FX168财经报社讯 苹果公司据悉正在与一家名为PrismML的初创公司接触，讨论其可将人工智能模型大幅压缩、以便在iPhone上运行的技术。若相关合作推进，这项技术可能帮助苹果把更多高算力AI功能直接放到设备端执行，从而提升速度、降低能耗，并增强隐私保护能力。
端侧AI或成苹果重点方向 Creative Strategies总裁兼首席分析师Carolina Milanesi表示，更小的模型可能让苹果把更复杂的功能迁移到iPhone上，包括计算摄影、视频生成，以及依赖敏感个人数据的健康和健身工具。她指出，“能在设备端完成的越多越好”，尤其是健康和用药数据这类用户更希望保持私密的信息。 这一思路与苹果一贯强调的本地处理和隐私保护逻辑相契合。对苹果而言，如果更多AI任务无需依赖云端服务器完成，不仅有助于减少延迟，也可能提升用户对个人数据安全的信任度。 压缩模型如何运作 PrismML称，其技术通过大幅简化模型内部信息的存储方式来压缩AI模型，将每个数值从16位减少到仅1个或3个可能值，从而显著降低模型存储和运行所需的内存。公司联合创始人Hassibi将这一变化类比为芯片行业从8位计算迈向4位计算，但认为这一步更进一步。 PrismML表示，压缩后的模型所需内存比传统版本少10至15倍，生成响应速度快6至8倍，能耗则低3至6倍。这意味着相关模型不仅可在iPhone上运行，也可部署在MacBook以及搭载英伟达芯片的PC上。 性能与效率之间的权衡 不过，Hassibi也承认，这项技术并非没有代价。PrismML的模型通常会损失几个百分点的整体性能，且事实回忆能力会先于推理、数学和编程等能力出现弱化。换言之，压缩带来的效率提升，伴随着一定程度的模型精度折损。 PrismML目前正免费发布两个压缩版本，目标是让其在日常设备上运行。公司称，这项技术未来还可能扩展至机器人、自动驾驶系统以及其他需要快速决策、且不能依赖云连接的产品。 技术来源与融资背景 PrismML的技术源自Hassibi在加州理工学院(Caltech)的研究团队。该校拥有相关基础专利，并将其独家授权给PrismML。公司在今年3月完成一轮1625万美元的种子轮融资，投资方包括Khosla Ventures等机构。 Hassibi还表示，Google的开源Gemma模型是下一步压缩对象，随后将轮到更大规模的模型，包括目前通常需要数据中心硬件才能运行的前沿实验室模型。他强调，智能必须尽可能本地化，并且能够快速运行。
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