Apple宣佈以「Core AI」框架取代Core ML：WWDC 2026將重塑開發者生態

一、消息來源與披露背景：Gurman再次搶先揭示Apple路線圖

2026年3月1日，Bloomberg最具影響力的Apple線人記者Mark Gurman在其廣受關注的Power On電子報中，率先披露了Apple的一項重大開發者工具變革計劃。根據Gurman掌握的消息來源，Apple正在積極開發一套名為「Core AI」的全新軟件框架，目標是在今年六月舉行的全球開發者大會（WWDC 2026）上正式發佈，並最終取代自2017年起一直擔當Apple機器學習開發基石的Core ML框架。

Gurman作為過去十年間Apple內部消息最準確的外部記者之一，其報道的可信度在業界有着良好口碑。從歷史紀錄來看，他在Power On電子報中披露的Apple產品及戰略方向，最終被官方證實的比例極高。此次報道的時間點——距離WWDC僅約三個月——也暗示相關計劃已進入較為成熟的開發階段，而非僅處於內部討論或概念驗證的早期。對於全球超過三千四百萬名Apple平台開發者，以及依賴Apple生態系統的企業和消費者而言，這一消息預示着未來數年間開發範式的根本性轉變。

二、從Core ML到Core AI：一個名稱變更背後的範式轉移

表面上看，從「Core ML」到「Core AI」不過是兩個字母的替換。但在科技行業的語境中，這一看似微小的命名變更，承載着遠超表面的戰略意涵。Core ML自2017年在WWDC上首次亮相以來，一直是Apple為開發者提供的核心機器學習框架。它讓開發者能夠將訓練好的機器學習模型整合到iOS、iPadOS、macOS及watchOS應用程式中，利用Apple設備上的Neural Engine和GPU進行高效的端側推論。從影像辨識到自然語言處理，從動態偵測到推薦系統，Core ML在過去九年間支撐了數以百萬計的應用功能。

然而，「機器學習」（Machine Learning）這一術語在2024至2025年間經歷了一場深刻的語義貶值。隨着ChatGPT、Gemini、Claude等大型語言模型的爆發式流行，公眾和企業對AI技術的認知已從學術概念轉變為日常工具。在這一語境下，「ML」聽起來過於技術性和陳舊，而「AI」則代表着前沿、智能和無限可能。Google早已將其研究部門從「Google Brain」重組為「Google DeepMind」並全面擁抱AI品牌；Microsoft將AI整合至其每一條產品線的命名中；Meta更是以「AI for Everyone」作為其2025至2026年的核心宣傳口號。Apple作為全球市值最高的科技企業，在品牌語言上從「ML」過渡到「AI」，既是順應潮流的必然，也是重塑市場敘事的主動選擇。

但Core AI的意義遠不止於品牌重塑。根據Gurman的報道，新框架在技術架構和功能範疇上都將實現對Core ML的顯著超越。Core ML的設計哲學以端側推論為核心——開發者將預先訓練好的模型轉換為Core ML格式，嵌入應用程式中，在設備本地完成推論計算。這種模式的優勢在於隱私保護和離線可用性，但劣勢在於對模型大小和複雜度的天然限制。Core AI則被設計為一個更為靈活的混合框架，既保留端側推論的能力，又新增對雲端AI服務和第三方AI模型的原生整合支持。這意味着開發者未來可以在同一個統一的API框架下，無縫調用Apple自家的端側模型、Apple Intelligence的雲端服務，以及來自OpenAI、Google、Anthropic等第三方供應商的AI能力。

三、第三方AI模型整合：Apple罕見的開放姿態

Core AI框架最引人注目的設計方向，是其對第三方AI模型整合的明確支持。這一取向在Apple的歷史中極為罕見。Apple長期以來以封閉生態系統著稱——從硬件到軟件，從晶片到服務，Apple傾向於端到端地控制用戶體驗的每一個環節。這種策略為Apple贏得了無與倫比的產品一致性和用戶體驗品質，但也限制了生態系統的靈活性和開放性。

