル付けし、他のラボに販売できるようにしている会社に投資しています。とてもワイルドで、とてもクールです。
そしてそれが、これらのモデルがコード、ツール呼び出し、そのすべてにおいてより賢く優れている大きな理由なのです。では、一体全体Appleはここにどう当てはまるのでしょうか。彼らは単にボード上にいないのです。
CursorやWindsurfのような企業は、これらのモデルを出入りし通過する大量のデータを持っており、それを収集し最終的に自分たちのものをトレーニングするために使用できます。Microsoftのような企業も、プラットフォーム上で大量の推論が行われています。
ウェブサイトのCopilot、Windows上のCopilot、またはエディター内のCopilotを通じてです。彼らはそれを使って自分たちのものを強化、ファインチューニング、トレーニングできます。Googleは無限のデータを持っています。彼らは好きなことを何でもできます。
Metaは最近、社内ポリシーを変更しました。以前はLlamaモデルのみを使用できましたが、今では従業員が他のモデルも使用できるようになっており、それも本当に優れたデータのソースになるでしょう。そしてもちろん、AnthropicとOpenAIは世界中で十分な使用量があり、大量のデータを収集できます。
これは実際、Anthropicが非常に敏感になっている問題であり、彼らはモデルへのアクセスから異なるツールを切断することで知られています。彼らは以前Windsurfを切断し、彼らが構築していたもののためにモデルを使用することを許可しませんでした。
彼らはまたOpenAIを切断し、OpenAIがAnthropicモデルからの出力をOpenAIモデルのトレーニングに使用していると考え非難しました。実際には、OpenAIが言っているように、ベンチマークのためだけに使用していました。確かなことは分かりませんが、どちらでも信じられます。
AnthropicはTrey、TikTokチームによるものを切断したばかりです。それは別のAI IDEです。私は以前それについて本当にバイラルになったビデオを作りました。エージェント作業には特に優れていないと感じますし、彼らはあまりにも多くのツールを与えており、その結果は混沌です。
しかし彼らはClaude 4と4.5を中心に非常に積極的に構築していて、それらのモデルへのアクセスを厳しく切断されました。そしてTreyがTikTokに所有され、それがByteDanceに所有され、それが中国に所有されているため、中国企業にこのすべてのデータへの無限のアクセスを持たせたくないのは理解できます。
しかしそれはすべて、4.5 Sonnetの入力と出力が、ある量では4.5 Sonnet自体と同じくらい価値があることを彼らが知っているからです。なぜなら、そのデータを使って独自の類似モデルを作成できるからです。
そう、Anthropicは今多くの企業を切断しています。私はそれについて近々撮影する予定の別のビデオ全体を持っています。しかし、このデータの必要性は狂気じみています。しかしこれらの企業について何か知っているなら、そのうちの1社は正しい価格であれば誰にでも喜んで販売する種類の企業であることを知っているでしょう。
彼らはこれについて本当に考えていません。彼らはただそれをやっているだけです。それがGoogleです。
GoogleとAppleの戦略的提携
Googleは主要事業体をAlphabetという親会社に移行しました。その移行の一部は、「邪悪になるな」というスローガンを捨てられるようにするためでした。それ以来、お金を稼ぎ競合他社を遠ざけるために、たとえ競合他社であっても誰とでも協力するというGoogleの意欲は、少なくとも非常に一貫しています。
そして私は確信していますが、GoogleはAnthropicとOpenAIがそれを得るのを防ぐために10億ドルの取引をここで提示したのです。これを誰が誰と競合しているかという観点から考えるなら、テック史上最もよく知られた古典的なライバル関係は、Microsoft対Appleでした。
古き良きMac対PCのコマーシャルを覚えていますか。そうです、Microsoftはもはやもはや競合としてAppleのことを考えていません。MicrosoftとGoogleは首位を争って常に戦っています。この2社が何らかの本当の理由で長期間うまくやっていくことは非常に稀です。
彼らは今、お互いを好いていません。特に、間違いなくAmazonはこの中のどこかに位置していますが、Amazonは自分たちの独自の領域にあまりにも深く入り込んでいるため、誰もが彼らと競争するのを諦めています。
AmazonとGoogleはしばらくの間戦っていましたが、今では彼らは独自の世界にいるように感じます。AmazonがChromecastの販売をGoogleに遮断した日々をまだ覚えています。彼らはFire TVと競合すると見なしたためです。私の意見では、おそらく訴訟になるべきだったでしょう。ああ、懐かしい反競争的なAmazon。
しかしここで最もこれについて考えているが、最も気にしていない1社はGoogleです。そして彼らは、これらの企業すべてを競合として見ています。では、それについてどうするのでしょうか。ランク付けするのです。
