Будущее мобильного ИИ: что означает интеллект на устройстве для разработчиков приложений

Искусственный интеллект переходит из облачных вычислений на наши телефоны. Пока облачные ИИ-ассистенты, такие как ChatGPT или Gemini, доминируют в заголовках, происходит более тихое, но трансформационное изменение: интеллект на устройстве — модели ИИ, которые работают полностью на устройстве пользователя, не отправляя данные на удаленные серверы. Это не просто техническое любопытство. Для разработчиков приложений это представляет стратегическую возможность создавать приложения, которые более приватны, доступны по цене и полностью способны работать в автономном режиме. И хотя видение полностью автономного ИИ-агента на устройстве все еще развивается, фундамент уже закладывается — через улучшенное оборудование, оптимизированное программное обеспечение и более умную архитектуру моделей. 

Что такое интеллект на устройстве и чем он отличается? 

Интеллект на устройстве относится к моделям ИИ, которые выполняются локально на смартфоне или другом краевом устройстве, не полагаясь на облачную инфраструктуру.  

Важно отметить, что когда эксперты обсуждают будущее ИИ на устройстве, они имеют в виду автономную модель, которая работает полностью на оборудовании пользователя. 

Четыре столпа, стимулирующие внедрение на устройстве 

Существует четыре силы, которые ускоряют интерес к ИИ на устройстве: 

Конфиденциальность и регулирование. В Европе и других регионах со строгими законами о данных (такими как GDPR) передача персональных данных сторонним ИИ-сервисам, даже если поставщик утверждает, что они не будут храниться, может подвергнуть разработчиков юридическому риску. Даже при наличии соглашений об обработке данных сложно полностью проверить и гарантировать, как сторонние платформы обрабатывают конфиденциальные данные на практике. 

Стоимость и монетизация. ИИ на основе облачных вычислений требует оплаты за токен — затраты, которые обычно перекладываются на пользователей через подписки. Но на рынках с более низким уровнем доходов такое ценообразование может быть неподъемным. Модели на устройстве устраняют комиссию за токены, позволяя создавать бесплатные или приложения с минимальной стоимостью, монетизируемые через рекламу, разовые покупки или минимальные подписки — резко снижая предельную стоимость обслуживания каждого пользователя. 

Доступность в автономном режиме. Не у каждого пользователя есть надежный интернет. Будь то в сельских районах, на подземных парковках, в подвальных кафе или на отдаленных пешеходных тропах, людям нужен ИИ, который работает без подключения. Интеллект на устройстве обеспечивает по-настоящему автономный опыт, такой как перевод меню или идентификация растения по фото. 

 Задержка и отзывчивость. ИИ на основе облачных вычислений вносит задержки на сетевой обмен данными — обычно 100–500 мс даже при хороших соединениях. Для сценариев использования в реальном времени, таких как живой перевод, голосовые команды или AR-наложения, эта задержка неприемлема. Вывод на устройстве полностью устраняет задержку сети, обеспечивая действительно мгновенные ответы. 

Техническая реальность: что возможно сегодня? 

Несмотря на быстрый прогресс, ИИ на устройстве — это в основном игра компромиссов. Размер модели, качество ответа, потребление батареи, использование памяти и производительность устройства тесно связаны — и улучшение одного почти всегда ухудшает другое. 

Автономные LLM остаются сложными. Модели, которые разработчики могут встроить в свои приложения — такие как Gemma 3n, Deepseek R1 1.5B или Phi-4 Mini — весят 1–3 ГБ даже после агрессивной квантизации. Это слишком большой размер для пакетов магазинов приложений, требующий отдельных загрузок после установки. И производительность сильно варьируется: на топовых телефонах с NPU вывод работает плавно; на устройствах среднего класса та же модель может тормозить, перегреваться или быть закрытой из-за агрессивного управления памятью.  

Интегрированный в платформу ИИ более зрелый. Gemini Nano от Google (доступен на Pixel и некоторых устройствах Samsung через AICore API) и Apple Intelligence (iOS 18+) предлагают возможности на устройстве без необходимости разработчикам поставлять собственные модели. Они эффективно обрабатывают суммирование, умные ответы и переписывание текста — но привязывают разработчиков к конкретным платформам и уровням устройств. 

Узкие ML-модели работают лучше всего сегодня. Задачи, такие как распознавание речи в реальном времени, улучшение фотографий, обнаружение объектов и живые субтитры, надежны на большинстве устройств. Это не универсальные LLM — это специализированные, сильно оптимизированные модели (часто менее 100 МБ), созданные для одной задачи. Фреймворки Edge AI делают их доступными для разработчиков приложений на разных платформах. 

Гибридный компромисс. И Google, и Apple реализуют многоуровневую обработку: Gemini Nano и Apple Intelligence обрабатывают суммирование, умные ответы и переписывание текста локально, в то время как сложные рассуждения, многошаговые разговоры и запросы, требующие знаний, направляются в облачную инфраструктуру (серверы Gemini от Google, Private Cloud Compute от Apple). Этот прагматичный подход устраняет разрыв — но подчеркивает, что полностью работающий на устройстве универсальный ИИ остается устремлением. 

