ऐप्पल खोसला वेंचर्स द्वारा समर्थित कैलटेक स्पिनआउट, प्रिज्मएमएल के साथ सक्रिय बातचीत कर रहा है, ताकि उस तकनीक का मूल्यांकन किया जा सके जो शक्तिशाली एआई मॉडल को सीधे आईफोन पर चलाने के लिए छोटा कर सकता है, संभावित रूप से ऐप्पल इंटेलिजेंस अपने उपकरणों पर अनुरोधों को संसाधित करने के तरीके को बदल सकता है।

सीएनबीसी ने पहली बार 14 जुलाई, 2026 को रिपोर्ट दी थी कि ऐप्पल प्रिज्मएमएल की मॉडल संपीड़न तकनीक का मूल्यांकन कर रहा है, जिसके बारे में स्टार्टअप का दावा है कि यह अत्यधिक कम-बिट सटीक आर्किटेक्चर का उपयोग करके परिमाण के क्रम के कारकों द्वारा एआई मॉडल आकार को कम कर सकता है। प्रिज़्मएमएल ने उसी दिन AppleInsider को दिए एक बयान में चर्चा की पुष्टि की।

नवीनतम एआई उद्योग विकास और प्रौद्योगिकी विश्लेषण के लिए, एआई बज़ वायर परिदृश्य को नया आकार देने वाले उपकरणों को शामिल करता है।

द ब्रेकथ्रू: आईफोन पर क्वेन 3.6 चलाना

सीकिंग अल्फा के अनुसार, प्रिज्मएमएल ने आईफोन 17 प्रो पर चलने के लिए अलीबाबा के ओपन-सोर्स क्वेन 3.6 बड़े भाषा मॉडल को सफलतापूर्वक संपीड़ित किया - एक मील का पत्थर जिसे उपभोक्ता स्मार्टफोन पर अब तक का सबसे बड़ा एआई मॉडल चलाने के रूप में वर्णित किया गया है। स्टार्टअप का कहना है कि उसकी तकनीक पारंपरिक मॉडल आर्किटेक्चर की तुलना में 15 गुना कम मेमोरी का उपयोग करती है।

प्रिज्मएमएल का दृष्टिकोण 1-बिट और टर्नरी न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर पर केंद्रित है। पारंपरिक एआई मॉडल में, प्रत्येक वजन पैरामीटर को 16-बिट या 32-बिट फ्लोटिंग-पॉइंट नंबर के रूप में संग्रहीत किया जाता है। इसके बजाय प्रिज्मएमएल वजन को अत्यधिक निम्न-बिट परिशुद्धता पर संग्रहीत करता है - बाइनरी मान (+1, -1) या टर्नरी मान (+1, 0, -1) के रूप में - तर्क या जेनरेटर क्षमताओं को गंभीर रूप से त्याग किए बिना मेमोरी फ़ुटप्रिंट को नाटकीय रूप से कम करता है।

यह सरल परिमाणीकरण नहीं है, पहले से ही प्रशिक्षित मॉडल पर सटीकता को कम करने की व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली तकनीक है। प्रिज्मएमएल के आर्किटेक्चर को कम-बिट ऑपरेशन के लिए तैयार किया गया है, जिसके बारे में कंपनी का कहना है कि यह प्रशिक्षण के बाद के संपीड़न तरीकों की तुलना में मॉडल की गुणवत्ता को कहीं बेहतर बनाए रखता है।

Apple ऑन-डिवाइस AI क्यों चाहता है

रिपोर्ट की गई सफलता ने Apple का ध्यान आकर्षित किया है क्योंकि कंपनी अपने Apple इंटेलिजेंस प्लेटफॉर्म का विस्तार कर रही है। सीधे iPhones पर बड़े AI मॉडल चलाने से Apple के निजी क्लाउड कंप्यूट सर्वर के बजाय डिवाइस पर अधिक सुविधाएँ संचालित करने की अनुमति मिलेगी, जो वर्तमान में जटिल AI अनुरोधों को संभालते हैं।

