ИИ-смартфоны: почему мощное железо опережает локальный ИИ-софт и что это значит для стартапов.
ИИ-смартфоны в определённых сценариях демонстрируют вычислительную мощность, сопоставимую с Nvidia Jetson. В них также используется память типа LPDDR5. По некоторым оценкам, iPhone 17 Pro может уступать Nvidia Jetson, однако результаты тестов сильно зависят от конкретных бенчмарков. Если рассматривать самый мощный номинально ИИ-смартфон на базе MediaTek Dimensity 9500, например Xiaomi 17T Pro, то по ряду показателей он способен превосходить старые версии Jetson, хотя для окончательных выводов пока недостаточно статистики по Geekbench AI.
Сравнение с Nvidia Jetson уместно, потому что наибольшую практическую ценность представляют именно локальные модели, работающие непосредственно на устройстве, а не те нейросети, которые легко заменить облачными. Наиболее эффективно на таких устройствах будут работать нейросети реального времени для распознавания объектов на базе сверточных архитектур (например, оптимизированные версии YOLO). Поэтому для запуска ИИ-дрона к нему теоретически можно прикрепить Xiaomi 17T Pro.
Локальное компьютерное зрение является одной из самых полезных функций, так как позволяет агенту, подобному Gemini, не передавать видеопоток по мобильной сети, а обрабатывать данные прямо на устройстве с помощью встроенного нейросетевого ускорителя. Правда, пока эта возможность реализована не в полной мере.
Имеющейся производительности достаточно для работы ИИ-алгоритмов обработки фото и видео. Нейросеть легко может «достраивать» размытые детали изображения и убирать шум, характерный для небольшой матрицы камеры.
Локально можно запустить и голосового переводчика, что будет очень полезно в поездках без доступа к мобильной связи.
Хотя мощности современного чипа хватит для запуска небольшой языковой модели (SLM) на смартфоне, практическая ценность этого возрастет только с появлением полноценных локальных агентов.
Сегодня мы наблюдаем ситуацию, когда мощное оборудование уже существует, а ИИ-софт для смартфонов пока отстает. Однако это открывает окно возможностей для стартапов: пока технологические гиганты «тормозят», самое время создавать инновационные ИИ-приложения.
Ещё новости:
