Apple, güçlü yapay zeka modellerini doğrudan bir iPhone'da çalışacak kadar küçültebilen ve potansiyel olarak Apple Intelligence'ın cihazlarındaki istekleri işleme biçimini dönüştürebilen teknolojiyi değerlendirmek için Khosla Ventures tarafından desteklenen bir Caltech şirketi olan PrismML ile aktif görüşmelerde bulunuyor.
CNBC ilk olarak 14 Temmuz 2026'da Apple'ın PrismML'in model sıkıştırma teknolojisini değerlendirdiğini bildirdi. Startup, aşırı düşük bit hassasiyetli mimariler kullanarak AI model boyutlarını büyüklük sırası faktörlerine göre azaltabileceğini iddia ediyor. PrismML aynı gün AppleInsider'a yaptığı açıklamada tartışmaları doğruladı.
En son AI sektöründeki gelişmeler ve teknoloji analizi için AI Buzz Wire, ortamı yeniden şekillendiren araçları kapsıyor.
Atılım: Qwen 3.6'yı iPhone'da çalıştırmak
Seeking Alpha'ya göre PrismML, Alibaba'nın açık kaynaklı Qwen 3.6 büyük dil modelini iPhone 17 Pro'da çalışacak şekilde başarıyla sıkıştırdı; bu, şimdiye kadarki en büyük yapay zeka modelini tüketici akıllı telefonunda çalıştırmak olarak tanımlanan bir kilometre taşı. Girişim, teknolojisinin geleneksel model mimarilerine göre 15 kata kadar daha az bellek kullandığını söylüyor.
PrismML'in yaklaşımı 1 bitlik ve üçlü sinir ağı mimarilerine odaklanır. Geleneksel yapay zeka modellerinde her ağırlık parametresi, 16 bit veya 32 bit kayan noktalı sayı olarak depolanır. PrismML bunun yerine ağırlıkları son derece düşük bit hassasiyetinde ikili değerler (+1, -1) veya üçlü değerler (+1, 0, -1) olarak saklar ve akıl yürütme veya üretken yeteneklerden ciddi şekilde ödün vermeden bellek ayak izini önemli ölçüde azaltır.
Bu, önceden eğitilmiş bir modelde hassasiyeti azaltmak için yaygın olarak kullanılan basit bir nicemleme tekniği değildir. PrismML'in mimarileri sıfırdan düşük bit işlemleri için tasarlandı; şirket bunun model kalitesini eğitim sonrası sıkıştırma yöntemlerinden çok daha iyi koruduğunu söylüyor.
Apple Neden Cihaz İçi Yapay Zeka İstiyor?
Bildirilen atılım, şirketin Apple Intelligence platformunu genişletmesi nedeniyle Apple'ın dikkatini çekti. Daha büyük AI modellerini doğrudan iPhone'larda çalıştırmak, Apple'ın şu anda karmaşık AI isteklerini yerine getiren Özel Bulut Bilgi İşlem sunucuları yerine daha fazla özelliğin cihaz üzerinde çalışmasına olanak tanıyacaktır.
Faydaları iki yönlüdür. Birincisi, cihazdaki işleme, verileri bulut sunucularına iletmek yerine telefonda tutarak kullanıcı gizliliğini artırır; bu, Apple'ın Apple Intelligence'ı piyasaya sürdüğünden beri vurguladığı temel bir farklılıktır. İkincisi, pahalı bulut altyapısına ve yüz milyonlarca iPhone kullanıcısına hizmet vermek için gereken veri merkezi kapasitesine olan bağımlılığı azaltarak Apple'ın işletme maliyetlerini azaltır.
MacRumors, teknolojinin Apple'ın gelişmiş metin oluşturma, karmaşık muhakeme görevleri ve daha zengin Siri etkileşimleri gibi daha karmaşık yapay zeka özelliklerini bir ağ bağlantısı gerektirmeden veya önemli miktarda pil ömrü tüketmeden sunmasına olanak sağlayabileceğini belirtiyor.
Yapay Zeka Çip Pazarı Üzerindeki Potansiyel Etki
PrismML'in iddiaları gerçek dünya testlerinde geçerliyse, bunun sonuçları Apple'ın çok ötesine uzanabilir. CNBC, daha fazla yapay zeka işleminin buluttan tüketici cihazlarına kaymasıyla teknolojinin bellek yongaları ve veri merkezi bilgi işlem talebini yeniden şekillendirebileceğini bildirdi.
Şu anda yapay zeka endüstrisi, büyük dil modellerini eğitmek ve sunmak için veri merkezi altyapısına, Nvidia GPU'lara ve yüksek bant genişlikli belleğe yüz milyarlarca dolar harcıyor. Modeller cihaz üzerinde kullanım için önemli ölçüde sıkıştırılabilirse, bu talebin bir kısmı uç bilişim çiplerine ve merkezi veri merkezlerinden uzağa kayabilir.
