"द इंफॉर्मेशन" के अनुसार, एप्पल सिरी की अगली पीढ़ी के लिए संयुक्त रूप से कंप्यूटिंग शक्ति और मॉडल समर्थन प्रदान करने के लिए Google और Nvidia के साथ काम कर रहा है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्षमताओं को गहराई से एकीकृत करता है। स्व-अनुसंधान या विविध आपूर्ति श्रृंखला पर जोर देने की सामान्य रणनीति से अलग, ऐप्पल सिरी की नई पीढ़ी के लिए एनवीडिया की ब्लैकवेल श्रृंखला के चिप्स और Google के जेमिनी बड़े मॉडल पर अधिक निर्भर करेगा।
रिपोर्ट में बताया गया है कि कुछ सिरी क्वेरीज़ सीधे Google क्लाउड पर चलाई जाएंगी। विशेष रूप से, संबंधित अनुरोधों को जेमिनी मॉडल के अधिकृत संस्करणों के आधार पर संसाधित किया जाएगा। इसका मतलब यह है कि कुछ जटिल अर्थ संबंधी समझ या बड़े पैमाने पर तर्क परिदृश्यों में, सिरी की प्रतिक्रिया पूरी तरह से एप्पल के अपने डेटा केंद्रों और टर्मिनल उपकरणों पर निर्भर होने के बजाय, तीसरे पक्ष की क्लाउड कंप्यूटिंग शक्ति द्वारा पूरी की जाएगी।
हार्डवेयर स्तर पर, Google का डेटा सेंटर Nvidia की नवीनतम पीढ़ी के ब्लैकवेल B200 चिप का उपयोग करेगा। यह प्लेटफ़ॉर्म गोपनीय कंप्यूटिंग (गोपनीय गणना) कार्यों को एकीकृत करता है जो चिप निष्पादन प्रक्रिया के दौरान डेटा को एन्क्रिप्ट कर सकता है। दूसरे शब्दों में, भले ही उपयोगकर्ता डेटा को प्रसंस्करण चरण के दौरान Apple पारिस्थितिकी तंत्र को छोड़ने की आवश्यकता हो, फिर भी एंड-टू-एंड एन्क्रिप्शन और एक विश्वसनीय निष्पादन वातावरण के माध्यम से गोपनीयता रिसाव के जोखिम को निचले स्तर तक कम किया जा सकता है।
Apple ने हमेशा गोपनीयता और सुरक्षा को ब्रांड के प्रमुख विक्रय बिंदु के रूप में माना है और यह सहयोग इसी क्रम को जारी रखता है। हालाँकि कुछ अनुरोध तृतीय-पक्ष क्लाउड सेवाओं के माध्यम से पूरे किए जाएंगे, फिर भी Apple यह सुनिश्चित करने के लिए एन्क्रिप्शन तकनीक और आर्किटेक्चरल डिज़ाइन का उपयोग करता है कि उपयोगकर्ता डेटा ट्रांसमिशन और प्रसंस्करण के दौरान भागीदारों या अन्य तृतीय-पक्ष सिस्टम के संपर्क में नहीं आएगा।
मौजूदा जानकारी के अनुसार, उच्च स्तर की बुद्धिमत्ता से लैस सिरी की एक नई पीढ़ी इस साल सितंबर में शुरू होने की उम्मीद है, और ऐप्पल उपयोगकर्ताओं को फ़ॉल अपडेट में इस प्रमुख अपग्रेड का अनुभव होने की उम्मीद है। बाहरी दुनिया आमतौर पर इस बात को लेकर चिंतित है कि क्या Google और Nvidia के साथ यह सहयोग सिरी को बड़े मॉडलों के युग में अपने प्रतिस्पर्धियों के साथ अंतर को कम करने या कम करने में मदद कर सकता है।