Сегодня миллионы пользователей создают приложения с использованием искусственного интеллекта, обращаясь к облачным API с помощью естественного языка. Однако локальная реализация AI на устройствах, таких как смартфоны и ноутбуки, по-прежнему остается сложной задачей. Несмотря на стремление крупных компаний, таких как Apple и Microsoft, развивать на своих платформах возможности для локального AI, ощутимых и массовых решений пока не видно. В мире мобильных устройств есть мощные AI-чипы, но зачастую они остаются недозагруженными в повседневных задачах пользователей. В чем же причины медленного перехода на локальное AI и когда стоит ожидать настоящего прорыва? Чтобы ответить на эти вопросы, необходимо углубиться в историю развития AI на устройствах, технологические трудности и вызовы экосистемы.
В начале эпохи смартфонов и современных мобильных платформ на устройствах широко использовались модели на основе сверточных нейронных сетей (CNN). Именно они служили для распознавания лиц, классификации объектов, обнаружения текста и других задач, связанных с обработкой изображений и медиа. Аппаратная база – центральные процессоры (CPU), графические ускорители (GPU) и специализированные AI-акселераторы (Neural Processing Units, NPU) – постепенно становилась все более мощной и оптимизированной для таких моделей. Например, Apple разработала собственный Apple Neural Engine (ANE), а Qualcomm внедряет Hexagon DSP для эффективной работы CNN. Эти ускорители смогли значительно снизить энергопотребление и ускорить работу AI-приложений на устройствах.
Тем не менее, с появлением больших языковых моделей (Large Language Models, LLM) ситуация резко изменилась. Ярким примером стал ChatGPT в 2023 году, который поставил перед индустрией новые амбиции и требования к AI. Трансформеры, являющиеся архитектурой этих моделей, требовали мощности, в тысячи раз превосходящей по параметрам CNN-модели. GPT-3, насчитывающий 175 миллиардов параметров, стал прорывом, который заставил пересмотреть возможности локальных устройств. Управлять такими гигантскими моделями напрямую на смартфонах или ноутбуках стало практически невозможным из-за ограничений памяти, вычислительной мощности и требований к точности вычислений.
Вместе с тем, производители чипов не могли оставаться в стороне. Инвестиции в развитие NPUs выросли, чтобы увеличить производительность и приспособить их к работе с трансформерами. Однако трансформеры сильно отличаются от CNN своей динамичностью: меняются входы, выходы, структура вычислений, появляются новые операции и расход памяти. Традиционные NPUs, изначально спроектированные для статичных CNN, не могли полноценно и эффективно обработать такие модели. Ключевые операции, например softmax или нормализация слоя (LayerNorm), требуют высокой точности вычислений, которую NPUs поддерживают недостаточно, что вынуждает часть вычислений делегировать CPU или GPU.
Это снижает общую эффективность и усложняет поддержку локального AI. Еще одной сложностью стала многомодельность современных AI-приложений. Обычный локальный ассистент или инструмент для автоматической транскрипции может задействовать несколько AI-моделей одновременно: распознавание речи, сегментация говорящих, понимание контекста, суммирование и так далее. Каждая из них требует оптимизации для конкретного аппаратного обеспечения. Разнообразие архитектур NPUs в Apple, Qualcomm, Intel, AMD и Google превращает развертывание в настоящий кошмар с сотнями комбинаций моделей и платформ.
Обновления моделей выходят ежеквартально, что не дает разработчикам и инженерам отставать ни на шаг от лидеров. К тому же, каждое новое поколение устройств или операционных систем вносит свои ограничения. Например, некоторые фреймворки Apple работают только на последних iPhone или Mac, Windows постоянно меняет свои локальные AI-решения, а производители ноутбуков делают ставку на отдельные чипы, создавая разрозненную и конкурентную среду. Такая фрагментация не способствует массовому появлению крупных локальных AI-приложений. Несмотря на все препятствия, индустрия удерживает надежду в области унифицированных компиляторных фреймворков, которые облегчат запуск AI-моделей на любых устройствах.
Apache TVM и Google MLIR, являясь аналогами LLVM для AI, стремятся превратить одноразовую оптимизацию модели в процесс, который автоматически адаптируется под доступное железо. Однако эти технологии пока далеки от идеала: им часто не хватает поддержки со стороны производителей аппаратного обеспечения, и появление новых операций в моделях требует постоянного обновления их возможностей. Значительную роль может сыграть искусственный интеллект, использующийся для автоматического развертывания AI-моделей. Применение AI-агентов, способных анализировать структуру моделей, особенности целевых NPUs и генерировать оптимизированный код, уже доказало свою эффективность в некоторых проектах. Такой подход позволяет быстро адаптироваться к изменениям, обходить аппаратные ограничения и создавать стабильные локальные приложения с приемлемым энергопотреблением и производительностью.
Развитие локального AI — это не просто технологический вызов, но и экономическая проблема. Специалисты по оптимизации моделей на конкретных архитектурах узки по численности, а поддержка постоянно обновляющихся экосистем требует серьезных затрат. Это тормозит демократизацию AI, поскольку малые разработчики не могут позволить себе глубокую оптимизацию и глубокую экспертизу для всех платформ сразу. Почему локальные AI-приложения важны? Перемещение вычислений ближе к пользователю снижает задержки и зависимость от интернет-соединения, что имеет критическое значение для приватности и безопасности данных. Представьте, что запись вашей встречи или голосовой ассистент могут работать полностью без облака, мгновенно реагать и обеспечивать высокий уровень сохранности информации.
Исторически сам переход от централизованных мейнфреймов к персональным компьютерам занял десятилетия. В случае с AI время не терпит отлагательств, ведь спрос на локальные решения неуклонно растет. Мобильные устройства становятся все мощнее, а модели — эффективнее. Соответственно, главная преграда — не железо и не алгоритмы, а именно сложность и фрагментация процесса развертывания. В будущем стоит ожидать, что локальные AI-приложения продолжат развиваться по мере появления новых архитектур со специализированными AI-ускорителями и автоматизацией оптимизации моделей.
Не исключено появление стандартов и инструментов, которые наконец-то сделают развертывание AI-моделей на персональных устройствах столь же простым, как запуск обычного приложения. В ближайшие годы ключевым вызовом для разработчиков и компаний станет балансировка между облачными возможностями и локальной обработкой данных. Комплексные задачи с большими и энергоемкими моделями будут по-прежнему решаться в облаке. В то же время сфера персональных AI-приложений – от ассистентов и творческих инструментов до систем помощи людям с ограниченными возможностями – требует именно локальных решений с высокой скоростью и максимальной сохранностью конфиденциальности. Таким образом, локальные AI-приложения находятся на перепутье развития технологий и рынка.
Их повсеместное распространение зависит не только от мощностей и алгоритмов, но и от решения проблем совместимости, поддержки новых моделей и автоматизации развертывания. Можно сказать, что революция персонального AI уже началась, но настоящий бум локальных приложений еще впереди, и его появление значительно изменит цифровой ландшафт, сделав искусственный интеллект еще ближе и доступнее для каждого пользователя.
