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苹果正全力推进大模型轻量化，实现 iPhone 本地运行高性能 AI，此举既能削减云端算力成本 ，也能更好保护用户隐私 。而一家今年刚结束隐身运营的小型初创公司表示 ，其近期成功在 iPhone 上部署了一款参数量远超以往所有移动端模型的大模型。
这家名为 PrismML 的初创企业称，已将中国互联网巨头阿里巴巴开源的大语言模型通义千问 3.6（Qwen 3.6） 完成轻量化压缩 ，可在 iPhone 17 Pro 本地完整运行。该模型拥有 270 亿参数 —— 参数类似于人脑突触 ，决定模型可处理数据的复杂程度 。反观市面上绝大多数手机端本地模型，单次仅能激活几十亿参数 。
万亿参数级别的超大型模型 ，目前依旧无法在移动设备上运行。但 PrismML 表示 ，这款在 iPhone 上落地的 270 亿稠密模型，可完成复杂对话、深度逻辑推理 、全自动智能体 、代码开发等高难度任务 。该开源模型将于下周二开放下载 。
这一尚未对外披露的技术里程碑 ，反映行业整体趋势：推动 AI 计算从成本高昂的数据中心服务器 ，迁移至终端设备本地运行。微软、亚马逊 、meta 等巨头已投入数千亿美元兴建算力中心，应对市场预期的 AI 需求爆发 。
但苹果并未跟风投入巨额资金建设算力集群 ，反而公开主张让 iPhone 尽可能多的 AI 功能脱离云端 、在本机运行 。苹果认为 ，端侧 AI 能更好兑现对用户的隐私与安全承诺。
PrismML 首席执行官巴巴克?哈西比在采访中预判，未来绝大多数 AI 计算都将在终端设备本地完成 。
“设想三年后的场景：95% 的智能运算都能在你的手机、笔记本 、智能家居设备本地完成，仅有 5% 超高算力需求的任务需要调用云端 。行业普遍都看好这条发展路径。 ” 哈西比说道 。
哈西比补充 ，模型轻量化本地部署 “从根本上重塑 AI 产业的成本结构 ” 。
多家头部 AI 投资机构看好这家初创公司的技术路线。OpenAI 首轮投资方Khosla风投（Khosla Ventures）今年初参与了 PrismML 1625 万美元种子轮融资。机构创始人维诺德?Khosla在采访中表示 ，PrismML 的技术属于 “根本性突破”，因此决定投资 。
“2018 年我们投资 OpenAI ，重仓 Transformer 架构；如今行业需要全新的 AI 构建思路 ，我们团队一直在挖掘这类创新方案 。 ” Khosla说。
PrismML 依靠一套独创数学算法，将通义千问 3.6 压缩至原体积零头 。常规模型压缩技术普遍会造成性能衰减 ，但该企业宣称自研轻量化方案不会损害模型效果 。他们把原本 54GB 左右的通义千问 3.6 压缩至 4GB 以内。
PrismML 脱胎于加州理工学院 ，CEO 哈西比是该校电子工程教授，他与联合创始人在校内完成了这套核心数学算法研发 。加州理工持有该技术全部专利 ，独家授权 PrismML 商用 。
哈西比透露 ，PrismML 计划继续压缩更大规模模型，目标覆盖万亿参数级别 ，对标 OpenAI GPT 、Anthropic Claude 等顶级旗舰模型。
PrismML 的技术方案对苹果具备极强吸引力 。苹果 6 月全球开发者大会上公布 ，延期已久的 Siri 全面改版将依托谷歌 Gemini 模型；Siri 高阶功能因模型体量过大，仍需调用谷歌云英伟达芯片算力 。
苹果同步宣布，iPhone 部分全新 AI 功能将改为本地运行。苹果自研一款 200 亿参数端侧模型采用稀疏架构 ，单次仅激活 10 亿至 40 亿参数；而 PrismML 的本地模型可同时完整激活全部 270 亿参数 。
《The Information》此前报道 ，苹果此前自研端侧模型轻量化时遭遇瓶颈：将自有大模型压缩适配 iPhone 后，性能出现大幅下滑 。
另有消息称 ，苹果正在收购能强化端侧 AI 能力的企业 ，且已与 PrismML 开展技术合作洽谈。
业内还有其他端侧 AI 技术路线。例如初创企业 Argmax，主打本地完成语音、图像预处理 ，再把处理后数据上传云端执行复杂推理 。
这种端云混合方案流行的一大原因是云端大模型迭代速度极快 ，每周都会更新 。支持混合架构的从业者认为，完全本地运行的模型无法同步享用云端最新迭代的顶尖模型能力。
