Apple paga Google un miliardo all'anno per Siri. Microsoft fa il contrario. Stesso problema, due risposte

Sei giorni fa, sul palco del Build di San Francisco, Microsoft ha annunciato MAI-Code-1-Flash: primo coding model proprietario, cinque miliardi di parametri attivi, addestrato in casa senza dati OpenAI. Stamattina, sul palco dell'Apple Park di Cupertino, Tim Cook ha aperto il suo ultimo keynote da CEO annunciando che Siri verrà ricostruito su un Gemini custom da 1,2 trilioni di parametri, licenziato da Google per circa un miliardo di dollari l'anno secondo Bloomberg.

Sei giorni di distanza. I due hyperscaler più verticalmente integrati del mondo — Microsoft con Azure, chip Cobalt e Maia; Apple con il Silicon che ha ridefinito la categoria del PC consumer — hanno risposto allo stesso problema strategico in modi opposti. Il problema è: dove si ferma il valore che vuoi presidiare quando il modello di frontiera è diventato un'utility con un prezzo di listino. Microsoft ha risposto internalizzando il tier basso. Apple ha risposto esternalizzando anche il tier alto.

I due annunci letti insieme dicono qualcosa che nessuno dei due, isolato, racconta.

L'annuncio Apple, fatti verificati

Keynote in apertura WWDC 2026, lunedì 8 giugno, 10:00 ora del Pacifico. È stato esplicitamente posizionato da Apple come ultimo keynote di Tim Cook da CEO: la transizione a John Ternus, attuale head of hardware engineering in Apple dal 2001, è fissata per il 1° settembre 2026. Cook diventa executive chairman e mantiene il presidio sulle relazioni con i regolatori.

Sotto, i fatti tecnici annunciati:

Siri rebuilt su un'architettura a tre livelli: on-device Apple Foundation Model, Apple Private Cloud Compute, Google Cloud per il reasoning pesante.
Modello di frontiera: Gemini custom da 1,2 trilioni di parametri, mixture-of-experts, ottimizzato per summarization, planning e NLU. Otto volte più grande del modello server Apple precedente (circa 150B). La cifra del modello è riportata da Bloomberg / Mark Gurman (5 novembre 2025); Apple non l'ha confermata pubblicamente al keynote.
Costo del deal: circa un miliardo di dollari l'anno. Anche questa cifra è "reportedly" su fonte Bloomberg, non confermata da press release Apple. La marco come tale.
App Siri standalone: in stile chat, bolle iMessage, history sincronizzata via iCloud su iOS 27, iPadOS 27, macOS 27.
Sei OS in beta sviluppatori: iOS 27, iPadOS 27, macOS 27, watchOS 27, tvOS 27, visionOS 27.
homeOS: nuovo sistema operativo per la smart home, hardware HomePad con display 7" e chip A18 in autunno 2026.
Liquid Glass refinement su macOS 27.
iPhone 11 esce dalla compatibilità iOS 27.

Su tutti i punti, è importante essere onesti sui limiti di ciò che è verificabile a poche ore dal keynote. Le quote dirette di Cook, Federighi e Joswiak non sono ancora state pubblicate nel formato press release di Apple Newsroom. Per coerenza non virgoletto.

Il deal Apple-Google in tre livelli

L'architettura annunciata non è un singolo modello. È un router che decide dove far girare la query.

Livello 1, on-device. Apple Foundation Model da circa 3 miliardi di parametri, gira interamente sul Silicon dell'iPhone o del Mac. Architettura a due blocchi (Block 1 con il 62,5% dei layer, Block 2 senza KV projections per ridurre del 37,5% la memoria della KV cache), quantizzazione 2-bit, multilingue su 16 lingue. È quello che già conosciamo dal paper di Apple ML Research del 2025. Nessun dato lascia il device.

Livello 2, Apple Private Cloud Compute. Architettura Parallel-Track Mixture-of-Experts, gira su hardware Apple Silicon nei datacenter Apple. Estende le proprietà di sicurezza del device al cloud, con verifica indipendente del codice in esecuzione. Annunciato a WWDC 2024, ora generalizzato.

