Nel dibattito sull’intelligenza artificiale applicata ai dispositivi consumer, Apple sta seguendo una traiettoria ben precisa. Secondo l’analisi di Ming-Chi Kuo, l’attuale collaborazione con Google non rappresenta un punto di arrivo, ma una fase transitoria. L’obiettivo reale sarebbe costruire, nel medio periodo, un controllo diretto delle tecnologie AI, sia a livello di hardware sia di infrastrutture.
Kuo chiarisce che l’accordo con Google non è pensato per generare un aumento immediato delle vendite di iPhone, iPad o Mac. Il suo valore sta piuttosto nella possibilità di alleggerire le pressioni che Apple sta affrontando sul fronte dell’esperienza AI, offrendo una soluzione già pronta e affidabile mentre si lavora a qualcosa di più ambizioso.
L’AI come elemento centrale dell’ecosistema
Secondo l’analista, l’intelligenza artificiale è destinata a diventare sempre più centrale nei sistemi operativi e nell’esperienza d’uso complessiva. In questo scenario, affidarsi in modo permanente a tecnologie esterne comporterebbe una perdita di controllo strategico. La collaborazione attuale servirebbe quindi a guadagnare tempo, non a rinunciare allo sviluppo interno.
Per rendere il concetto più concreto, Kuo richiama il caso di Tesla. Nel sistema di guida assistita FSD, l’AI non è un semplice componente, ma il cuore del vantaggio competitivo. Se quell’algoritmo fosse fornito da terzi, anche il valore dell’azienda ne risentirebbe. Il parallelismo evidenzia come, anche per Apple, il controllo dell’AI diventi cruciale quando questa incide direttamente sulla percezione del prodotto.
Chip AI e data center dal 2026
La parte più prospettica riguarda la roadmap industriale. Kuo afferma che Apple prevede l’avvio della produzione di massa di un chip AI server sviluppato internamente nella seconda metà del 2026. A seguire, nel corso del 2027, dovrebbero entrare in fase operativa i primi data center proprietari dedicati all’AI.
Questa tempistica suggerisce un’attesa crescita della domanda di funzioni AI sui dispositivi Apple proprio a partire dal 2027. L’investimento in processori e infrastrutture cloud interne appare quindi come una preparazione anticipata a un utilizzo più diffuso e strutturale dell’intelligenza artificiale nell’ecosistema.