競合他社のランキングと優先順位
もしGoogleがいつでも競合していると考えるこれらすべての企業があるなら、彼らはどのようにランク付けすると思いますか。最近までMetaが最大の競合だったと私は主張します。なぜならGoogleは広告で収益を上げているからです。Metaも広告で収益を上げています。これらは歴史上最大かつ最も成功した広告ネットワークを持つ2社です。彼らは常に戦っています。
では、残りはMetaと比較してどこに位置するのでしょうか。OpenAIは非常に興味深いものです。OpenAIとMetaはおそらくGoogleにとって同じようなレベルだと言えます。彼らはGoogleが収益を上げる方法に対してすぐに害を与えるものではありませんが、Googleの長期的なもの、つまりGoogle.com、GoogleのAIモデル、Googleのインフラ、これらすべてに対しては間違いなく害を与えています。
しかし今のところ彼らはわずかに下だと私は主張します。つまり明らかにAnthropicははるかに下ということです。Amazonは奇妙なものです。今、Amazonをどこに置くでしょうか。GoogleはAmazonについて今どう考えているのでしょうか。正直分かりません。
この2社はもうお互いのことをあまり考えていないように見えます。だから私はAmazonを比較的低く置きます。Anthropicよりわずかに上です。GoogleはAnthropicが本当の競合であるかのように行動しています。だからAnthropicを高く置きます。
Amazonは違うと言います。なぜなら私はGoogle Cloudを使ったことがあるからです。GoogleはAmazonの競合を真剣に扱っていません。しかしMicrosoftは面白いものです。GoogleとMicrosoftは間違いなく今お互いのことを考えすぎています。Microsoftはわずかに高い競合と見なされていると言えます。
しかし今、Appleはどこに行くのでしょうか。リストの最下部です。GoogleにはAppleが勝つことが自分たちを傷つける本当の理由がありません。Appleがより成功することは本当にGoogleを傷つけません。なぜならiPhoneユーザーはGoogleにAndroidユーザーよりも多くの収益をもたらすからです。
Appleの成功は今のところGoogleが気にしている方法では本当にGoogleから何も奪いません。だから彼らは喜んで提携します。しかしGoogleがこのリストの残りの企業を見たとき、彼らははるかに恐れています。特にAI関連では、真ん中のこれら3社、Meta、OpenAI、Anthropicです。
そしてもしGoogleが、自分たちがすでに本当に得意としているモデルトレーニングでいくらかのコストを負担でき、Appleのためにファインチューンを作り、重みを彼らに渡し、Meta、OpenAI、またはAnthropicがiPhoneユーザーから利益を得る可能性を減らせるなら、彼らは喜んでそうします。
私が競合について考えていないとAmazonについて言ったことを撤回するかもしれません。明らかに彼らはPerplexityに法的脅迫を送りました。彼らのAIブラウザはOpenAIがちょうどリリースしたものに似ており、彼らのものはCometと呼ばれています。明らかにCometはAmazonで使用でき、彼らはそれが気に入らず、今彼らに連絡しています。
PerplexityブログにBullings innovationというブログ投稿があります。非常に興味深いものです。後でもっと詳しく調べてみます。つまり、GoogleがAppleと協力することで、真ん中のこれら3社がAppleを顧客として獲得できる可能性が低くなるのです。
彼らはコストを負担し、またAppleに重みを渡すことも喜んでいます。これはAppleが望んでいることだと私は確信しています。彼らはGoogleがユーザーからの入力と出力を受け取ることを望んでいません。Appleは単にそのような運営はしません。
RCS標準化とプライバシーへの取り組み
多くの人が知らない面白い事実です。これは奇妙な脱線になりますが、申し訳ありません。しかしGoogleとAppleの話になると、我慢できません。これは私の特別な関心事の一つです。
RCSというプロトコルがあります。テキストメッセージを送信するためのリッチテキストフォーマットで、SMSの代替です。Googleは歴史的にRCSの大きな支持者でした。なぜならGoogleはテキストをより良くしたいと考えているからです。つまり彼らにはiMessageと競争する実際の方法があるのです。
Appleは青い吹き出しを望んでいるため、RCSの反対者であるように見えます。彼らはiOSメッセージングがiMessageで最高であることを望み、Androidユーザーに悪い気分にさせたいのです。少なくともそれが私たちが考えるように言われていることです。
そして最終的にAppleは裁判所によってRCSをサポートすることを強制されました。一種の。RCSには興味深い落とし穴があります。RCSはRich Communication Servicesの略です。それは誰でもサポートすることを選択できるオープン標準です。しかし標準には何かが欠けています。
