【CNMO 科技消息】苹果正在探索将参数规模更大的 AI 模型完整部署在 iPhone 本地运行的可能性。据 The Information 报道，苹果已与 AI 初创企业 PrismML 就此话题展开多轮洽谈，核心诉求是如何借助 PrismML 的技术，让 iPhone 在本地运行参数量远超现有水平的语言模型。
这一探索的背景是，PrismML 近期已成功将阿里巴巴开源大语言模型通义千问 3.6 版本的参数规模压缩至可在 iPhone 17 Pro 上完整本地运行。通义千问 3.6 版本的参数量达到 270 亿，超过了苹果目前为 iOS 27 中 Apple Intelligence 功能所部署的端侧模型—— AFM 3 Core Advanced 的 200 亿参数规模。苹果当前这套模型驱动着 iPhone 17 Pro 及 iPhone Air 机型上 Siri AI 的更高表现力音色，以及系统级听写功能的体验提升。
两种模型的架构逻辑存在本质差异。苹果当前的端侧模型采用稀疏架构，200 亿参数中同一时间仅有 10 亿至 40 亿参数处于激活状态。而 PrismML 为 iPhone 适配的端侧模型则不同，270 亿参数可以同时全部激活，这意味着在相同硬件条件下，端侧模型可调用的计算资源更为充裕。
让更大规模的模型在 iPhone 本地运行，意味着苹果可以将目前依赖云端 Private Cloud Compute 服务器完成的 AI 任务，转移至设备端处理。这一变化将带来双重好处：一方面可降低苹果对云端算力的投入成本，另一方面也意味着用户的语音、输入等数据无需离开设备即可完成处理，用户隐私保护能力进一步增强。
目前，苹果的端侧 AI 能力与云端 AI 能力之间存在明确分工。受限于端侧芯片算力和内存容量，部分对性能需求更高的 Apple Intelligence 功能仍需借助云端服务器完成。如果 PrismML 的技术路径被验证可行，苹果有望在未来的软件迭代中逐步将更多 AI 能力下沉至本地，从而减少对云端的依赖，提升响应速度和隐私安全水平。苹果与 PrismML 的接洽目前仍处于早期阶段，相关技术何时落地尚无明确时间表。
