山东
iOS 27 之前 Apple Intelligence 的照片「Clean Up」（消除）功能被不少用户吐槽过：消除背景杂物还凑合，但一涉及人物面部，结果就很难看了。
很多人以为是苹果 AI 不行，但根源其实在于，之前的 Clean Up 完全依赖 iPhone 本地的 AI 模型，效果自然不理想。
在 iOS 27 中，Clean Up 已经加入了云端处理能力，可以通过苹果 Private Cloud Compute（私有云计算）把任务交给云端服务器，用更大更强的模型来处理。
但云端方案也带来了一个新问题：照片要被上传。
尽管苹果一直在强调 Private Cloud Compute 的隐私保障：数据不存储、端到端加密、支持第三方审计。但现实是，无论怎么保证，把自己的私人照片传到网络始终会让一些用户不舒服。
所以最理想的方案其实依然是本地处理这类操作，但实现的前提是本地模型要足够强。
而苹果似乎已经在朝这个方向努力了。据 The Information 近日报道，苹果与一家名为 PrismML 的初创公司进行了会面，探索在 iPhone 上运行更大规模 AI 模型的可能性。
PrismML 做的事情是模型压缩。据悉他们已经成功地把阿里的开源大模型 Qwen 3.6 27B 压缩到了可以在 iPhone 17 Pro 上直接运行的程度。关键在于这个压缩后的模型，全部 270 亿参数同时处于激活状态。
苹果目前的本地模型虽然名义上有 200 亿参数，但实际运行时激活的部分可能只有一个零头。如果 PrismML 的这项技术最终能被苹果采用，iPhone 的本地 AI 能力将会有一个非常明显的跃升。
更大的本地模型带来的最直接好处是更多 Apple Intelligence 功能可以在设备端完成，不需要上传到云端。比如照片消除、扩展、生图、文本写作等，如果本地模型足够强，就不需要联网也能获得好效果，而且有绝对的隐私安全。
对苹果自己来说也有好处是能减少对 Private Cloud Compute 服务器的依赖，降低运营成本。
不过目前的消息只是苹果和 PrismML 进行了会面，远没有到合作敲定或产品落地的阶段。而且 iPhone 的散热和电池空间都有限，跑更大的模型怎么控制功耗和发热，也是绕不开的问题。
对国行 iPhone 用户来说就更远了——Apple Intelligence 至今没在大陆上线，AI 功能本身都用不了，本地还是云端暂时都跟我们没关系。
但从技术方向看，把更强的 AI 能力留在设备端而不是全推到云端，这个思路至少是对的。
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