暗号化が含まれていないのです。RCS標準は暗号化されていない標準であり、つまりRCSを通じて送信するテキストはすべて暗号化されていませんでした。Googleは、様々なISPが最終的に見るレイヤー、ハックなどが施された怪しいルーターを通じて、ユーザーに暗号化されていないメッセージを送信させたくありません。
ではGoogleは何をしたのでしょうか。GoogleはGoogleサーバーを通じてのみRCSに暗号化を追加しました。RCSメッセージを暗号化できる唯一の方法は、まず暗号化されていないものをGoogleに送信し、Googleが暗号化されたペイロードを送り返して、選択したユーザーに送信できるようにすることでした。
つまりAppleがRCSの暗号化を望むなら、AppleはあなたのテキストのすべてをまずGoogleに送信しなければなりませんでした。Appleはそれを望みませんでした。だから彼らは通常行うことをしました。
彼らは静かに標準を更新し、RCS暗号化のためのオープン標準を作成し、それが採用されるプロセスを超スピードで進め、その後RCSのための実際の暗号化標準を作成しました。それは今機能しており、出荷されており、AppleがRCSを通じて安全なテキストメッセージングを行う方法です。
つまり世論は、Appleはオープン標準をサポートしていないので邪悪でひどいというものです。一方、Googleは文字通り可能な限り多くの暗号化されていないデータを取り込んでいます。それがGoogleだからです。それが彼らの好きなことです。
そしてAppleが行って実際の暗号化標準を作りました。Twitterで読むすべてを信じないでください、皆さん。とにかく、GoogleとAppleには、お互いをサポートし、標準と戦い、見た目とそのすべてにおいて奇妙な歴史がありますが、今日ではそれほど気にしていないと思います。
正直なところ、GoogleとAppleは以前と同じようにお互いを競合として見ていないと思います、特に今は。とはいえ、Appleが正当な理由なくユーザーのデータをGoogleに大量に送信したいとは思っていないと思います。
プライベートクラウドコンピューティングの実装
これがAppleがモデル自体、自分たちのサーバーで実行できる重みを持ちたい理由です。特に彼らがサーバーに多額の資金を費やすことができ、気にしないからです。彼らはそれらを多くの異なることに使用できます。一度多くのGPUを持てば、多くのMinecraftをレンダリングでき、また多くのAIモデルも実行できます。
私はまた、Googleモデルに関する奇妙なことをいくつか知っています。特に、それらの多くがCPUで実行されているということです。それは面白いです。だから私は、GoogleとAppleの現在のインフラの状態の間に十分な重複があり、この提携がさらに理にかなっていると想像します。
では、残っている質問が1つあります。Appleがこれらのモデルを持ち、ユーザーがそれらにものを送信したら、彼らはそのデータを収集するのでしょうか。彼らは、現在Appleとすべてのライバルとの間に存在するデータギャップを埋めるためにこれを使用するのでしょうか。
Appleは今、独自のモデルをトレーニングするのに十分なデータを持っていません。しかしGoogleから良いものを入手し、ユーザーが行うすべての入力と出力を収集すれば、それは彼らにまともなものを作るのに十分なデータを与えるはずです。
おそらくまともなもので、あなたの電話で合理的に実行できるほど小さなもの。なぜならそれが最終的なAppleの目標だからです。彼らはエッジコンピュートまたはAIを持ちたいのです。平均的なアメリカ人が所有する最も強力なコンピューターは彼らのiPhoneです。
ほとんどの人が持っているほとんどのコンピューターよりも強力です。なぜなら彼らはコンピューターを4年から6年ごとにアップグレードするからです。電話は3年から4年ごとにアップグレードします。そして電話もただ非常に先を行っています、特にApple Siliconの前は。
人々のポケットには非常に多くの強力なコンピューターがありますが、これらの大きなモデルを実行するには十分に強力ではありません。しかし適切な動作を十分に小さなモデルに絞り込むことができれば、そのようなエッジで提供できる体験の品質は本当に有望です。
そして誰もまだこの約束を果たしていません。AppleがGoogleから購入しているモデルは、彼らのクラウド用であり、彼らの側で実行できるため、ユーザーがSiriに自宅に電話をかけて応答を送信させると、より良い結果を得ることができます。
しかしAppleはまた、そのデータがどのように渡されるかについて興味深いことも行っています。昨年、Appleはプライベートクラウドコンピュート用のセキュリティで行っている研究の一部を発表しました。
プライベートクラウドコンピュートの概念は、システムレベルで渡されるパケットを暗号化する方法であり、メッセージの内容を実際に知ることなく応答を生成できるようにします。かなり狂気じみています。
