アップルデバイス向けAIが重要なピースを迎える？iPhone初の270億パラメータ大モデル搭載

アップルは、より強力なAI機能をデバイス内に留める方法を模索しており、Khosla Venturesが出資するスタートアップがその鍵を握るかもしれない。

Khosla Venturesの出資を受けたスタートアップPrismMLは、270億パラメータの大規模AIモデルをiPhone 17 Pro上でローカル実行できるよう圧縮することに成功し、モバイルAIモデルの規模において新記録を達成したと発表した。同社によれば、この圧縮技術は性能低下を引き起こさず、関連するオープンソースモデルは来週火曜日に正式公開される。

関係者によると、アップルはPrismMLと、その技術をどのように活用するかについて協議を行っている。The Informationの報道によれば、アップルはデバイス上でより多くのAI機能を実行できる企業の買収を積極的に模索しているという。関係筋は、アップルは昨年、自社のAIモデルをiPhoneに適合するよう圧縮しようとした際、性能が大幅に低下するという問題に直面したと述べている。

270億パラメータ全活性化、モバイルAI記録を更新

PrismMLは、圧縮したモデルはアリババが開発したオープンソース大規模言語モデルQwen 3.6であり、パラメータ数は270億であると述べている。比較として、現在主流のモバイルモデルでは、毎回数十億パラメータのみが活性化状態にある。

アップルが今年6月のWWDCで発表した新しいデバイス内蔵モデルは200億パラメータを持つが、スパースアーキテクチャを採用しており、毎回10億～40億パラメータのみが活性化する。PrismMLのモデルは実行時に全270億パラメータを同時に活性化したままにしており、この違いを同社は中核的な競争優位性と見なしている。

PrismMLによれば、このモデルは複雑な対話、推論、完全自律型エージェント、ソフトウェアプログラミングなどのタスクを処理できる。

数学的圧縮技術はカリフォルニア工科大学発、特許は独占ライセンス

PrismMLはカリフォルニア工科大学（Caltech）発のスピンオフ企業である。CEOのBabak Hassibi氏は同学の電気工学教授であり、共同創業者らと在学中に本技術を支える数学的研究を完了した。Caltechは関連特許を保有し、PrismMLに独占ライセンスを供与している。

同社の中核技術は、数学的手法によりQwen 3.6モデルのサイズを約54GBから4GB未満に圧縮するもので、圧縮率は90％超であり、性能に影響はないと主張している。

PrismMLは今年初めに1625万ドルのシードラウンドを完了し、Khosla Venturesが参加した。Khosla Venturesの創業者Vinod Khosla氏はインタビューで、PrismMLが「根本的なブレークスルー」を提供しているため興味を持ったと述べた。「我々は2018年にOpenAIに投資した際、Transformerモデルに大きく賭けたが、AIを構築する新しい方法とは何か？我々のチームは常に新しい道を探している」と語った。

アップルのデバイス内蔵AI戦略と買収の可能性

アップルは長年にわたり、デバイス内蔵AIをプライバシーとセキュリティへのコミットメントの中核としており、マイクロソフト、アマゾン、メタなどのテクノロジー大手が数千億ドルを費やしているデータセンター軍拡競争からは大きく距離を置いている。

しかし、アップルが今年6月に発表した遅ればせながらのSiriの大幅アップグレードは、依然としてグーグルのGeminiモデルに依存しており、その最先端機能はグーグルクラウド上で動作するNVIDIAチップを呼び出す必要がある。この現状はアップルのデバイス内蔵AIビジョンとの間に明らかなギャップを生んでおり、PrismMLの技術はアップルにとって戦略的な価値を持つ可能性がある。

Hassibi氏は、今後3年以内にユーザーが必要とするAI計算の大部分がローカルで完了すると予測している。「想像してみてほしい、おそらく3年後には、あなたが必要とする知能の95％はローカルで得られるようになるだろう――あなたのスマートフォン、ノートパソコン、家電製品で――本当にクラウドに行く必要があるのは、最後の5％のハイエンドな需要だけかもしれない」と述べ、「これが人々が見据えている方向性だと思う」と語った。

ハイブリッドアーキテクチャ派から挑戦

すべての業界関係者が純粋なデバイス内蔵AIの路線に同意しているわけではない。スタートアップのArgmaxなどはハイブリッドアーキテクチャを採用し、音声や画像などの処理をデバイス内で行い、より複雑な推論のために情報をクラウドにアップロードする。

ハイブリッドアーキテクチャの支持者は、クラウド上の大規模モデルは現在も毎週のペースで急速にアップデートされており、完全にデバイス上で動作するAIモデルは、最新かつ最先端のクラウドモデルがもたらす性能向上の恩恵を受けにくいと指摘する。この課題は、PrismMLが商業化の過程で継続的に対処すべき核心的な問題の一つでもある。

PrismMLは、同社は今後さらに大規模なモデル――1兆パラメータ級のモデルも含む――をデバイス上で実行できるよう圧縮する計画であり、その段階ではOpenAI GPTやAnthropic Claudeと同じ土俵で競うことになると述べている。

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