在AI領域，Apple面臨的現實迫使其不得不調整這一長期策略。儘管Apple擁有強大的晶片設計能力和龐大的用戶基礎，但在大型語言模型和生成式AI的研發上，Apple明顯落後於OpenAI、Google DeepMind、Anthropic及Meta等專注於AI的競爭對手。Apple Intelligence自2024年發佈以來，在功能深度和模型能力上與競品存在顯著差距，這一點從用戶反饋和媒體評測中均可清楚觀察到。與其在短期內追趕對手在大模型領域的多年積累，不如通過框架層面的開放設計，讓開發者能夠靈活選擇最適合其應用場景的AI模型——無論這些模型來自Apple自身還是第三方。

這種開放策略與Apple在iOS 26.4中引入Gemini驅動的Siri功能高度吻合。Apple已確認將在2026年春季的iOS 26.4更新中，讓Google的Gemini模型為Siri的部分對話能力提供後端支持，這是Apple首次在其核心助理產品中整合非自研的AI引擎。Core AI框架可以被視為這一開放策略在開發者工具層面的制度化延伸——Apple不僅自己使用第三方AI模型，更為整個開發者社區提供了標準化的工具和接口來做同樣的事情。對開發者而言，這意味着他們可以在Apple的框架內，根據應用需求和成本考量，自由選擇來自不同供應商的AI能力，而無需自行搭建複雜的模型調度和接口適配層。

四、Apple的AI投資困境：以小博大的生存邏輯

理解Core AI框架的戰略意義，必須將其置於Apple在AI軍備競賽中的獨特處境之下。根據公開財報數據，Apple在2025財年的資本支出總額約為127.2億美元——這是一筆絕對數字上相當可觀的投資，但與其在AI領域的主要競爭對手相比，差距令人震驚。Microsoft在同一時期的AI相關資本支出超過800億美元；Google母公司Alphabet投入約500億美元；Meta的AI資本支出超過380億美元；而Amazon更是以超過1,250億美元的天量投入領跑全行業。即便考慮到各公司業務結構和投資定義的差異，Apple在AI基礎設施上的投入強度仍然顯著低於同業。

這種差距的根源在於Apple獨特的商業模式。Microsoft通過Azure雲端平台將AI能力變現，需要大規模數據中心投資；Google和Meta以廣告為核心收入，AI直接驅動廣告效率和用戶參與度，投資回報路徑清晰；Amazon的AWS雲端業務是全球最大的AI基礎設施供應商之一。Apple則以硬件銷售和服務訂閱為主要收入來源，其AI能力的價值主要體現在提升設備體驗和生態系統黏性，而非作為獨立的雲端服務出售。因此，Apple在AI基礎設施上的投資邏輯天然不同——它不需要建設與Google或Amazon相媲美的數據中心集群，而是需要確保其設備端的AI體驗足夠優秀，以及能夠高效接入最佳的第三方AI服務。

正是在這一背景下，Core AI框架的戰略價值才真正凸顯。Apple無法也不需要在大模型訓練上與投入百億美元的對手正面競爭，但它可以通過構建一個優秀的AI整合框架，讓最好的AI能力——無論來自何方——都能以最佳方式呈現在Apple的設備上。這本質上是一種平台策略：Apple不必成為最好的AI模型製造者，但可以成為最好的AI模型分發者和整合者。就如同Apple不製造大部分App Store上的應用，但通過提供卓越的開發工具和分發平台，讓全球開發者為Apple的用戶創造價值。Core AI框架正是這一策略在AI時代的延伸。

五、Apple AI戰略的全面重組：人事、產品與技術路線

Core AI框架的推出並非孤立事件，而是Apple AI戰略全面重組的組成部分。在人事層面，Apple AI業務在過去數月間經歷了最高領導層的更替。長期擔任Apple AI及機器學習主管的John Giannandrea——這位前Google搜索及AI負責人於2018年加入Apple，是Apple AI策略的主要設計者——已正式退休。接替他的是Mike Rockwell，此前負責Apple Vision Pro及擴增實境團隊的資深高管。Rockwell的任命頗具深意：他並非傳統意義上的AI研究專家，而是一位以產品工程和跨團隊協調能力著稱的管理者。這一人事變動暗示Apple對AI領導力的期望已從基礎研究導向轉變為產品整合和商業化導向——Apple需要的不再是構建最前沿的AI模型，而是將各種AI能力最有效地整合到數十億台Apple設備中。