このようなことがどこまで進んでいるかは分かりませんが、実際のCPUの他のメーカーやARMなどとの多くの協力があり、適切なプライベートクラウドコンピューティングを行う方法を見つけようとしていることは知っています。つまりユーザーはAppleのクラウドにデータを送信し、Appleがメッセージまたは応答の内容を実際に知ることなく良い応答を生成させることができるのです。
このようなものはすべて初期の研究段階にあります。明らかに、このコードは5日前に公開されました。これは、これらのことが整合している方法の周辺で疑わしいです。ここでの最初のプッシュは2024年10月、つまり1年以上前でした。その後彼らは2025年4月11日に1回行いました。
ここで何が変わったのでしょうか。非常に一般的な更新のようです。もちろん、すべての例はSwiftで書かれています。なかなかの言語です。そして彼らは約1週間前に別の変更をプッシュしました。非常に興味深い。非常に興味深い。
今回はたくさんのファイルがあります。Appleが今プライベートクラウドコンピューティング関連に本当に力を入れているようです。私たちがカバーしている最近のニュースを考えると、興味深いタイミングです。ここで何かが起こっているようです。
また、面白い内部事情です。AppleはSiriチームとAI/MLチームに非常に多くの問題を抱えていたため、社内でAI/MLチームは「AImless」、つまり「目的がない」とブランド化されてきました。面白いダジャレです。そう、AppleのAI関連は社内で多くの批判を受けています。
新リーダーシップとSiriの未来
Siriが欠けていた修正役であるMike Rockwellをどう知っているか。SiriはAppleで新しいリーダーシップの下にあり、Mike RockwellがCraig Federighiの監督の下で管理責任を引き受けています。私はまだCraigがおそらく新CEOになるべきだったと思います。それがどうなるか見てみましょう。
明らかに、Rockwellは関係者によるとSiriを批判することに恥ずかしがっていません。何年もの間、彼は音声アシスタントをよりパーソナライズされたものにするために刷新するアイデアを上級副社長に売り込んできました。
彼はまた、管理変更の前であっても、最近数週間AIグループにアドバイスしてきました。そしてGandreoは長い間Rockwellの後継者候補と考えられてきました。そう。明らかに、これは彼がSiriをVision Proを制御する良い方法にしたいと本当に望んでおり、Vision Proを開発していく中で彼がそれにますます不満を感じたために起こりました。理にかなっています。そう。
彼はSiriチームが音声アシスタントがVision Proをどのように制御できるかを披露するために作成したデモンストレーションに失望を表明しました。その通り。理にかなっています。そしてうまくいけば、この狂気じみたGoogle提携と組み合わせて、Siriが酷くなくなるかもしれません。
彼らはこの記事で、Appleが依然として独自の大規模モデルを開発したいと望んでいることを指摘しました。私は彼らがうまくいけばそこからいくらかのデータを得るか、あるいは少なくとも今や彼らは非常に多くのお金とまともなモデルを持っているので、大量の計算をそれに投げて、自分たちのもののトレーニングに使用するための人工データを大量に生成できると推測しています。
さて、これはAppleがプライベートクラウドコンピューティング構造でモデルを実行する意図があることを確認しているようです。それが突然多くの更新を受けている理由を説明しています。興味深い。そう、彼らはプライベートクラウドコンピューティングに本気で取り組んでいるようです。
彼らはクラウドAI生成を行うための唯一のプライベートソリューションになるかもしれません。彼らはプライバシーに非常にコミットしています。これを今後どのように扱うか興味があります。これについて言いたいことはすべて言ったと思います。
Appleには良いモデルがありません。オープンモデルはどれも彼らには十分ではありません。Googleは彼らにとって十分に良いモデルを持つ数少ない企業の一つであり、Appleを本当に競合として見ていないため、恣意的に価格を下げる数少ない企業の一つです。
私はまた、GoogleがAppleがモデルを使用してより良く、より賢く、または安価なものをトレーニングする能力を信頼していないとも推測しています。そして彼らはまた、Appleがこのモデルを別々に販売する企業ではないとも見ています。
GoogleとAppleの奇妙な歴史的なライバル関係と提携は、これをある種機能する奇妙なマッチにしており、AnthropicやOpenAIのような他の企業に対して、彼らがAIにどう対処するかの長期的なビジョンを考え出そうとする際に使用できるレバーにもなると私は推測しています。
ワイルドな提携です。AppleがGoogleのモデルを購入して自分たちのプライベートサーバーで実行できる日が来るとは思ってもいませんでしたが、もう何も理にかなっていないので、ここにいるわけです。皆さんはどう思いますか。
これはAppleによるクールで賢い動きですか、それとも彼らが敗北を認めているのですか。あなたの考えを教えてください。それでは次回まで、平和を、オタクたち。
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