Содержание
Apple Car закрыли в 2024 году после десятилетия разработки и затрат примерно на $10 млрд. Но проект мог дать Apple не автомобиль, а куда более нужную базу для ИИ — от Neural Engine до будущих серверных чипов.
Об этом рассказал Марк Гурман из Bloomberg. По его данным, амбиция сделать автономный автомобиль пятого уровня подтолкнула Apple к первой большой внутренней программе по искусственному интеллекту. Машина так и не вышла, но железо и подходы остались.
Neural Engine вырос из задачи автономного вождения
Разработка Apple Car требовала чипов, которые быстро считают ИИ-модели прямо на устройстве. Для автономного автомобиля это базовое условие: камеры, датчики и алгоритмы должны принимать решения без задержек и без постоянной опоры на облако.
Самый заметный след этой работы — Neural Engine. Apple добавила его в A11 Bionic для iPhone X в 2017 году. Тогда пользователи видели прежде всего Face ID и функции дополненной реальности. Внутри же Apple уже строила отдельные ускорители для задач машинного обучения.
Логика Neural Engine отличается от классической гонки за грубой мощностью. Apple делает упор на локальную обработку, низкое энергопотребление и приватность. Данные остаются на устройстве чаще, чем при чисто облачной схеме.
Для iPhone это значит меньше расхода батареи при Face ID и ИИ-функциях. Для Mac — возможность гонять часть локальных моделей без дискретного ускорителя.
M-чипы и серверы Apple Intelligence получили тот же ДНК
Neural Engine вошел во все чипы серии Apple M, начиная с M1 в 2020 году. Именно M1 сделал Mac заметно сильнее в локальных ИИ-задачах, хотя в тот момент Apple еще не продавала это как большую стратегию.
По данным Гурмана, наработки Apple Car повлияли и на Ultra-чипы для Mac. Та же линия тянется к кастомному железу для облачных серверов Apple Intelligence. То есть закрытый автомобильный проект помог не только смартфонам, но и серверной части экосистемы.
Это хорошо объясняет, почему Apple так упорно держится за собственные чипы. Компания контролирует процессор, нейроускоритель, память и софт. В ИИ это часто важнее, чем просто поставить самый мощный внешний ускоритель.
M7 Ultra может стать большим скачком для Apple Intelligence
Самая свежая часть истории пока держится на инсайдах. Bloomberg пишет, что ИИ меняет планы Apple по будущим чипам: компания может отказаться от M6 Pro и M6 Max, а затем перейти с M6 сразу к семейству M7.
Главный акцент сделают на нейронных вычислениях. Источники Гурмана утверждают, что M7 Ultra резко улучшит ИИ-производительность и приблизится к классу выделенных ускорителей вроде Nvidia Blackwell. Это громкое сравнение, но пока без публичных бенчмарков.
| Параметр | M5 Ultra | M7 Ultra |
|---|---|---|
| Роль | Серверы Apple Intelligence нового поколения | Следующий шаг для серверов и Mac Ultra-класса |
| Память | До 768 ГБ, если верить сравнению Bloomberg | До 1,5 ТБ |
| ИИ-акцент | Локальная и серверная обработка Apple Intelligence | Крупный апгрейд нейронных вычислений |
1,5 ТБ памяти выглядят избыточно для домашнего Mac. Но для серверного ИИ это уже практичная цифра. Большие модели любят память, особенно когда нужно держать много контекста и обслуживать запросы без постоянной выгрузки данных.
У Apple тут есть слабое место. Компания позже конкурентов вошла в нынешнюю ИИ-гонку, а обновленная Siri с Apple Intelligence до сих пор остается проблемным проектом. Без задела от Apple Car отставание могло быть сильнее.
Факты пока такие: Apple закрыла автомобильный проект в 2024 году, Neural Engine дебютировал в iPhone X в 2017-м, а M1 принес его на Mac в 2020-м. По данным Bloomberg, M7 Ultra получит до 1,5 ТБ памяти — вдвое больше, чем серверы на M5 Ultra.
