Apple đang tích cực đàm phán với PrismML, một công ty con của Caltech được Khosla Ventures hỗ trợ, để đánh giá công nghệ có thể thu nhỏ các mô hình AI mạnh mẽ đủ để chạy trực tiếp trên iPhone, có khả năng thay đổi cách Apple Intelligence xử lý các yêu cầu trên thiết bị của mình.

CNBC đưa tin lần đầu tiên vào ngày 14 tháng 7 năm 2026 rằng Apple đang đánh giá công nghệ nén mô hình của PrismML, công nghệ mà công ty khởi nghiệp này tuyên bố có thể giảm kích thước mô hình AI theo hệ số bậc độ lớn bằng cách sử dụng kiến ​​trúc có độ chính xác bit cực thấp. PrismML đã xác nhận các cuộc thảo luận trong một tuyên bố với AppleInsider cùng ngày.

Để biết thông tin mới nhất về sự phát triển của ngành AI và phân tích công nghệ, AI Buzz Wire đề cập đến các công cụ định hình lại bối cảnh.

Đột phá: Chạy Qwen 3.6 trên iPhone

Theo Seeking Alpha, PrismML đã nén thành công mô hình ngôn ngữ lớn Qwen 3.6 mã nguồn mở của Alibaba để chạy trên iPhone 17 Pro – một cột mốc được mô tả là chạy mô hình AI lớn nhất từ trước đến nay trên điện thoại thông minh tiêu dùng. Công ty khởi nghiệp cho biết công nghệ của họ sử dụng bộ nhớ ít hơn tới 15 lần so với kiến ​​trúc mô hình thông thường.

Cách tiếp cận của PrismML tập trung vào kiến ​​trúc mạng thần kinh 1 bit và ternary. Trong các mô hình AI truyền thống, mỗi tham số trọng số được lưu trữ dưới dạng số dấu phẩy động 16 bit hoặc 32 bit. Thay vào đó, PrismML lưu trữ các trọng số ở độ chính xác cực thấp — dưới dạng giá trị nhị phân (+1, -1) hoặc giá trị bậc ba (+1, 0, -1) — giảm đáng kể dung lượng bộ nhớ mà không ảnh hưởng nghiêm trọng đến khả năng suy luận hoặc tổng hợp.

Đây không phải là lượng tử hóa đơn giản, kỹ thuật được sử dụng rộng rãi để giảm độ chính xác trên một mô hình đã được đào tạo. Kiến trúc của PrismML được thiết kế từ đầu cho hoạt động bit thấp, công ty cho biết sẽ duy trì chất lượng mô hình tốt hơn nhiều so với các phương pháp nén sau đào tạo.

Tại sao Apple muốn có AI trên thiết bị

Bước đột phá được báo cáo đã thu hút sự chú ý của Apple khi công ty mở rộng nền tảng Apple Intelligence. Chạy các mô hình AI lớn hơn trực tiếp trên iPhone sẽ cho phép nhiều tính năng hơn hoạt động trên thiết bị thay vì thông qua các máy chủ Điện toán đám mây riêng của Apple, hiện đang xử lý các yêu cầu AI phức tạp.

Những lợi ích là gấp đôi. Đầu tiên, quá trình xử lý trên thiết bị nâng cao quyền riêng tư của người dùng bằng cách lưu giữ dữ liệu trên điện thoại thay vì truyền dữ liệu đến máy chủ đám mây - điểm khác biệt cốt lõi mà Apple đã nhấn mạnh kể từ khi ra mắt Apple Intelligence. Thứ hai, nó làm giảm chi phí hoạt động của Apple bằng cách giảm sự phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng đám mây đắt tiền và năng lực trung tâm dữ liệu cần thiết để phục vụ hàng trăm triệu người dùng iPhone.

MacRumors lưu ý rằng công nghệ này có thể cho phép Apple cung cấp các tính năng AI phức tạp hơn – chẳng hạn như tạo văn bản nâng cao, tác vụ suy luận phức tạp và tương tác Siri phong phú hơn – mà không yêu cầu kết nối mạng hoặc tiêu tốn nhiều pin.

Tác động tiềm tàng đến thị trường chip AI

Nếu những tuyên bố của PrismML được áp dụng trong thử nghiệm thực tế thì tác động có thể vượt xa Apple. CNBC báo cáo rằng công nghệ này có thể định hình lại nhu cầu về chip bộ nhớ và điện toán trung tâm dữ liệu, khi ngày càng có nhiều hoạt động xử lý AI chuyển từ đám mây sang thiết bị tiêu dùng.

Hiện tại, ngành AI đang chi hàng trăm tỷ USD vào cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu, GPU Nvidia và bộ nhớ băng thông cao để đào tạo và phục vụ các mô hình ngôn ngữ lớn. Nếu các mô hình có thể được nén đáng kể để sử dụng trên thiết bị, một số nhu cầu đó có thể chuyển sang chip điện toán biên và rời xa các trung tâm dữ liệu tập trung.

