Ngành
Apple công bố ma trận năng lực AI trên thiết bị: iPhone 18 Pro chạy được mô hình 14 tỷ tham số
(giờ Việt Nam)
Tóm tắt AI
Tại hội nghị JNUC, Apple đã trình diễn bảng so sánh khả năng suy luận AI trên thiết bị cho toàn bộ dải sản phẩm, xác nhận các thiết bị như iPhone 18 Pro có thể xử lý mô hình với 14 tỷ tham số kích hoạt.
Chính văn · