Битва за AI на периферийных устройствах: когда AI переходит из “облака” в ваш карман и автомобиль
Здравствуйте, я ваш финансовый журналист. Сегодня мы поговорим о грандиозных изменениях, которые уже происходят, но которые, возможно, еще не полностью стали очевидны для всех: AI переходит из облака на ваши устройства.
Раньше, когда мы говорили об AI, нам приходили на ум такие сервисы, как ChatGPT или DeepSeek – для их использования требовался доступ в интернет, а серверы находились на расстоянии тысяч километров. Но теперь все изменилось. Смартфоны, автомобили, даже роботы начинают обладать собственными возможностями AI, не нуждаясь в подключении к сети. Это и есть On-Device AI (AI, работающий непосредственно на устройстве).
Основная идея статьи заключается в том, что 2026 год может стать годом коммерциализации On-Device AI. Крупные компании (NVIDIA, Meta, Apple, Huawei, Xiaomi, ByteDance) и стартапы (например, Mianbi Intelligence, Jieyue Xingchen) активно развивают эту технологию. Почему? Потому что облачные решения слишком дороги, медленны и связаны с рисками для конфиденциальности, в то время как решения, работающие на устройствах, дешевле, быстрее и обеспечивают лучшую защиту данных. Это не просто обновление аппаратного обеспечения – это также борьба за контроль над ключевыми рыночными позициями.
Далее я разберу эту статью на пять ключевых аспектов, чтобы объяснить ситуацию простым языком.
---
1. Почему нужен On-Device AI? Потому что облачные решения слишком дороги и медленны
Многие могут спросить: если облачные модели AI (например, GPT-4) настолько мощные, зачем создавать аналогичные версии для смартфонов? Есть три основных проблемы:
- Высокие затраты: Обучение таких моделей, как Anthropic’s Mythos, стоит миллиарды долларов. Еще более значительны эксплуатационные расходы: согласно оценкам, использование сервиса ByteDance’а (например, DouBao) ежедневно обходится в 130–240 миллионов юаней. Чем больше пользователей, тем выше затраты, и такой бизнес не может быть устойчивым. Однако On-Device AI работает на чипах смартфонов, поэтому маржинальные затраты практически нулевые. Производители не платят за электроэнергию и не несут больших расходов на серверы.
- Отсутствие работы в отсутствие сети: Облачные сервисы зависят от интернета; они не работают в метро, на самолете или в местах с плохим сигналом. Кроме того, передача данных в облако и обратно приводит к задержкам. On-Device AI работает непосредственно на устройстве, поэтому ответы поступают мгновенно, даже в отсутствие сети.
- Проблемы с конфиденциальностью: Облачные сервисы требуют передачи пользовательских данных в облако. On-Device AI обеспечивает лучшую защиту конфиденциальности, поскольку данные остаются на устройстве.
Проще говоря: облачные решения похожи на услуги экспертов – мощные, но дорогие и медленные; On-Device AI – как “домашний врач”, всегда под рукой и защищающий вашу конфиденциальность.
---
2. Как это технически реализуется? Малые модели AI + улучшение чипов = большие возможности
Многие беспокоятся: достаточно ли мало памяти в смартфонах для работы крупных моделей AI? Ответ: да, благодаря компрессии данных и прогрессу в технологиях чипов.
- Технологии сжатия моделей: Ученые сокращают размеры моделей с триллионов параметров до нескольких миллиардов, сохраняя при этом их производительность (например, модель MiniCPM5-2B от Mianbi Intelligence занимает мало места и обладает высокой производительностью среди открытых моделей).
- Увеличение производительности чипов: Согласно законам Мура, производительность чипов удваивается каждые два года, а возможности моделей – каждые 100 дней. Это означает, что современные чипы способны работать с моделями, ранее требовавшими мощных компьютеров.
- Пример: Новый чип от NVIDIA, RTX Spark, обладает производительностью в 1 Петафлоп и может работать с моделями на 120 миллиардов параметров. AMD и Intel также активно развивают подобные технологии.
В результате: AI распространяется не только в облаке, но и на смартфонах, ПК, автомобилях и роботах. К 2025 году 36% новых смартфонов будут обладать функциями генеративного AI; к 2027 году этот показатель увеличится до 50%.