Tuy nhiên, các nhà phân tích cảnh báo rằng việc đào tạo các mô hình AI vẫn sẽ yêu cầu nguồn lực tính toán khổng lồ bất kể chúng có thể được nén để suy luận hiệu quả đến mức nào. Công nghệ nén giải quyết vấn đề triển khai và suy luận, chứ không phải giai đoạn đào tạo, vốn vẫn là phần tính toán nhiều nhất trong quy trình AI.

Bối cảnh và nguồn tài trợ của PrismML

PrismML là một phòng thí nghiệm nghiên cứu và khởi nghiệp AI được tách ra khỏi Viện Công nghệ California. Công ty đã đi tiên phong trong các kiến ​​trúc mạng thần kinh bit thấp có khả năng thương mại hóa, một lĩnh vực nhận được sự quan tâm đáng kể về mặt học thuật nhưng cho đến nay vẫn còn hạn chế trong việc triển khai thương mại.

Công ty khởi nghiệp này được hỗ trợ bởi Khosla Ventures, công ty đầu tư mạo hiểm nổi tiếng với những khoản đầu tư ban đầu vào các công ty công nghệ biến đổi. The Information lần đầu tiên đưa tin về bước đột phá của PrismML vào ngày 9 tháng 7, mô tả nó đang chạy mô hình AI lớn nhất từ ​​trước đến nay trên iPhone.

Kết nối Caltech rất có ý nghĩa. Nghiên cứu học thuật về mạng lưới thần kinh nhị phân và ba ngôi đã hoạt động trong nhiều năm, nhưng việc chuyển những kỹ thuật này thành các hệ thống có chất lượng sản xuất phù hợp với hiệu suất của các mô hình tiêu chuẩn đã tỏ ra cực kỳ khó khăn. Tuyên bố của PrismML về khả năng tồn tại về mặt thương mại — được xác thực bằng cách chạy một mô hình lớn như Qwen 3.6 trên phần cứng dành cho người tiêu dùng — thể hiện một bước tiến có ý nghĩa.

Bối cảnh cạnh tranh

Apple không đơn độc trong việc theo đuổi AI trên thiết bị. Qualcomm đã và đang nâng cao khả năng AI trên thiết bị thông qua bộ xử lý Snapdragon của mình, Google đã tích hợp các mẫu trên thiết bị vào điện thoại Pixel và Samsung đã hợp tác với Google để đưa Gemini Nano lên các thiết bị Galaxy. Tuy nhiên, hầu hết các mẫu máy trên thiết bị hiện nay đều tương đối nhỏ — thường nằm trong khoảng 1-3 tỷ thông số.

Công nghệ của PrismML, nếu được chứng minh ở quy mô lớn, có thể cho phép các mô hình lớn hơn nhiều - có khả năng lên tới hàng chục tỷ thông số - chạy trên điện thoại thông minh, thay đổi căn bản động lực cạnh tranh. Điều này sẽ mang lại cho Apple lợi thế đáng kể so với các đối thủ phụ thuộc nhiều hơn vào xử lý AI dựa trên đám mây.

TrendForce lưu ý rằng cột mốc quan trọng của PrismML "phản ánh nỗ lực rộng rãi hơn của Apple trong việc chạy AI trực tiếp trên các thiết bị thay vì dựa vào cơ sở hạ tầng đám mây". Công ty nghiên cứu thị trường gợi ý rằng việc nén trên thiết bị thành công có thể đẩy nhanh quá trình chuyển đổi sang AI biên trong ngành điện tử tiêu dùng.

Điều gì xảy ra tiếp theo

Các cuộc đàm phán của Apple với PrismML được cho là đang trong giai đoạn đánh giá, có nghĩa là các công ty đang đánh giá xem công nghệ này có đáp ứng các tiêu chuẩn về hiệu suất và độ tin cậy của Apple hay không. Không có gì đảm bảo sự hợp tác sẽ tạo ra một sản phẩm thương mại và Apple chưa bình luận công khai về các cuộc thảo luận.

Nếu công nghệ này được tích hợp vào các sản phẩm Apple trong tương lai, nó có thể xuất hiện trong các bản cập nhật iOS hoặc các thế hệ phần cứng mới. IPhone 17 Pro mà PrismML sử dụng để trình diễn đã có các khả năng xử lý thần kinh quan trọng thông qua Neural Engine của Apple.

Câu hỏi rộng hơn là liệu kiến ​​trúc AI bit thấp sẽ trở thành một tiêu chuẩn công nghiệp hay vẫn là một sự tối ưu hóa thích hợp. Hiện tại, kết quả của PrismML cho thấy cách tiếp cận này đã vượt qua ngưỡng quan trọng - và sự quan tâm của Apple báo hiệu rằng công nghệ này đang được xem xét nghiêm túc ở cấp độ cao nhất của ngành điện tử tiêu dùng.

Đi trước AI

Để biết thông tin toàn diện về phần cứng AI, tối ưu hóa mô hình và sự phát triển của ngành, hãy truy cập AI Buzz Wire.

Đọc thêm tin tức về AI →