Компания Apple изучает технологии стартапа PrismML, чтобы внедрить запуск ресурсоёмких нейросетей локально на своих устройствах. Разработки стартапа позволяют сжимать громоздкие алгоритмы, традиционно требующие мощных облачных серверов, сохраняя при этом их интеллектуальный потенциал для работы прямо на смартфонах.
По данным издания The Information, специалистам PrismML уже удалось оптимизировать открытую языковую модель Qwen 3.6 от китайского ИТ-гиганта Alibaba. Теперь эта массивная нейросеть способна функционировать на базе iPhone 17 Pro. Данная модель насчитывает 27 миллиардов параметров – своеобразных аналогов синапсов в человеческом мозге, которые определяют сложность обрабатываемой алгоритмом информации. Это серьёзный технологический прорыв, поскольку большинство актуальных мобильных устройств способны одновременно задействовать лишь несколько миллиардов параметров.
Официальный релиз открытой модели от PrismML намечен на вторник, 14 июля. Разработчики утверждают, что сжатый алгоритм успешно справится с комплексными задачами, включая написание программного кода. Знакомые с ситуацией источники издания подтверждают, что руководство Apple уже провело серию деловых встреч с представителями стартапа для обсуждения конкретных вариантов внедрения этой технологии в «яблочную» экосистему.
Этот интерес органично укладывается в масштабную стратегию Apple по развитию автономного искусственного интеллекта на устройствах пользователей. Ранее корпорация без лишнего шума поглотила ИИ-стартап Q.ai за $2 млрд, а в новой операционной системе iOS 27 дебютирует полностью переработанная Siri AI, созданная в партнёрстве с Google.
Мнение редакции
Если технологии PrismML действительно позволят запускать нейросети на 27 миллиардов параметров локально без катастрофической потери заряда батареи, мы можем увидеть тектонический сдвиг в том, как люди ежедневно взаимодействуют со своими смартфонами. Это превратит их из простых терминалов для доступа к облачным сервисам в автономные вычислительные центры.
Главное, чтобы инженеры из Купертино смогли довести технологию до массового потребителя
