Apple нашла стартап, уменьшающий размер ИИ-моделей. Это может помочь ей улучшить Siri

Apple ведет переговоры с небольшой компанией из Кремниевой долины PrismML, которая утверждает, что может уменьшить мощные модели искусственного интеллекта настолько, чтобы они работали непосредственно на iPhone. Об этом сам генеральный директор стартапа PrismML Бабак Хассиби рассказал в интервью CNBC. Речь идет об ИИ-модели от Alibaba Qwen, которая должна быть интегрирована в системы Apple Intelligence.

Если заявления стартапа будут подтверждены реальным тестированием, технология компании может изменить спрос на память и вычислительные мощности для центров обработки данных, замечает телеканал, подчеркивая однако, что, по мнению аналитиков, для покрытия нужд ИИ по-прежнему потребуется много чипов.

Акции Apple на премаркете 15 июля подросли на 0,8%. С начала года они в плюсе почти на 16%. Бумаги Alibaba в США подскочили на 4%, с начала 2026-го они потеряли почти 24%.

PrismML работает с языковой моделью с открытым исходным кодом от Alibaba Qwen — по словам главы компании, стартапу удалось уменьшить размер модели с примерно 54 ГБ до менее 4 ГБ, что позволяет запускать все 27 млрд параметров Qwen на iPhone 15 или более новых моделях.

Apple и другие компании оценивают технологию стартапа, измеряя скорость работы, энергоэффективность и производительность на устройствах, рассказал Хассиби: «Они действительно изучают нашу технологию прямо сейчас», — подчеркнул он, добавив, что переговоры находятся на очень раннем этапе и их исход пока неясен.

В Apple оперативно на запрос о комментарии не ответили. «Qwen будет интегрирован в сервисы Apple на платформах iOS, iPadOS, macOS и visionOS для пользователей в Китае», — сообщил представитель Alibaba CNBC.

Официально о разработке PrismML сообщила 14 июля — релиз состоялся через день после того, как Apple открыла публичное бета-тестирование iOS 27, предоставив владельцам iPhone первый широкий доступ к долгожданному обновлению Siri, пишет CNBC. Встраивая в Siri ИИ, Apple стремится сделать ее более конкурентоспособной по сравнению с помощниками от OpenAI и Anthropic, сохранив при этом возможность обработки данных с помощью ИИ на самом устройстве.

Однако мощные ИИ-модели, как правило, требуют много памяти и вычислительной мощности для работы на смартфоне, поясняет телеканал. Возможность запускать их непосредственно на устройстве позволила бы Apple снизить задержки, связанные с обращением к удаленным серверам, сократить расходы на облачные вычисления и усилить аргументы компании в пользу сохранения конфиденциальных данных на устройстве, объясняет CNBC.

Главный аналитик Creative Strategies Каролина Миланези отметила, что такие — более компактные ИИ-модели — могут позволить Apple перенести на iPhone более ресурсоемкие функции — например, генерацию видео или инструменты, отслеживающие состояние здоровья и работающие с чувствительными персональными данными. «Чем больше возможностей у устройства, тем лучше», — сказала она.

О технологии PrismML как о «прорыве» со ссылкой на представителей стартапа ранее также писало издание The Information: в PrismML свою разработку характеризовали как «крупнейшую ИИ-модель, которая когда-либо была запущена на iPhone». В интервью CNBC Хассиби пояснил, что технология основана на радикальном упрощении хранения данных внутри ИИ-модели: каждое значение сокращается с 16 бит до одного или трех возможных значений. Это значительно уменьшает объем памяти, необходимый для хранения и работы нейросети. В целом сжатые модели используют в 10-15 раз меньше памяти, генерируют ответы в 6-8 раз быстрее и потребляют в 3-6 раз меньше энергии, по сравнению с обычными версиями нейросетей, работающих на существующем оборудовании, утверждают в PrismML.

Однако есть минусы, признает Хассиби: сжатые ИИ-модели обычно теряют несколько процентных пунктов общей производительности. В первую очередь страдает точность воспроизведения фактов, тогда как навыки рассуждения, способность совершать математические вычисления и программировать сохраняются лучше.

PrismML бесплатно выпустила две сжатые версии модели, указывает CNBC. Они предназначены для работы на обычных устройствах, включая iPhone, MacBook и ПК с видеокартами от Nvidia.

В целом стартап был основан в 2025 году. Его технология, поясняет CNBC, выросла из исследовательской группы Хассиби в Калифорнийском технологическом институте. Именно он владеет патентами, лежащими в основе разработки, и предоставляет PrismML эксклюзивные лицензии на их использование. В марте компания привлекла $16,25 млн в рамках посевного раунда финансирования при поддержке венчурной Khosla Ventures и других инвесторов.

Основатель исследовательской компании Asymco Хорас Дедью заметил, что Apple, вероятно, попытается сохранить подавляющее большинство распространенных взаимодействий с Siri на устройстве, оставив наиболее ресурсоемкие задачи для облака. Преимущество использования сжатых нейросетей, по его мнению, заключается не просто в использовании меньшего объема памяти, а в возможности размещения более производительной модели в тех же физических пределах. «Они [Apple] пытаются понять, насколько большую и насколько «умную» модель они смогут разместить на устройстве», — сказал Дедью (цитата по CNBC).

Однако утверждения PrismML все еще нуждаются в подтверждениях вне контролируемых демонстраций, обращает внимание директор по исследованиям Counterpoint Research Тарун Патхак: «Главным испытанием станут миллионы запросов, тысячи комбинаций [разных] устройств и тщательное тестирование в масштабе всего предприятия», — добавил он.

Подобные ИИ-модели — достаточно мощные для частого использования — или непрерывной работы в фоновом режиме для выполнения задач, подобных агентским, заметил в свою очередь руководитель направления исследований клиентских процессоров в IDC Фил Солис. Использование такой нейросети может быстрее разряжать батарею телефона, даже если ей требуется меньше памяти, считает он.

С тем, что запуск ИИ-моделей на отдельных устройствах может быть менее эффективным, чем использование общей инфраструктуры центров обработки данных, согласился и аналитик DA Davidson Гил Лурия: чипы в телефонах могут большую часть времени простаивать, предположил он. Кроме того, уверен эксперт, сжатие ИИ-моделей может привести к перемещению значительного количества чипов из центров обработки данных в смартфоны и другие устройства, но не устранит необходимости в процессорах или чипах памяти полностью: «Дело не в том, что вам не понадобится чип. Вам по-прежнему понадобится графический процессор и память», — заявил Лурия.