在產品層面，Apple正在多條平行軌道上推進AI布局。最受矚目的是Gemini驅動的Siri升級，預計將在2026年春季隨iOS 26.4推出。這一升級將使Siri首次具備與ChatGPT和Gemini等對話式AI助理相媲美的自然語言理解和生成能力，結束Siri長期以來在智能助理競爭中的落後局面。與此同時，Apple內部正在推進自研大型語言模型的開發——代號「Ferret-3」的系列模型預計將在2026至2027年間逐步成熟，最終目標是減少對Google Gemini等外部模型的依賴。

在基礎設施層面，Apple已在美國德克薩斯州休斯頓啟動了AI伺服器的生產設施。這一舉措標誌着Apple首次涉足大規模AI計算基礎設施的自主建設——此前Apple的Private Cloud Compute（私有雲計算）主要依賴自研Apple Silicon晶片在第三方數據中心中運行。在休斯頓建設自有AI伺服器產線，既是對供應鏈安全的考量，也是為未來更大規模的雲端AI服務部署打下基礎。將這些舉措——新框架、新領導、新產品、新基建——串聯在一起，可以清楚看到Apple正在以自身獨特的方式構建一套完整的AI戰略體系，而Core AI框架正是這一體系中面向開發者的核心界面。

「Apple的AI策略從來不是要在模型參數量上超越對手，而是要讓最好的AI能力以最私密、最無縫的方式融入用戶的日常生活。Core AI框架體現的正是這一哲學——它不在乎AI模型來自何處，只在乎它在Apple設備上能為用戶帶來怎樣的體驗。」——一位熟悉Apple AI計劃的業內人士

六、iOS 27的AI願景：開發者將面對怎樣的新世界

Core AI框架隨iOS 27、iPadOS 27及macOS 27一同發佈的計劃安排，意味着2026年秋季將成為Apple開發者生態的一個分水嶺。對開發者而言，Core AI帶來的不僅是新的API和工具——更是一種全新的應用開發思維模式。在Core ML時代，開發者需要自行選擇、訓練或獲取機器學習模型，將其轉換為Core ML格式，然後在應用中調用。整個流程偏向於專業化和技術導向，對不具備深度機器學習背景的開發者而言門檻較高。

Core AI框架的設計理念則是降低這一門檻，同時擴大AI能力的覆蓋範圍。開發者可以通過統一且標準化的API，以聲明式的方式指定應用所需的AI能力——例如「需要文本摘要功能」或「需要圖像生成能力」——而由框架自動選擇和調度最合適的後端模型，無論該模型運行在設備本地、Apple的Private Cloud Compute中，還是第三方的雲端服務上。這種抽象層的設計類似於Apple在其他領域（如CoreLocation之於定位服務、AVFoundation之於音視頻處理）已成功驗證的模式——開發者只需關注「我需要甚麼能力」，而無需深入了解底層實現的技術細節。

對於已經深度依賴Core ML的既有應用，過渡期的安排至關重要。根據Gurman的報道，Apple計劃讓兩套框架在初期並存，這意味着現有的Core ML模型和工作流不會因iOS 27的發佈而立即失效。這種漸進式過渡策略符合Apple的一貫風格——Apple在引入重大技術變革時，通常會提供足夠長的過渡視窗，允許開發者按自身節奏完成遷移。Swift取代Objective-C的過程歷時超過十年，至今仍在進行中；從32位到64位的架構遷移同樣歷經數年的過渡期。開發者可以合理預期，Core ML在iOS 27及後續數個版本中仍將獲得基本維護支持，但新功能和性能優化的重心將全面轉向Core AI。

七、行業觀察：Apple的平台策略能否在AI時代奏效？

Apple將Core AI定位為AI能力的整合平台而非AI模型的直接競爭者，這一策略引發了業界的廣泛討論。支持者認為，這是Apple在面對現實約束（AI投資規模相對較小、大模型研發起步較晚）時做出的最明智選擇。正如App Store的成功證明了平台模式在移動軟件分發中的威力，Core AI有潛力在AI能力分發中複製同樣的成功——Apple控制着全球最富有消費群體使用的設備，任何AI模型供應商都渴望通過Apple的管道觸達這些用戶。通過Core AI框架，Apple可以在不自行構建頂尖大模型的前提下，確保其用戶始終能夠獲得市場上最好的AI體驗。

