A próxima geração do iPhone promete avanços significativos em inteligência artificial (IA), mas um analista aponta que a memória RAM dos futuros dispositivos ainda pode ser um obstáculo. A série iPhone 16, que permanecerá com 8 GB de RAM, pode enfrentar limites na execução de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) diretamente nos dispositivos, conforme evidenciado por Ming-Chi Kuo, analista da TF International Securities.
Desafios da IA de ponta nos novos modelos de iPhone
Em uma recente publicação no Medium, Kuo explanou suas previsões acerca dos anúncios da Apple para o WWDC 2024, incluindo o trabalho em LLMs tanto em nuvem quanto locais nos dispositivos. Os modelos baseados em nuvem, que são complexos e exigem mais tempo de preparação e desenvolvimento, juntamente com os desafios de integrar funcionalidades de IA complexas nos dispositivos móveis como o iPhone 16, estão pressionando os engenheiros da Apple.
A pesquisa de Kuo sugere que o progresso significativo de desenvolvimento de LLMs pela Apple no WWDC 2023 pode não ser tão impressionante quanto o mercado espera. Ele enfatiza que a atual quantia de memória DRAM retida no iPhone 16 não é adequada para um avanço em LLMs localmente.
Smartphones Android com 20 GB de RAM, capazes de dar suporte a LLMs em dispositivos, parecem estar no horizonte, sugerindo um impulso em direção a mais memória em dispositivos móveis. Rumores indicam que a Apple pode estar investigando maneiras de armazenar esses grandes modelos de linguagem na memória flash para torná-los acessíveis a um número maior de dispositivos.
Apesar dos obstáculos atuais, foi relatado que a Apple conduz mais recursos de IA no próprio dispositivo do que os dependentes de nuvem, o que resulta em operações mais velozes. Com isso em mente, apenas o iPhone 15 Pro e o iPhone 15 Pro Max são adequados para os recursos de IA generativa do iOS 18, concebidos sob o nome de ‘Apple Intelligence’.
Ademais, espera-se que as edições iPhone 17 Pro e Pro Max, que possivelmente incluirão 12 GB de RAM, consigam grande avanço ao viabilizar recursos de IA intrínsecos aos próximos flagships da empresa.
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