Wraz z premierą systemu iOS 26 firma Apple wprowadziła Foundation Models, platformę zapewniającą programistom bezpośredni dostęp do lokalnej sztucznej inteligencji na iPhonie i iPadzie. W przeciwieństwie do tradycyjnej sztucznej inteligencji opartej na chmurze, modele te działają całkowicie na urządzeniu, co obniża koszty dla programistów i chroni prywatność użytkowników. Platforma nie została zaprojektowana, aby konkurować z największymi modelami chmurowymi, ale zamiast tego zapewnia praktyczne, ukierunkowane funkcje w codziennych aplikacjach.
Wczesne wdrożenie pokazuje, jak programiści włączają lokalną sztuczną inteligencję do swoich produktów w sposób, który wydaje się naturalny. Zamiast tworzyć pełne chatboty oparte na sztucznej inteligencji, aplikacje dodają subtelne ulepszenia, aby codzienne przepływy pracy były płynniejsze. Jest to zgodne ze strategią Apple stawiającą przede wszystkim na prywatność, zgodnie z którą funkcje sztucznej inteligencji zwiększają wygodę użytkownika bez konieczności opuszczania urządzenia przez dane.
Kilka aplikacji już prezentuje sposób wykorzystania platformy Foundation Models.TechCrunchutrzymuje listę takich aplikacji:
- Lil Artysta: Tworzenie historii dla dzieci w oparciu o sztuczną inteligencję.
- Dzienne: sugestie emoji podczas planowania wydarzeń w kalendarzu.
- Trener pieniędzy: Wgląd w wydatki i automatyczna kategoryzacja wydatków.
- Spojrzeć w górę: Przykłady kontekstowe i mapy etymologiczne do nauki słów.
- ZadaniaIDzień pierwszy: sugestie tagów inteligentnych, podsumowania tekstowe i szybkie tworzenie.
- Grzanki,Ciemny hałas, IZgaszone światła: Uproszczenie przepisów, krajobrazy dźwiękowe generowane przez sztuczną inteligencję i streszczenia komentarzy w czasie rzeczywistym.
- Signeasy,Schwytać,Lumy, IWskaźniki kart: podsumowania dokumentów, sugestie notatek, kontekstowe informacje o pogodzie i śledzenie nagród za karty kredytowe.
- Pogoda marchewkowa: nieograniczone rozmowy z chatbotem dzięki Apple Intelligence.
Wspólnym wątkiem jest wydajność i koszt. Programiści przekształcają mniejsze modele urządzeń Apple w ukierunkowane funkcje, które w przeciwnym razie wymagałyby wywołań serwera. Dzięki temu sztuczna inteligencja jest płynna, szybka i prywatna, a jednocześnie zmniejsza zależność od usług stron trzecich i ich opłat.
Sugerowana lektura:Unity wprowadza narzędzia pomagające programistom w tworzeniu aplikacji XR dla Apple Vision Pro
Android obsługuje także lokalną sztuczną inteligencję, ale jej implementacja jest mniej ujednolicona. Gemini Nano firmy Google w systemie Android 15 umożliwia funkcje takie jak podsumowywanie i inteligentne odpowiedzi, natomiast Galaxy AI firmy Samsung udostępnia takie narzędzia, jak pomoc w tłumaczeniu i pisaniu tekstu. Jednak programiści Androida często łączą je z większymi modelami opartymi na chmurze od Google lub innych dostawców. Zapewnia im to większą elastyczność i możliwości, ale wiąże się ze zmiennymi kosztami i potencjalnymi kompromisami w zakresie prywatności.
Podstawowe modele Apple nie mają na celu bezpośrednio konkurować z takimi modelami jak GPT-5 firmy OpenAI, Claude firmy Anthropic czy Gemini Ultra firmy Google. Są to modele pionierskie zoptymalizowane pod kątem wnioskowania na dużą skalę, wieloobrotowych rozmów i złożonych zadań generowania, zwykle działających w chmurze. Dla porównania, modele Apple są lekkie i dostosowane do zastosowań na urządzeniu, takich jak podsumowywanie, tagowanie, automatyczne uzupełnianie i sugestie dotyczące treści.
Firma Apple stworzyła spójną platformę, na której programiści mogą polegać w całej gamie sprzętu. Chociaż modele są mniejsze niż systemy AI w chmurze, ich ścisła integracja zapewnia przewidywalną wydajność i zaufanie użytkowników. Przyjęcie aplikacji na iOS 26 pokazuje, że programiści są skłonni przyjąć to podejście zorientowane lokalnie, a strategia Apple może wpłynąć na to, jak ekosystemy aplikacji zrównoważą prywatność, koszty i możliwości w nadchodzących latach.