質疑者則指出，AI與傳統軟件存在本質差異，平台策略的有效性可能受到限制。在App Store模式中，Apple控制着分發管道和支付系統，對開發者擁有強大的議價能力。但在AI模型市場中，主要的模型供應商——OpenAI、Google、Anthropic——本身都是體量龐大、融資充裕的科技巨頭，他們不會像獨立應用開發者那樣依賴Apple的分發管道。如果Google選擇以更優惠的條件在Android平台上提供Gemini整合，或者OpenAI決定將最強大的功能保留在自己的ChatGPT應用中，Apple的平台中間商角色可能面臨壓力。此外，AI能力的差異化主要取決於模型本身的質量，而非展示模型的框架——這意味着Core AI框架的技術優越性，可能不足以彌補Apple自研模型與競品之間的能力差距。

然而，Apple也並非完全依賴第三方。「Ferret-3」系列自研模型的持續開發，表明Apple正在構建自身的AI模型能力作為長期底線。Apple在端側AI推論方面的優勢——得益於Apple Silicon中日益強大的Neural Engine——也不容低估。對於需要低延遲、高隱私的應用場景（如生物識別、健康數據分析、即時翻譯等），端側AI推論仍然是最佳選擇，而Apple在這一領域的硬軟件整合深度是任何競爭對手都難以匹敵的。Core AI框架的真正價值，可能在於它讓Apple能夠在端側AI（自身優勢）和雲端AI（整合第三方優勢）之間實現靈活調度，為用戶提供最佳的綜合體驗。

八、香港開發者視角：機遇、挑戰與行動建議

對香港的Apple平台開發者和科技企業而言，Core AI框架的到來既是重大機遇，也帶來了需要前瞻性應對的挑戰。香港作為亞洲重要的金融和科技中心，擁有一個活躍的iOS開發社區。從大型金融機構的企業級應用，到本地生活服務類的消費者應用，Core ML在香港開發者中的滲透率不低。這些開發者需要從現在開始規劃向Core AI的遷移路線。

從機遇角度看，Core AI框架降低了AI整合的技術門檻，這對香港的中小型開發團隊尤為有利。此前，要在iOS應用中整合高質量的AI功能，開發者需要自行處理模型選擇、格式轉換、推論優化等一系列技術環節，這對人力有限的小團隊構成了不小的負擔。Core AI的統一API和自動模型調度機制，有望將AI功能的整合從「需要專門的機器學習工程師」降低為「任何有經驗的iOS開發者都能完成」的水平。對於香港蓬勃發展的金融科技（FinTech）領域，Core AI可能帶來的即時價值尤為顯著——智能客戶服務、風險評估輔助、個性化財務建議等功能，都可以通過Core AI框架更快速、更低成本地整合到銀行和理財應用中。

從挑戰角度看，香港開發者需要關注幾個關鍵問題。首先是數據隱私和跨境合規。Core AI框架支持雲端AI服務調用，這意味着應用的用戶數據可能需要傳輸至境外的AI模型伺服器進行處理。在香港《個人資料（私隱）條例》的框架下，以及考慮到部分應用（特別是金融和醫療領域）受到的額外監管要求，開發者需要仔細評估Core AI的數據路由機制，確保合規。其次是對第三方AI服務的依賴風險——如果應用的核心功能建立在某一第三方AI模型之上，該模型的服務中斷、定價調整或API變更都可能對應用造成直接衝擊。香港開發者在設計應用架構時，應充分利用Core AI框架的模型抽象層，確保可以在不同AI供應商之間靈活切換。

具體的行動建議包括：第一，從現在起密切追蹤Apple關於Core AI的官方文檔和開發者預覽版本，WWDC 2026的相關議程應被列為必看內容；第二，對現有使用Core ML的項目進行審計，評估遷移至Core AI的工作量和時間線；第三，開始探索第三方AI模型的能力和定價，為Core AI正式上線後的模型選擇決策積累經驗；第四，在團隊能力建設方面，確保至少有成員具備AI應用架構的設計能力，以充分把握Core AI帶來的開發效率提升。Apple的每一次重大框架變革——從UIKit到SwiftUI，從Objective-C到Swift——都重新定義了開發者的競爭格局，而那些最早適應變革的團隊，往往能夠獲得最大的先發優勢。Core AI的到來，很可能又是這樣一個重新洗牌的時刻。