Покрокові гайди про промпти, стилі та те, як вичавити максимум із генерації зображень ШІ.
Читати гайди
Скасована програма безпілотного автомобіля Apple — а не дорожня карта споживчих пристроїв — є причиною того, що чипи серії M компанії забезпечують локальну AI-продуктивність, на яку сьогодні покладаються творці та розробники.
На ранньому етапі розробки своєї платформи для безпілотного керування Apple дійшла висновку, що їй потрібна серйозна локальна обробка ШІ — така, що могла б справлятися з злиттям даних сенсорів у реальному часі та прийняттям рішень без опори на дата-центр. Ця вимога підштовхнула команди Apple з розробки чипів до проєктування нейронних рушіїв, значно потужніших за все, що тоді було потрібне для смартфона. Сам автомобільний процесор так і не був завершений, але, як повідомляє The Verge, інженерний фундамент, який він заклав, безпосередньо живив те, що зрештою стало AI-архітектурою Apple Silicon.
Практичний результат: чипи серії M — від M1 до M4 Ultra — несуть апаратне забезпечення нейронного рушія, чиї амбіції спочатку були розраховані на транспортний засіб, а не на ноутбук. Це «надінженерство» за автомобільними стандартами виявилося саме тими характеристиками, що потрібні для локального запуску великих AI-моделей на Mac.
Чипи серії M від Apple простежують своє коріння в обробці ШІ до закинутої програми безпілотного автомобіля.
Зображення: The Verge / The Verge AI
Для творців AI-арту, які запускають генерацію зображень локально — Stable Diffusion, FLUX або подібні конвеєри через інструменти на кшталт Diffusers чи ComfyUI — практичний висновок полягає в тому, що запас потужності нейронного рушія Apple Silicon глибший, ніж це було б потрібно лише для споживчих пристроїв. Саме цей надлишковий ресурс пояснює, чому MacBook на M3 та M4 можуть запускати квантизовані моделі зі швидкістю, для якої ще два роки тому був би потрібен дискретний GPU.
Перевага локальної обробки важлива не лише через сиру швидкість. Локальний інференс означає відсутність витрат на API, жодних обмежень використання та те, що дані зображень не покидають машину — суттєве міркування для творців, які працюють над комерційними проєктами або чутливими дизайнами персонажів. Якщо ви досліджуєте можливості локальної генерації, посібники Charmloop охоплюють налаштування моделей та оптимізацію саме для таких робочих процесів.
Спадкоємність також натякає на те, куди рухається апаратне забезпечення Apple. Якщо чіпові амбіції автомобільної програми вже були закладені в покоління M1, то M4 Ultra та все, що йде за ним, являють собою ще кілька років ітерацій поверх цього фундаменту — а не новий старт. Саме цей накопичувальний ефект робить Apple Silicon дедалі конкурентоспроможнішим з лінійкою споживчих GPU Nvidia для інференс-навантажень, навіть якщо навчання моделей досі належить CUDA.
Автомобіль Apple — не єдиний приклад провального «місячного пострілу», що тихо фінансував корисні технології. Закономірність — амбітний проєкт скасовується, але його інженерний доробок виживає в суміжних продуктах — достатньо поширена у великих технологічних компаніях, щоб майже вважатися прихованою стратегією фінансування. Різниця тут — у масштабі: за повідомленнями, Apple витратила понад десятиліття та мільярди доларів на автомобіль, перш ніж відкласти його, а отже, бюджет на R&D чипів був відповідно великим.
Для тих, хто обирає апаратне забезпечення для налаштування AI-генерації, висновок конкретний: нейронний рушій у поточному апаратному забезпеченні Mac був спроєктований для обробки навантаження безпілотного автомобіля. Запуск моделі зображень з 12 мільярдами параметрів на ньому є, порівняно, легшим завданням, ніж початкова специфікація. Саме в цьому розриві між розрахованою потужністю та реальним навантаженням живе запас продуктивності — і саме тому Apple Silicon продовжує перевершувати свій тепловий пакет для локальної AI-роботи.
Наступне покоління чипів Apple, яке очікується під позначенням M5, стане першим, спроєктованим повністю після офіційного скасування автомобільної програми у 2024 році. Чи змінить це архітектурні амбіції — чи просто вдосконалить те, що розпочала автомобільна програма — ось питання, за яким варто стежити.