Livello 3, Google Cloud. È qui che cambia tutto. Il reasoning pesante, le query a contesto lungo, le richieste complesse vengono instradate verso il Gemini custom 1,2T su hardware Nvidia Blackwell B200 in Google Cloud. Le regole pubbliche di routing non sono state pubblicate; Apple le presenta come gestite da un "system orchestrator" interno. Su questo passaggio si gioca tutta la questione privacy: Apple dichiara anonimizzazione e tokenizzazione delle query a ogni hop. Cosa significhi operativamente sotto GDPR è una discussione che il Garante italiano, due anni fa con Apple Intelligence 1.0, ha già aperto in forma cautelativa. Tornerà.

Un punto importante per chi sviluppa per iOS: il framework Extensions lascia all'utente la scelta tra Gemini, ChatGPT e Claude per Siri, Writing Tools e Image Playground. Il default sotto Siri rebuilt è Gemini; le altre sono integrazioni utente-selezionabili. Anthropic è rimasta nel framework Extensions anche dopo che le trattative con Apple per il modello base sono state interrotte — per cifre richieste troppo alte rispetto a quelle offerte da Google.

Come ci siamo arrivati (il fallimento di Apple Intelligence)

Senza il contesto degli ultimi 24 mesi, il deal sembra una scelta strategica fredda. Con il contesto, è un'ammissione.

WWDC 2024: Apple annuncia Apple Intelligence. Siri rebuild promesso per il ciclo iOS 18.
Marzo 2025: Apple conferma il primo delay, "in the coming year".
Giugno 2025: il target slitta a primavera 2026.
Dicembre 2025: CNBC titola "Apple punted on AI this year".
Inizio 2025, riportato da Gurman: un meeting interno definito "fateful" in cui Apple decide di accelerare drasticamente la strategia. Amar Subramanya viene nominato secondo AI lead sotto Federighi.
2026: il delay di Siri ha rinviato Home Hub, occhiali AR (ora previsti inizio 2027), braccio robotico.

Sul piano interno, Gurman riporta che dirigenti Apple in incontri con dipendenti hanno definito il ritardo "ugly" e "embarrassing". È un linguaggio molto Apple, molto poco Apple-PR.

Le cause strutturali sono note: limiti del dataset di training, scala compute, talent gap. Apple non ha avuto il volano congiunto GPU + dati che hanno avuto Google, OpenAI e Anthropic negli stessi anni. Ha provato a chiudere il gap dall'interno, non ce l'ha fatta ai livelli che si era promessa pubblicamente. Il deal Gemini è la presa d'atto di quel gap, non una decisione strategica nata serena.

Vale la pena dirlo come è: Apple ha provato, ha sotto-performato, ha comprato da fuori. Il resto è narrativa.

Il parallelo Microsoft: due gradienti opposti

Martedì 2 giugno, Microsoft a Build presentava MAI-Code-1-Flash: 137 miliardi di parametri totali, 5 miliardi attivi, MoE sparso, 256K di contesto. Addestrato end-to-end dal team Microsoft AI con "clean and appropriately licensed data". Dichiarato +16 punti su SWE-Bench Pro rispetto a Claude Haiku 4.5, con fino al 60% di token in meno. Già in rollout dentro GitHub Copilot, in tutti i tier dal Free al Max.

A sei giorni di distanza, ecco la coppia.

Dimensione	Microsoft (2 giugno)	Apple (8 giugno)
Modello annunciato	MAI-Code-1-Flash, 137B totali / 5B attivi	Gemini custom, 1,2T parametri
Origine	In-house, training Microsoft end-to-end	Licensing da Google, fine-tuning custom
Tier di capability	Classe Haiku (small, veloce, alto volume)	Frontiera (1,2T, ragionamento complesso)
Direzione strategica	Internalizza il piccolo, sgancia da OpenAI	Esternalizza il grande, si lega a Google
Stack verticale	Azure + chip Cobalt/Maia	Apple Silicon (device + datacenter PCC)
Investimento	Team interno, infrastruttura training, dati	Circa 1 mld USD/anno di licensing (reported)
Lettura culturale	Il modello è infrastruttura: lo voglio mio	Il modello è commodity: lo affitto
Rischio principale	Capability gap vs frontier	Dipendenza strategica + esposizione antitrust

Vista la tabella, è facile scivolare nel meme dei "due opposti". Non lo sono, ed è qui che il pezzo si fa onesto.

