テクノロジーメディアのThe Informationによると、アップル社はAIスタートアップ企業であるPrismMLと接触しており、iPhone上でより大規模なAIモデルを直接実行する可能性を評価している。この動きは、アップルが端末側のAI能力において大きな進歩を遂げる可能性を示しており、クラウドでの計算力に依存していた大型言語モデルをスマホで動作させることが可能になる。

PrismMLはカリフォルニア工科大学（Caltech）から派生したAIスタートアップ企業であり、そのコア技術はネイティブな1ビットモデル圧縮技術である。この技術により、モデルのサイズはフル精度バージョンの約14分の1にまで圧縮され、メモリ使用量は90%以上減少する。従来の量子化手法は精度を下げつつも複数ビットの重みを保持しているが、PrismMLの重みは-1と+1の2つの値のみで表され、グループスケーリングファクターと共に計算を行うことで、モデルの保存および推論方法を構造的に再構築している。

アップル、iPhone14、発表会

"高精度エスケープルート"がないが、元の精度に近い

PrismMLは従来の量子化手法でよく見られる"高精度エスケープルート"、つまり一部の重要な層では高精度を維持して性能損失を補う中間手段が存在しないと主張している。完全に1ビットの重みを使用する前提で、この技術はFP16モデルに近い精度レベルを維持できる。また、推論速度は最大8倍向上し、消費電力は75〜80%低下する。これは、モデル品質を犠牲にすることなく、スマートフォンで大規模なAIモデルを実行するために必要な計算力と電力の境界を大幅に下げる意味を持つ。

27BパラメータのQwen 3.6はiPhone 17 Proで完全に実行可能

最も重要な実証的な証拠が登場した。PrismMLはアリババがオープンソースとして公開した27Bパラメータの大型言語モデルQwen 3.6を圧縮し、iPhone 17 Proで完全に実行することに成功した。27Bパラメータのモデルは従来の方法ではスマートフォンでスムーズに動作することはほぼ不可能だったが、PrismMLの1ビット圧縮により、実際に動作し、元のモデルとほぼ同じ推論品質を維持した。アップルはこの量子化能力に注目し、これを活用してローカルAIモデルの推論性能をさらに強化したいと考えている。

アップルにとって、端末側のAI能力の強さはApple Intelligenceエコシステムの競争力に直結している。現在のiPhoneにおけるAIモデルの規模や機能は、メモリと消費電力の制限により制限されている。もしPrismMLの圧縮技術が実装されれば、iPhoneはハードウェアコストを増さずにより大規模なモデルを実行でき、より複雑なマルチホップ対話、画像理解、インテリジェントタスクの編成が可能になるだろう。スマートフォンでもエンドユーザー向けの高級モデルが動くようになれば、端末側AIとクラウドAIの実力のバランスは再び調整されるかもしれない。