Три уровня оптимизации 

Для обеспечения жизнеспособности ИИ на устройстве требуется прогресс по трем направлениям:  

• Оборудование. Современные флагманы все чаще включают NPU — специализированные чипы, оптимизированные для матричной математики, ядра вычислений ИИ. Хотя они не обязательны, они значительно ускоряют вывод и снижают разряд батареи. 

• Архитектура модели. Исследователи разрабатывают архитектуры, которые делают больше с меньшими затратами: Mixture of Experts (MoE) активирует только 10–20% параметров на токен; селективная активация параметров (используемая в Gemma 3n) динамически загружает только необходимые веса; разреженное внимание пропускает незначительные вычисления. Эти методы позволяют моделям, таким как Gemma, Phi-4 Mini, Llama 3.2 и Qwen3, эффективно работать на мобильном оборудовании. 

• Программные фреймворки. Программные фреймворки. Google AI Edge (LiteRT, MediaPipe) и Core ML от Apple обеспечивают зрелую оптимизацию для CPU/GPU/NPU, встроенную в платформу. Растущая экосистема стартапов заполняет пробелы с помощью инструментов, независимых от поставщиков — от архитектур, оптимизированных для граничных устройств (Liquid AI), до кроссплатформенных SDK (Cactus) и автоматизированной оптимизации NPU (ZETIC.ai), и это лишь некоторые из них. Эти инструменты обрабатывают квантизацию, аппаратное ускорение и управление памятью — позволяя разработчикам развертывать модели на разных устройствах без ручной настройки.

Работа продолжается по всем трем направлениям — и прогресс ускоряется. 

Что это означает для разработчиков приложений 

Идеальный разработчик ИИ на устройстве находится на пересечении мобильной разработки и машинного обучения. Большинство специалистов по ИИ сосредоточены на облачной инфраструктуре и кластерах GPU/TPU — средах с обильной памятью, питанием и вычислительными ресурсами. Они редко сталкиваются с ограничениями, специфичными для мобильных устройств: строгие ограничения памяти, агрессивное завершение фоновых приложений, тепловое регулирование и жесткие бюджеты батареи. Это породило новую специализацию: Edge AI Engineering.  

Разработчики в этой области должны: 

• выбрать правильный размер модели и квантизацию для целевых уровней устройств; 

• выбрать между полностью работающими на устройстве, гибридными или облачными резервными стратегиями; 

• интегрировать модели с локальными датчиками и API: камерой, микрофоном, GPS, умным домом; 

• разработать UX, который управляет ожиданиями пользователей относительно скорости и возможностей; 

• тестировать на различных устройствах — производительность NPU флагмана не предсказывает поведение среднего класса. 

Важно отметить, что «полностью на устройстве» относится к тому, где выполняется вывод ИИ — а не к тому, может ли приложение получить доступ к интернету. Локальная модель все еще может вызывать внешние API в качестве инструментов (например, веб-поиск или службу погоды), но само рассуждение ИИ происходит полностью на устройстве. С выводом на устройстве и вызовом инструментов вы сохраняете конфиденциальность (данные пользователя не отправляются для обработки), при этом расширяя функциональность. 

Дорога впереди: реалистичные ожидания 

Несмотря на быстрый прогресс, ИИ на устройстве не заменит облачный ИИ для сложных задач, таких как многошаговые рассуждения, генерация кода или длительные открытые беседы. Пользователи могут переоценить, что могут делать локальные модели — что приведет к разочарованию, если производительность отстает. Не ожидайте качества уровня ChatGPT на бюджетном телефоне. 

Но для хорошо определенных, высокоценных сценариев использования будущее светлое: 

•  Приложения, чувствительные к конфиденциальности: медицинские инструменты, анализирующие данные о здоровье, финансовые помощники, отслеживающие расходы — все без того, чтобы данные покидали устройство; 

• Опыт с приоритетом на автономный режим: путеводители, перевод и навигация, которые работают в туннелях метро, самолетах или отдаленных тропах; 

• Доступность в реальном времени: живые субтитры, голос в текст и аудиоописания, которые работают мгновенно, даже в шумных средах или средах с низкой связью. 

По мере того как модели сжимаются, NPU становятся стандартом, а фреймворки созревают, ИИ на устройстве перейдет от новинки для ранних последователей к стандартной практике. 

Заключительные мысли 

Интеллект на устройстве — это не только о скорости или удобстве — это парадигмальный сдвиг в том, как мы думаем об ИИ: от централизованных услуг на основе подписки к личным, приватным и всегда готовым помощникам, живущим в наших карманах. 

Для разработчиков приложений это открывает путь к созданию более этичных, инклюзивных и устойчивых приложений — без зависимости от облачных вычислений или сложных требований к соответствию данных. Технология еще не идеальна, но направление ясно. Мы уже ближе, чем думает большинство людей. Траектория ясна — и темп ускоряется.