苹果设备端AI迎关键拼图?iPhone首次塞进270亿参数大模型
苹果正加速推进其“设备端AI”战略,苹果拼图试图将更强大的设备首次塞进数计算能力保留在终端设备上。据最新消息,迎亿参由Khosla Ventures支持的关键初创公司PrismML可能为这一战略提供了关键的技术拼图。
技术突破:270亿参数模型实现无损压缩
获Khosla Ventures投资的模型PrismML宣布,已成功将拥有270亿参数的苹果拼图AI大模型压缩至可在iPhone 17 Pro上本地运行,刷新了移动端AI模型规模的设备首次塞进数新纪录。
- 性能无损:公司声称其压缩技术不会导致模型性能下降。迎亿参
- 开源计划:相关开源模型将于下周二正式发布。关键
- 苹果接触:知情人士透露,模型苹果已与PrismML就技术整合举行会谈。苹果拼图此前报道指出,设备首次塞进数苹果正积极寻求收购能增强设备端AI能力的迎亿参公司。据悉,关键苹果去年在尝试内部模型压缩时,模型曾面临性能大幅下滑的困境。
核心优势:全量激活 vs 稀疏架构
PrismML的技术核心在于其处理的模型为阿里巴巴开发的开源大语言模型Qwen 3.6,参数量高达270亿。这与当前主流方案存在显著差异:
| 特性 | PrismML (Qwen 3.6) | 苹果最新设备端模型 (WWDC发布) |
|---|---|---|
| 总参数量 | 270亿 | 200亿 |
| 激活机制 | 全量激活(270亿参数同时运行) | 稀疏架构(仅10亿-40亿参数激活) |
| 主要能力 | 复杂对话、逻辑推理、全自主智能体、软件编程 | 基础任务处理 |
PrismML强调,其模型在运行时保持全部参数激活,这使其在处理复杂推理、全自主智能体及代码生成等高难度任务时具备核心竞争优势。
技术渊源:加州理工学院的数学突破
PrismML是加州理工学院 (Caltech)的衍生企业,其技术根基深厚:
- 创始团队:CEO Babak Hassibi为Caltech电气工程学教授,与联合创始人在校期间完成了支撑该技术的底层数学研究。
- 专利授权:Caltech持有相关专利,并独家授权给PrismML。
- 压缩效率:通过独特的数学方法,将Qwen 3.6模型体积从约54GB压缩至不足4GB,压缩比超过90%,且声称性能不受影响。
资本背书:Khosla Ventures的“根本性突破”
PrismML今年早些时候完成了1625万美元的种子轮融资,Khosla Ventures参与投资。
Khosla Ventures创始人Vinod Khosla表示,他对PrismML的兴趣源于其提供的“根本性突破”。他回顾道:“我们在2018年投资OpenAI时重注押注了Transformer模型,但构建AI的新方式是什么?我们的团队始终在寻找新的路径。”
战略背景:苹果的隐私承诺与云端落差
苹果长期以来将设备端AI视为其隐私与安全承诺的核心支柱,以此区别于微软、亚马逊、Meta等依赖数千亿美元数据中心建设的科技巨头。
然而,现实情况与愿景存在落差:
* Siri升级依赖云端:苹果今年6月发布的Siri重大升级仍依赖谷歌的Gemini模型,其最先进功能需调用运行在谷歌云上的英伟达芯片。
* 潜在收购逻辑:这种对云端的依赖与苹果的设备端愿景不符,使得PrismML的技术对苹果具有极高的战略价值。
行业展望:本地化 vs 混合架构
本地化派观点
Hassibi预测,未来三年内,95%的用户AI需求将在本地完成(手机、笔记本、家电等),仅有最后5%的高端需求需要云端支持。他认为这是行业前进的方向。
混合架构派的挑战
并非所有业内人士认同纯设备端路线。以初创公司Argmax为代表的混合架构支持者指出:
* 云端迭代速度:云端大模型以每周更新的速度快速迭代。
* 性能红利缺失:完全本地运行的模型难以享受云端最新、最先进模型带来的性能红利。
这一挑战也是PrismML在商业化路径上需要持续应对的核心问题。
未来愿景
PrismML表示,公司计划继续将更大规模的模型——包括万亿参数级别的模型——压缩至设备端运行。届时,其技术将进入与OpenAI GPT及Anthropic Claude同台竞技的领域,彻底改变移动端AI的竞争格局。




