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En una entrevista realizada por La visión profunda incluso antes de la WWDC26, en junio, el gerente de producto de Apple Silicon, David Brookshabló sobre cómo las inversiones a largo plazo de Apple en procesamiento neuronal, memoria unificada, eficiencia energética e integración de hardware y software han posicionado sus dispositivos para la era de la inteligencia artificial.
Comentó que Apple ya estaba trabajando con el aprendizaje automático mucho antes de la era de los chatbots, como ChatGPT, y mucho antes de los modelos. transformador y los LLM 1Grandes modelos de lenguajeo modelos de lenguaje grandes. volverse popular.
Cuando lanzamos el Motor neuronalfue diseñado para abordar las necesidades computacionales muy específicas del aprendizaje automático. Realiza operaciones matemáticas matriciales de alto rendimiento y eficiencia energética para resolver estos problemas de forma inteligente. También introdujimos aceleradores dedicados donde tenía sentido. No hablamos mucho de eso, pero la CPU 2unidad central de procesamientoo unidad central de procesamiento. tiene aceleradores neuronales dedicados, originalmente llamados aceleradores ML 3Aprendizaje automáticoo aprendizaje automático. – que aceleran las tareas de IA dentro del dominio de la CPU. En realidad, la CPU es muy eficiente en ciertos tipos de cargas de trabajo de IA, especialmente aquellas que requieren baja latencia. Más recientemente, incorporamos aceleradores neuronales a la GPU. 4Unidad de procesamiento de gráficoso unidad de procesamiento de gráficos.lo que proporciona una enorme ganancia de rendimiento, ya que la GPU es nuestro motor más escalable. Ofrece capacidad informática y ancho de banda de memoria escalables y aprovecha la arquitectura de memoria unificada.
También explicó por qué mac mini y Estudio están surgiendo como las máquinas elegidas por los agentes de IA y cómo Apple ve el futuro de la IA ejecutándose directamente en el dispositivo (en el dispositivo) en iPhone, iPad y Mac.
Estamos viendo un gran impulso en la forma en que las personas usan Apple Silicon y sus productos, especialmente en los flujos de trabajo de IA que se ejecutan directamente en el dispositivo. Estamos muy orgullosos de esto y de la forma en que Apple Silicon proporciona una base sólida para la IA. Es una arquitectura muy equilibrada, en la que CPU, GPU, memoria unificada y Motor neuronal contribuir al rendimiento de todo el chip. Esto es particularmente importante para estos flujos de trabajo de agentes de IA en evolución. Ya no se trata solo de que la GPU procese un LLM. Se trata de que todo el chip contribuya a diferentes partes de la tarea. […] y los procesos que ocurren en torno a estos flujos de trabajo. Esto realmente aprovecha los puntos fuertes de Apple Silicon.
Tanto es así que el entrevistador Jason Hiner afirmó que, cuando visitan laboratorios de inteligencia artificial de vanguardia, como OpenAI, casi todo el mundo parece usar Mac, y el ejecutivo de Apple atribuyó esto a la asociación histórica con la comunidad de desarrolladores y la priorización de las máquinas Apple en algunos segmentos.
Bueno, espero sinceramente que sea porque fabricamos excelentes productos. Creo que siempre hemos tenido una posición de fortaleza dentro de la comunidad de desarrolladores, no solo los que se centran en aplicaciones, sino también los profesionales de todas las áreas. ser desarrollador Interfaz, backend Para alguien en un campo completamente diferente, Mac ha sido una plataforma sólida para los desarrolladores durante muchos años.
Ahora, al centrarnos específicamente en la IA, vemos que muchas de las herramientas de la industria son solo para Mac o Mac-first. Creo que esto realmente nos ha puesto a la vanguardia de esta comunidad de desarrolladores.
El ejecutivo también abordó la tendencia de los desarrolladores a ejecutar más procesos de IA localmente, motivados por preocupaciones sobre la privacidad, la seguridad y los crecientes costos de inferencia.
La gente se está dando cuenta de que tienen dispositivos increíblemente potentes en sus escritorios, capaces de manejar una amplia variedad de cargas de trabajo. Lo realmente emocionante es lo que las modernas técnicas de optimización y cuantificación han hecho posible. La capacidad actual para acomodar modelos con 70 mil millones o incluso 120 mil millones de parámetros es impresionante.
Hay personas que ejecutan estos modelos en computadoras portátiles. Vemos informes de desarrolladores que trabajan en software a una altitud de 35.000 pies, en un avión y completamente desconectados de Internet, precisamente porque ejecutan modelos potentes localmente.
Poco después, comentó cómo ve el futuro de la IA ejecutándose directamente en el dispositivo.
Algo que realmente me entusiasma es el trabajo que hemos realizado con nuestros modelos base y las API. 5Interfaz de programación de aplicacioness, o interfaces de programación de aplicaciones. de Apple Intelligence, así como también cómo los han adoptado los desarrolladores. A veces pienso en esto como “IA transparente”. Hay tantas funciones de IA integradas en el sistema operativo y aplicaciones que no se destacan inmediatamente como IA. Están impulsados por IA “entre bastidores”, pero simplemente sirven para ayudar a las personas a hacer las cosas.
Brooks concluyó diciendo que está «constantemente impresionado» por lo que los desarrolladores están haciendo con Apple Silicon y cómo utilizan la IA para ayudar a las personas a ahorrar tiempo, aumentar la productividad y ejercitar la creatividad.
Afirmó además que el ritmo actual de desarrollo de la IA es «simplemente impresionante» y que es imposible imaginar «dónde estaremos dentro de un año, tres meses o incluso dentro de un mes».
«Estamos entusiasmados de ver a Apple Silicon a la vanguardia de este movimiento, ayudando a los desarrolladores y clientes a realizar estas experiencias en toda nuestra línea de dispositivos», concluyó.