लाभ दुगना है. सबसे पहले, ऑन-डिवाइस प्रोसेसिंग डेटा को क्लाउड सर्वर पर प्रसारित करने के बजाय फोन पर रखकर उपयोगकर्ता की गोपनीयता को बढ़ाती है - एक मुख्य विभेदक कारक जिसे ऐप्पल ने ऐप्पल इंटेलिजेंस लॉन्च करने के बाद से जोर दिया है। दूसरा, यह महंगे क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर और करोड़ों iPhone उपयोगकर्ताओं को सेवा देने के लिए आवश्यक डेटा सेंटर क्षमता पर निर्भरता कम करके Apple की परिचालन लागत को कम करता है।

MacRumors नोट करता है कि तकनीक Apple को अधिक परिष्कृत AI सुविधाएँ प्रदान करने की अनुमति दे सकती है - जैसे उन्नत पाठ पीढ़ी, जटिल तर्क कार्य और समृद्ध सिरी इंटरैक्शन - बिना नेटवर्क कनेक्शन की आवश्यकता या महत्वपूर्ण बैटरी जीवन की खपत के।

एआई चिप बाजार पर संभावित प्रभाव

यदि प्रिज्मएमएल के दावे वास्तविक दुनिया के परीक्षण में टिके रहते हैं, तो इसका प्रभाव एप्पल से कहीं आगे तक बढ़ सकता है। सीएनबीसी की रिपोर्ट है कि प्रौद्योगिकी मेमोरी चिप्स और डेटा सेंटर कंप्यूट की मांग को नया आकार दे सकती है, क्योंकि अधिक एआई प्रोसेसिंग क्लाउड से उपभोक्ता उपकरणों में स्थानांतरित हो रही है।

वर्तमान में, एआई उद्योग बड़े भाषा मॉडलों को प्रशिक्षित करने और सेवा देने के लिए डेटा सेंटर इंफ्रास्ट्रक्चर, एनवीडिया जीपीयू और हाई-बैंडविड्थ मेमोरी पर सैकड़ों अरब डॉलर खर्च कर रहा है। यदि मॉडल को ऑन-डिवाइस उपयोग के लिए नाटकीय रूप से संपीड़ित किया जा सकता है, तो उस मांग का कुछ हिस्सा एज कंप्यूटिंग चिप्स की ओर और केंद्रीकृत डेटा केंद्रों से दूर हो सकता है।

हालांकि, विश्लेषकों ने चेतावनी दी है कि एआई मॉडल के प्रशिक्षण के लिए अभी भी बड़े पैमाने पर गणना संसाधनों की आवश्यकता होगी, भले ही अनुमान के लिए उन्हें कितनी कुशलता से संपीड़ित किया जा सकता है। संपीड़न तकनीक तैनाती और अनुमान को संबोधित करती है, न कि प्रशिक्षण चरण को, जो एआई पाइपलाइन का सबसे अधिक गणना-गहन हिस्सा बना हुआ है।

प्रिज्मएमएल की पृष्ठभूमि और फंडिंग

प्रिज्मएमएल कैलिफोर्निया इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी से बना एक एआई स्टार्टअप और अनुसंधान प्रयोगशाला है। कंपनी ने व्यावसायिक रूप से व्यवहार्य लो-बिट न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर का बीड़ा उठाया है, एक ऐसा क्षेत्र जिसमें महत्वपूर्ण शैक्षणिक रुचि देखी गई है लेकिन अब तक सीमित व्यावसायिक तैनाती हुई है।

स्टार्टअप को खोसला वेंचर्स द्वारा समर्थित किया गया है, जो प्रमुख उद्यम पूंजी फर्म है जो परिवर्तनकारी प्रौद्योगिकी कंपनियों में शुरुआती निवेश के लिए जानी जाती है। सूचना ने सबसे पहले 9 जुलाई को प्रिज्मएमएल की सफलता पर रिपोर्ट दी, जिसमें इसे आईफोन पर अब तक का सबसे बड़ा एआई मॉडल चलाने वाला बताया गया।