Ancak analistler, yapay zeka modellerinin eğitiminin, çıkarım için ne kadar verimli bir şekilde sıkıştırılabildiklerine bakılmaksızın, yine de büyük bilgi işlem kaynakları gerektireceğine dikkat çekiyor. Sıkıştırma teknolojisi, AI işlem hattının en yoğun bilgi işlem gerektiren kısmı olmaya devam eden eğitim aşamasını değil, dağıtım ve çıkarımı ele alır.
PrismML'in Arka Planı ve Finansmanı
PrismML, Kaliforniya Teknoloji Enstitüsü'nden çıkan bir yapay zeka girişimi ve araştırma laboratuvarıdır. Şirket, şimdiye kadar akademik açıdan önemli ilgi gören ancak ticari dağıtımı sınırlı olan bir alan olan, ticari olarak uygulanabilir düşük bitli sinir ağı mimarilerine öncülük etti.
Başlangıç, dönüştürücü teknoloji şirketlerine erken yatırımlarıyla tanınan önde gelen risk sermayesi şirketi Khosla Ventures tarafından destekleniyor. The Information, PrismML'in atılımını ilk kez 9 Temmuz'da bildirdi ve bunun bir iPhone'da şimdiye kadarki en büyük yapay zeka modelini çalıştırdığını açıkladı.
Caltech bağlantısı önemlidir. İkili ve üçlü sinir ağlarına ilişkin akademik araştırmalar yıllardır aktiftir, ancak bu teknikleri standart modellerin performansıyla eşleşen üretim kalitesindeki sistemlere dönüştürmenin olağanüstü derecede zor olduğu kanıtlanmıştır. PrismML'in tüketici donanımında Qwen 3.6 kadar büyük bir modelin çalıştırılmasıyla doğrulanan ticari uygulanabilirlik iddiası, ileriye doğru atılmış anlamlı bir adımı temsil ediyor.
Rekabetçi Ortam
Apple, cihaz içi yapay zeka arayışında yalnız değil. Qualcomm, Snapdragon işlemcileri aracılığıyla cihaz içi yapay zeka yeteneklerini geliştiriyor, Google, cihaz içi modelleri Pixel telefonlara entegre ediyor ve Samsung, Gemini Nano'yu Galaxy cihazlarına getirmek için Google ile ortaklık kuruyor. Bununla birlikte, mevcut cihaz üstü modellerin çoğu nispeten küçüktür; genellikle 1-3 milyar parametre aralığındadır.
PrismML teknolojisi, geniş ölçekte kanıtlanırsa, çok daha büyük modellerin (potansiyel olarak on milyarlarca parametrede) akıllı telefonlarda çalışmasına olanak tanıyarak rekabet dinamiklerini temelden değiştirebilir. Bu, Apple'a bulut tabanlı yapay zeka işlemeye daha fazla bağımlı olan rakiplerine karşı önemli bir avantaj sağlayacak.
TrendForce, PrismML'in dönüm noktasının "Apple'ın yapay zekayı bulut altyapısına güvenmek yerine doğrudan cihazlarda çalıştırma konusundaki daha geniş çabasını yansıttığını" belirtiyor. Pazar araştırması firması, başarılı cihaz içi sıkıştırmanın tüketici elektroniği endüstrisinde uç yapay zekaya doğru geçişi hızlandırabileceğini öne sürüyor.
Sırada Ne Var?
Apple'ın PrismML ile yaptığı görüşmelerin değerlendirme aşamasında olduğu bildiriliyor; bu da şirketlerin, teknolojinin Apple'ın performans ve güvenilirlik standartlarını karşılayıp karşılamadığını değerlendirdiği anlamına geliyor. Ortaklığın ticari bir ürünle sonuçlanacağının garantisi yok ve Apple, tartışmalar hakkında kamuya açık bir yorumda bulunmadı.
Teknoloji gelecekteki Apple ürünlerine entegre edilirse iOS güncellemelerinde veya yeni donanım nesillerinde görünebilir. PrismML'in tanıtımı için kullandığı iPhone 17 Pro, halihazırda Apple'ın Neural Engine'i aracılığıyla önemli sinirsel işleme yeteneklerine sahip.
Daha kapsamlı soru, düşük bitli yapay zeka mimarilerinin bir endüstri standardı mı olacağı yoksa niş bir optimizasyon olarak mı kalacağıdır. Şimdilik, PrismML'in sonuçları yaklaşımın kritik bir eşiği aştığını gösteriyor ve Apple'ın ilgisi, teknolojinin tüketici elektroniği sektörünün en üst düzeylerinde ciddiye alındığına işaret ediyor.
Yapay Zekanın Önünde Olun
Yapay zeka donanımı, model optimizasyonu ve sektör gelişmelerinin kapsamlı kapsamı için AI Buzz Wire adresini ziyaret edin.
Daha fazla AI haberini okuyun →
