Apple explorează posibilitățile de a rula modele AI mult mai complexe direct pe iPhone

Adaugă-ne ca sursă preferată în Google

Urmărește-ne in Discover

Apple ar fi purtat discuții cu startup-ul PrismML pentru a evalua modul în care tehnologia acestora ar putea permite rularea unor modele de inteligență artificială mult mai complexe direct pe un smartphone iPhone, potrivit unei relatări publicate de The Information. O astfel de direcție ar putea marca o etapă importantă pentru strategia Apple în domeniul inteligenței artificiale, mai ales în contextul în care compania încearcă să ruleze cât mai multe funcții AI local, direct pe dispozitivele utilizatorilor, fără a depinde constant de infrastructura cloud.

Conform sursei citate, PrismML ar fi reușit să reducă dimensiunea modelului lingvistic open-source Qwen 3.6, dezvoltat de Alibaba, astfel încât acesta să poată funcționa integral pe un iPhone 17 Pro. Modelul are 27 de miliarde de parametri, ceea ce îl face mai mare decât modelul Apple AFM 3 Core Advanced, care are 20 de miliarde de parametri și este folosit pentru unele dintre funcțiile Apple Intelligence disponibile pe iPhone 17 Pro și iPhone Air.

Diferența nu ține doar de numărul total de parametri, ci și de modul în care aceștia sunt utilizați. Potrivit raportului, modelul Apple folosește o arhitectură de tip „sparse”, în care doar o parte redusă dintre parametri — între 1 și 4 miliarde — sunt activi în același timp. În cazul soluției PrismML, toți cei 27 de miliarde de parametri ai modelului Qwen 3.6 pot fi activi simultan, ceea ce ar putea permite răspunsuri mai complexe și o capacitate mai mare de procesare locală.

Mai mult AI local, mai puțină dependență de cloud

În prezent, Apple mizează pe o combinație între procesarea locală și infrastructura sa Private Cloud Compute pentru solicitările AI mai dificile. Modelele rulate direct pe iPhone sunt esențiale pentru funcții care necesită latență redusă, confidențialitate sporită și acces rapid la datele de pe dispozitiv. Totuși, limitele hardware ale telefoanelor impun constrângeri importante asupra dimensiunii modelelor care pot fi folosite local.

Dacă tehnologia PrismML se dovedește suficient de eficientă, Apple ar putea extinde semnificativ gama de funcții Apple Intelligence care rulează exclusiv pe dispozitiv. Acest lucru ar reduce nevoia de a trimite anumite cereri către serverele companiei, ceea ce ar putea scădea costurile operaționale și ar consolida mesajul Apple privind protecția vieții private.

Pentru utilizatori, beneficiile ar putea fi vizibile prin funcții AI mai rapide, disponibile chiar și în scenarii cu conectivitate slabă sau inexistentă. În plus, rularea locală a unor modele mai mari ar putea îmbunătăți Siri, dictarea la nivel de sistem, generarea de text, rezumarea informațiilor și alte instrumente integrate în iOS.

O miză strategică pentru viitoarele generații de iPhone

Discuțiile cu PrismML sugerează că Apple caută soluții tehnice pentru a reduce decalajul față de rivalii care folosesc modele AI masive în cloud. Compania a preferat până acum o abordare mai prudentă, axată pe confidențialitate și integrare profundă cu hardware-ul propriu, însă presiunea competitivă din zona AI este tot mai puternică.

Rularea unui model de 27 de miliarde de parametri pe un iPhone 17 Pro arată că dispozitivele mobile se apropie de un prag tehnologic important. Dacă aceste experimente se vor transforma în produse comerciale, generațiile viitoare de iPhone ar putea deveni mult mai capabile în materie de inteligență artificială locală, fără să depindă permanent de centre de date externe.

Iar, pentru Apple, miza este dublă: îmbunătățirea experienței utilizatorilor, dar și păstrarea controlului asupra ecosistemului său AI.

Sursa: Mac Rumors