Non sono opposti puri: sono due gradienti opposti dello stesso outsourcing. Microsoft ha internalizzato il tier basso del coding e del reasoning, ma per il frontier tier continua a usare OpenAI sotto Copilot accanto a Claude e Gemini. Apple ha internalizzato il tier basso on-device (il Foundation Model da 3B gira su iPhone, niente cloud), ma per il frontier tier compra da Google. Entrambi tengono per sé la parte "infrastruttura locale", entrambi esternalizzano quello che non riescono a fare al livello che il mercato pretende.

La differenza vera è di scala dello sforzo.

Microsoft ha costruito un team da zero, una pipeline dati pulita, un'infrastruttura di training propria, e ha tagliato il revenue share verso OpenAI con la rinegoziazione del 27 aprile 2026 che ha eliminato l'esclusiva. È uno sforzo industriale. Apple ha staccato un assegno da circa un miliardo l'anno — circa l'1% del free cash flow annuo (~100B). È cheap insurance, non commitment industriale. Una frazione del marketing budget.

Cosa rivela: capability gap vs dipendenza dal frontier

Letti insieme, i due annunci ammettono due cose diverse, ed entrambi sono onesti a modo loro.

Microsoft ammette di non riuscire a non passare per il frontier. Tutto il valore strategico di Copilot, M365, Foundry resta legato a un fornitore di frontiera che non è suo. MAI-Code-1-Flash sposta il traffico ad alto volume e basso rischio. Non sostituisce GPT-5 sui task complessi.

Apple ammette di non riuscire a fare il frontier. Tutto il valore strategico di Siri rebuilt — la promessa di un assistente che fa cose dentro le app, che ricorda contesto personale, che esegue tool call complessi — gira su un modello fatto da Google su hardware Nvidia in datacenter Google. Apple Silicon, qui, è scena di apertura e di chiusura. Il secondo atto sta su B200 affittati.

Né una né l'altra è una sconfitta. Sono due modi diversi di dire la stessa frase: nel 2026, nessuno dei due hyperscaler più verticalmente integrati al mondo riesce più a coprire tutto lo stack AI da solo. La verticalizzazione totale non esiste più. Esiste solo la scelta di quale recinto aprire.

Cosa cambia per il dev italiano

Tre cose pratiche, niente fumo.

Foundation Models framework e App Intents. Il framework che Apple ha introdotto a WWDC 2025 permette a un'app iOS/macOS di chiamare il modello on-device direttamente. Con WWDC 2026 ci si aspetta un'estensione a routing trasparente verso i livelli PCC e Gemini — il dettaglio operativo va verificato sulle dev docs nei prossimi giorni. La parte già attivabile oggi sono gli AppIntent: chi ha la propria app con Intents definiti correttamente raccoglie il valore della nuova Siri nel momento esatto in cui l'utente la attiva. Chi non li ha, resta fuori dal flusso agentic.

Privacy e GDPR sul routing Google Cloud. Il punto critico per chi sviluppa app B2B in mercati regolati (sanità, finanza, PA). Quando una query Siri viene instradata al livello 3, lascia la galassia Apple ed entra in quella Google. Apple dichiara tokenizzazione e anonimizzazione, ma il transito su un cloud terzo è un fatto contrattuale e normativo. Per un'app italiana che processa dati utente sensibili, valutare da subito come gestire MDM con tier "no extension" e quale flag opt-out esporre in onboarding aziendale. Il Garante si era espresso con cautela su Apple Intelligence 2024. Aggiornerà la posizione, e farà tendenza europea.

Xcode 27 e Framework Extensions. Già da Xcode 26 e 26.3 i provider sono multipli: ChatGPT nativo, Claude via API key, agenti autonomi con OpenAI Codex e Claude. Xcode 27 dovrebbe spingere sull'integrazione che "solo Apple può fare" — SwiftUI Preview profonda, Simulator per agenti che testano UI. L'integrazione Gemini esplicita in Xcode non è confermata al momento del keynote: plausibile dato il deal Siri, ma non è stata annunciata sul palco. Da verificare quando escono le note sviluppatori complete.

Il messaggio operativo è uno: investire ora su Intents tipizzati, parametri descritti, integrazione Extensions. Il dev iOS italiano che oggi aggiorna i suoi AppIntent raccoglie a settembre con Siri rebuilt in stable, senza dipendere da quale modello l'utente avrà selezionato come default.