---
3. Кто участвует в этой борьбе? Крупные компании, стартапы и производители оборудования
Это многогранная борьба с разными стратегиями участников:
Международные гиганты: покупка экосистем и производство оборудования
- NVIDIA: Компания инвестировала 12,9 миллиардов долларов в покупку Hugging Face, крупнейшей платформы для разработки облачных AI-решений. Цель – контроль над открытым программным обеспечением. Ее робот Microduck стоит 399 долларов и работает на средних чипах, что снижает порог доступа к AI для всех пользователей и укрепляет позиции NVIDIA в этой сфере.
- Apple, Meta, Google: Разрабатывают собственные решения On-Device AI (например, Apple Intelligence, Meta Llama) с целью сделать AI неотъемлемой частью своих экосистем и увеличить приверженность пользователей.
Китайские компании: разные подходы
- Mianbi Intelligence: Производитель моделей AI, не занимающийся производством смартфонов; продает свои модели различным производителям оборудования. Например, их модель MiniCPM5-2B используется в смартфонах Samsung Galaxy и автомобилях Changan Mazda.
- ByteDance (DouBao) + ZTE Nubia: Стремятся к созданию универсальных решений, позволяющих управлять различными устройствами с помощью AI (например, смартфон NaviX Ultra).
- Jieyue Xingchen: Компания, занимающаяся разработкой как программного, так и аппаратного обеспечения; сотрудничает с производителями автомобилей (например, Geely) для создания интегрированных решений.
- Horizon Robotics, Desay SV: Производители автомобильного оборудования, специализирующиеся на решениях для автомобилей.
- iFlytek: Фокусируется на развитии продуктов для офисного использования; предлагает открытую модель Starfire X2.5, подходящую для использования в корпоративной среде.
В целом: все участники стремятся завоевать контроль над рынком On-Device AI.
---
4. Каков важный пример – робот Microduck стоимостью 399 долларов?
Статья упоминает робота Microduck от компании Pollen Robotics, выпущенного после покупки Hugging Face. Этот пример очень важен, поскольку он символизирует переход AI на периферийные устройства:
- Низкая стоимость: Робот работает на недорогом чипе RK3566 (2020 года), а не на дорогих графических процессорах.
- Открытость для пользователей: Пользователи могут тренировать собственные модели и загружать данные на платформу Hugging Face Hub.
- Цикл обновлений: Тысячи роботов собирают данные в реальном мире, что позволяет быстро совершенствовать модели.
- Реакция рынка: Заказы на робота достигли 2,6 миллиона за 24 часа; первый экземпляр был продан за 4 секунды.
Вывод: On-Device AI распространяется не только на смартфоны и автомобили, но и на роботов, умные домашние устройства и другие устройства. В будущем AI станет частью нашей повседневной жизни – не просто текстом на экране, но и реальными устройствами, способными воспринимать информацию, выполнять команды и взаимодействовать с окружающим миром.
---
5. Какова будущая структура рынка?
Статья предсказывает следующее разделение ролей:
1. Облачные модели: будут использоваться для сложных задач, генерации видео и работы с большими данными.
2. Отраслевые модели: будут специализироваться на решениях для конкретных отраслей (финансы, медицина, юридика).
3. On-Device модели: будут выполнять частые, реальные задачи, требующие высокой производительности и конфиденциальности.
Ключевой момент: облачные решения ограничены по своим возможностям; On-Device AI станет основой для широкого распространения AI. Будущее AI будет основано на совместной работе облачных и периферийных решений.
Влияние на пользователей: смартфоны, компьютеры и автомобили станут еще умнее и лучше понимать пользователей благодаря хранению данных на их устройствах. Приложения AI будут выполнять не только функции общения, но и различные задачи (например, заказы такси, покупки, управление бытовыми устройствами). Производители оборудования получат больше влияния на развитие этой технологии.
Значение для инвесторов: стоит обратить внимание на производителей чипов (NPU, SoC) и поставщиков моделей AI. Однако стоит остерегаться риска устранения необходимости в услугах третьих сторон со стороны крупных компаний.
---
Заключение
Битва за On-Device AI – это движение к демократизации использования AI. Она позволяет сделать AI доступным каждому пользователю, независимо от его финансовых возможностей. Хотя потенциал On-Device AI еще не полностью раскрыт, с учетом развития технологий производительности чипов и сжатия данных эра всеобщего доступа к AI уже близка. Для компаний важно вовремя вступить на этот рынок, чтобы занять лидирующие позиции в следующем десятилетии; для пользователей это означает появление более умных, безопасных и удобных цифровых решений.