कैल्टेक कनेक्शन महत्वपूर्ण है. बाइनरी और टर्नरी न्यूरल नेटवर्क में अकादमिक अनुसंधान वर्षों से सक्रिय है, लेकिन इन तकनीकों को मानक मॉडल के प्रदर्शन से मेल खाने वाली उत्पादन-गुणवत्ता प्रणालियों में अनुवाद करना असाधारण रूप से कठिन साबित हुआ है। प्रिज्मएमएल का व्यावसायिक व्यवहार्यता का दावा - उपभोक्ता हार्डवेयर पर क्वेन 3.6 जितना बड़ा मॉडल चलाकर मान्य किया गया - एक सार्थक कदम का प्रतिनिधित्व करता है।

प्रतिस्पर्धी परिदृश्य

ऑन-डिवाइस AI को आगे बढ़ाने में Apple अकेला नहीं है। क्वालकॉम अपने स्नैपड्रैगन प्रोसेसर के माध्यम से ऑन-डिवाइस एआई क्षमताओं को आगे बढ़ा रहा है, Google ने ऑन-डिवाइस मॉडल को पिक्सेल फोन में एकीकृत किया है, और सैमसंग ने गैलेक्सी उपकरणों में जेमिनी नैनो लाने के लिए Google के साथ साझेदारी की है। हालाँकि, अधिकांश मौजूदा ऑन-डिवाइस मॉडल अपेक्षाकृत छोटे हैं - आमतौर पर 1-3 बिलियन पैरामीटर रेंज में।

प्रिज्मएमएल की तकनीक, यदि बड़े पैमाने पर सिद्ध हो जाती है, तो बहुत बड़े मॉडलों को - संभावित रूप से दसियों अरबों मापदंडों में - स्मार्टफोन पर चलाने में सक्षम कर सकती है, जो मूल रूप से प्रतिस्पर्धी गतिशीलता को बदल देगी। इससे Apple को उन प्रतिद्वंद्वियों पर महत्वपूर्ण लाभ मिलेगा जो क्लाउड-आधारित AI प्रोसेसिंग पर अधिक निर्भर हैं।

ट्रेंडफोर्स नोट करता है कि प्रिज्मएमएल का मील का पत्थर "क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर पर निर्भर रहने के बजाय उपकरणों पर सीधे एआई चलाने के लिए ऐप्पल के व्यापक प्रयास को दर्शाता है।" मार्केट रिसर्च फर्म का सुझाव है कि सफल ऑन-डिवाइस संपीड़न उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स उद्योग में एज एआई की ओर बदलाव को तेज कर सकता है।

आगे क्या आता है

कथित तौर पर प्रिज्मएमएल के साथ ऐप्पल की बातचीत मूल्यांकन चरण में है, जिसका अर्थ है कि कंपनियां यह आकलन कर रही हैं कि तकनीक ऐप्पल के प्रदर्शन और विश्वसनीयता मानकों को पूरा करती है या नहीं। इस बात की कोई गारंटी नहीं है कि साझेदारी का परिणाम व्यावसायिक उत्पाद होगा, और Apple ने चर्चाओं पर सार्वजनिक रूप से कोई टिप्पणी नहीं की है।

यदि प्रौद्योगिकी को भविष्य के Apple उत्पादों में एकीकृत किया जाता है, तो यह iOS अपडेट या नई हार्डवेयर पीढ़ियों में दिखाई दे सकता है। iPhone 17 Pro, जिसे प्रिज्मएमएल ने अपने प्रदर्शन के लिए उपयोग किया था, उसमें पहले से ही Apple के न्यूरल इंजन के माध्यम से महत्वपूर्ण तंत्रिका प्रसंस्करण क्षमताएं हैं।

व्यापक प्रश्न यह है कि क्या निम्न-बिट एआई आर्किटेक्चर एक उद्योग मानक बन जाएगा या एक विशिष्ट अनुकूलन बना रहेगा। अभी के लिए, प्रिज्मएमएल के नतीजे बताते हैं कि दृष्टिकोण एक महत्वपूर्ण सीमा पार कर गया है - और ऐप्पल की रुचि संकेत देती है कि उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स उद्योग के उच्चतम स्तर पर प्रौद्योगिकी को गंभीरता से लिया जा रहा है।

एआई से आगे रहें

एआई हार्डवेयर, मॉडल अनुकूलन और उद्योग विकास के व्यापक कवरेज के लिए, [एआई बज़ वायर] (https://aibuzzwire.news) पर जाएं।

अधिक AI समाचार पढ़ें →