Reazioni: chi vince oggi, chi protesta

Sundar Pichai vince oggi. Senza commento pubblico, ma con la posizione più forte di sempre. Google paga ad Apple circa 20 miliardi l'anno per il default di ricerca su Safari, deal in appello federale dopo la sentenza Mehta del 2024. Adesso Apple paga a Google circa un miliardo l'anno per il motore di Siri. Il flusso netto resta ampiamente a favore di Apple, ma la dipendenza incrociata si è appena rafforzata, proprio mentre il deal search è sotto scrutinio antitrust. Il timing non è ottimale per chi vuole convincere un giudice federale che le due aziende non siano legate in modo problematico.

Sam Altman valuta azione legale. Più fonti riportano che OpenAI sta considerando un'azione legale contro Apple per come ChatGPT è stato integrato in Siri (iOS 18). OpenAI si aspettava ricavi a otto-nove cifre dalle subscription convertite dentro l'esperienza Apple. Non li ha visti. Apple ha promosso Gemini al ruolo di default per Siri rebuilt. La tensione è pre-WWDC; l'annuncio di oggi la rende strutturale.

Dario Amodei resta nel framework. Anthropic era in trattativa con Apple per il modello base, le cifre richieste sarebbero state più alte di quelle che Google ha accettato. Apple ha scelto Google. Anthropic resta nel framework Extensions di iOS 27 come opzione utente. È coerente con la strategia che Anthropic ha mostrato negli ultimi mesi: presenza dappertutto, esclusiva da nessuna parte. Se i dati di share del web traffic LLM degli ultimi mesi reggono (ChatGPT in calo, Gemini in forte crescita, Claude in crescita più lenta ma costante), Claude resta vincente sui dev e perde poco sui consumer.

Una nota sulla narrazione "custom"

Va detto una volta, e poi chiusa. Il "1,2T parametri" presentato come modello speciale fatto per Apple, per quanto possiamo verificare, è un Gemini con fine-tuning e ottimizzazione sul workload Apple. Gemini 2.5 Pro è già nella stessa fascia parametrica. Non è un'architettura segreta disegnata in collaborazione bilaterale. "Custom" qui significa: addestrato/fine-tunato per i task Apple, deployato su un'istanza dedicata in Google Cloud, con SLA dedicati e routing controllato. È sufficiente perché Apple possa dire "è il nostro modello server" senza mentire. Non è sufficiente perché qualcuno possa dire "Apple ha un modello frontier proprio".

La sfumatura conta, perché è esattamente lì che la frase "Apple paga Google" diventa più precisa di "Apple ha un nuovo modello Siri".

Quale recinto apriamo

Nel 2024 il dibattito tra commentatori era se Apple e Microsoft sarebbero stati capaci di tenere lo stack AI completamente in casa, come avevano fatto con il Silicon e con Azure. La risposta del giugno 2026, in quattro giorni, è arrivata da entrambi: no.

Microsoft tiene per sé il tier basso del coding e del reasoning, paga ancora il frontier a OpenAI sotto Copilot, e ha smesso di pagare il revenue share. Apple tiene per sé il tier on-device e il livello PCC con il proprio Silicon, paga il frontier a Google, e ha rinunciato a costruire un modello server di frontiera. Le due strategie non sono speculari ma sono lo stesso disegno: scegliere consapevolmente dove fermare l'integrazione verticale e dove accettare di essere il cliente di qualcun altro.

Per chi sviluppa, il messaggio è meno epico ma più utile. La domanda non è "chi vincerà tra Apple, Microsoft, Google, OpenAI, Anthropic" — la risposta non interessa più nessuno, perché il modello è diventato una scelta runtime. La domanda è dove ognuno di noi piazza il proprio livello di integrazione: cosa giriamo on-device, cosa giriamo dentro il nostro perimetro cloud, cosa accettiamo di mandare al frontier di un fornitore. È esattamente la stessa decisione che hanno preso oggi Apple e Microsoft, scalata alla nostra azienda, al nostro prodotto, al nostro utente.

E quella decisione, finalmente, è nostra. Non di Cupertino e nemmeno di Redmond.

Per chi vuole continuare la lettura:

Il pezzo che fa coppia con questo: Microsoft fa il suo coding model. La fine della fiducia tra hyperscaler e foundation labs
Sul costo reale dei modelli di frontiera: Opus 4.8 Fast Mode 3×: cosa significa davvero
Sulla velocità degli ecosistemi che si stanno chiudendo: Anthropic e Stainless, 48 ore secondo Karpathy
Sul contesto europeo e italiano: Anthropic a Milano: cosa cambia per il dev italiano

Fonti: