Platforms State of the Union

一句话判断

Apple 终于把大模型 API 开放给云端了，而且小开发者能免费使用 Private Cloud Compute (私有云计算) 额度，这是今年最实在的福利。

这场 Session 讲了什么

去年 Apple Intelligence 只能在端侧跑，受限于设备算力，稍微复杂点的生成任务直接歇菜。今年 Apple 给 Foundation Models framework 加上了 Server models (云端模型) 支持，底层甚至拉来了 Google 的 Gemini 家族模型救场。

最实在的福利是：只要你的 App 首次下载量不到 200 万，调用 Private Cloud Compute (私有云计算) 跑云端模型完全免 API 费用。同时，App Intents 彻底变成了系统级 AI 的“路由器”，通过 Spotlight semantic index (Spotlight 语义索引) 让系统智能主动把你的 App 推到用户面前。

这对独立开发者是绝对的利好，不用自己掏钱买第三方 API 就能做重度 AI 功能。对中大厂来说，App Intents 的系统级流量入口成了必争之地，不接入就等于在 AI 时代隐身。

值得深挖的点

Foundation Models 的云端扩展与“白嫖”额度

Apple 承认了端侧模型搞不定复杂任务，所以引入了 Server models (云端模型)。跟 Google 合作是个明确的信号：Apple 自己在前沿大模型上还有差距，需要借力。

200 万下载量以下免费使用 Private Cloud Compute (私有云计算) 这一招非常聪明。AI 功能最大的阻碍就是推理成本，Apple 直接替小开发者把单买了，这会催生一大批原本因为成本而搁置的 AI 创意应用。

不过这里有个明显的 trade-off。免费额度用完后，云端模型的计费标准目前还没明确，如果价格比直接调 OpenAI 还贵，那中大厂可能还是会选择自己接第三方 API。另外，虽然 PCC 主打隐私，但当你选择 “cloud model provider of your choice” (自选云端模型提供商) 时，数据不可避免地要离开 Apple 的封闭环境，隐私合规的锅得开发者自己背。

App Intents 成为系统级 AI 的“路由器”

以前大家觉得 App Intents 只是个 Siri 捷径的升级版，现在它成了 System orchestrator (系统协调器) 的核心。Apple Intelligence 要理解用户意图并跨 App 执行任务，全靠 App toolbox (应用工具箱) 来识别各个 App 暴露的 Intent。

这意味着 App 的核心功能如果不包装成 App Intents，系统级 AI 就根本不知道你存在。Spotlight semantic index (Spotlight 语义索引) 会抓取你的 App 数据，当用户提问时，系统会优先把流量分发给 Intent 定义得最清晰的 App。

好的一面是，这打破了传统的 App 孤岛，用户体验更连贯。坑在于，开发者需要重新梳理业务逻辑，把核心操作拆解成原子化的 Intent，同时还要处理好权限控制，别让 AI 越权执行了敏感操作。

代码片段

1. 使用 Foundation Models 处理多模态输入

场景：在折纸 App 中，让用户拍一张折纸半成品，模型识别并给出下一步建议。

import FoundationModels

// 初始化系统提供的 Foundation Model
let model = SystemFoundationModel()

func getNextOrigamiStep(image: Image) async throws -> String {
    // 构建包含图像和文本的多模态提示词
    let prompt = Prompt(
        "这是一张折纸的半成品照片，请告诉我下一步该怎么折。",
        images: [image]
    )
    
    // 调用模型生成回复，支持流式输出
    let response = try await model.generateText(for: prompt)
    return response.text
}

坑：图像输入会显著增加 Token 消耗，在端侧模型下可能会导致内存飙升，务必在后台线程处理并做好超时控制。

2. 暴露 App Intents 供系统 AI 调用

场景：让系统智能能够直接通过语音或文本指令，在你的折纸 App 中创建一个新的项目。

import AppIntents

// 定义创建折纸项目的 Intent
struct CreateOrigamiProjectIntent: AppIntent {
    static var title: LocalizedStringResource = "创建折纸项目"
    static var description = IntentDescription("在折纸应用中创建一个新项目")
    
    // 定义项目名称参数，系统 AI 会自动提取用户语音中的实体
    @Parameter(title: "项目名称")
    var projectName: String
    
    func perform() async throws -> some IntentResult {
        // 执行实际的业务逻辑，创建项目
        ProjectManager.shared.createProject(named: projectName)
        return .result()
    }
}

坑：Intent 的 title 和 description 必须极其精准，如果描述模糊，System orchestrator (系统协调器) 在匹配用户意图时就会把你的 App 过滤掉。

最佳实践

已有项目别急着把所有功能都塞进 AI。先盘点哪些功能是用户高频且需要复杂推理的，把这些功能接入 Foundation Models。同时，花一周时间把核心操作（如创建、搜索、分享）全部封装成 App Intents，抢占系统级 AI 的流量入口。

新项目直接利用 200 万下载量的免费 Private Cloud Compute (私有云计算) 额度，大胆设计重度依赖云端大模型的功能。架构上保持模型调用的抽象层，方便未来在 Apple 原生模型和第三方 Server models (云端模型) 之间无缝切换。

测试 App Intents 时，一定要用真实的自然语言去测，而不是死板的指令。系统 AI 的理解能力很强，但如果你的 Intent 参数设计得太反人类，它也会频繁调用失败。

还有什么值得关注

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