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国行苹果 AI 开测:阿里千问拿走大脑,当年稳拿第一顺位的百度为什么被边缘化了?

发布时间：2026-11-07 13:17:39 最近访问：2026-11-07 13:17:40

过去 48 小时，不少国内的极客和果粉已经刷上了开发者测试版，国行 iPhone 屏幕四周那圈期待了两年的彩色光环，终于亮了起来。

但点进系统设置查看底层模型支持时，情况却出乎很多人的意料：整个系统的深度问答、写作工具与多模态生成，全部由阿里巴巴的“通义千问”支持；而两年前被外界普遍视为首选合作方的百度，在真机里几乎隐形。

这场持续了将近两年、涉及大规模算力重组与技术方案权衡的合作，过程远比通稿里的几句话复杂。

01 / 系统设置里的实际分工：谁负责生成，谁负责检索？

在刚刚推送的系统测试版中，国行 Apple Intelligence 的落地形态已经明确。

在系统设置的「Apple 智能与 Siri」页面中，分工界限非常清晰：

当用户需要 Siri 进行长文本分析、起草发言稿或提炼 PDF 核心内容时，系统弹出的授权调用方，全部指向阿里通义千问（Qwen）；

百度并未参与核心生成与推理环节，仅出现在“视觉智能（Visual Intelligence）”的一个分支功能里——当用户拍照识别未知物体、选择“用搜索引擎识别”时，系统才会调用百度的网页与图像检索数据库。

这个结果与两年前的市场预期反差极大。

2024 年上半年，关于“苹果牵手百度文心”的消息频频见诸报道，甚至有消息称苹果曾提供算力支持，让百度针对 iPhone 的交互场景进行专项微调。在当时的市场判断中，百度被普遍视为第一顺位。

然而两年过去，实际落地形态发生了明显位移：百度未进入核心生成引擎，仅保留了外部搜索接口；阿里千问则直接接入了系统级大模型的主要入口。

02 / 苹果选择模型底座的三项硬指标

苹果在技术供应链上的筛选标准向来明确。工程团队在评估大模型合作方时，核心依据主要是工程落地与运行指标。

阿里千问之所以成为最终选择，主要契合了以下三项要求：

第一：开源社区验证的模型能力

大模型的实际水平最终体现在真实开发场景中。过去一年多时间里，阿里通义千问的 Qwen 2.5 系列在开源社区获得了大量实际应用。在代码生成（HumanEval）、长文本理解（MMLU）和数学计算等测试中，Qwen 在同参数量级下展现出了稳定的执行精度。苹果需要的是系统指令遵循度高、输出稳定的底座，开源社区的广泛验证提供了实际参考。

第二：云端算力规模与合规落地能力

在海外，苹果采用基于自研 M 系列芯片的私密云计算（Private Cloud Compute, PCC）架构处理复杂请求。但在国内落地，首要前提是符合监管要求：数据境内存储，算法完成网信办安全评估与备案。阿里云拥有国内规模领先的云计算基础设施，且承诺了超过 3800 亿元人民币的云与 AI 资本开支。在面对数亿台活跃 iPhone 的并发请求时，其机房网络、调度系统与合规经验，能提供相对成熟的承载能力。

第三：业务边界与合作配合度

在终端业务上，阿里没有自研智能手机硬件，与苹果不存在硬件产品线的直接竞争。对于阿里而言，千问接入 iPhone 可以直接获取高净值终端用户群，因此更愿意在技术接口、数据隔离和联合微调等环节全力配合苹果的标准；相比之下，自建闭环生态的厂商在条款谈判与业务协作上往往面临更多博弈。

03 / 百度在大模型竞争中的重心转移

复盘百度的合作演变，核心在于大模型竞争从早期概念发布转向深层工程落地过程中出现的节奏差异。

2023 年百度率先推出文心一言，在先发优势上确实领先。但在随后的商业化和开发者生态建设中，格局逐渐变化：

根据国际数据公司（IDC）发布的《中国 AI 软件市场半年度追踪报告》显示，在面向企业与开发者的 MaaS（模型即服务）市场上，阿里云占据了 46.6% 的份额，而百度为 7% 左右。

这种生态落差在具体产品对接中产生了一定影响：

复杂场景下的指令稳定性：据参与早期适配的相关信源表示，在多轮对话与系统级深度联动中，模型的准确率和长上下文处理能力直接影响用户体验，而苹果对误触率的容忍度极低；
开源与闭源的演进速度：阿里依靠开源策略，吸引了大量开发者共同构建工具链和优化算子，推动了模型版本的快速迭代；
保留检索核心优势：苹果最终将百度的合作范围锁定在中文网页索引与图像库上。在以图搜物等检索任务中，百度积累的数据资产依然具备稳定价值，但这属于外部搜索能力的补充，而非系统原生智能的构建。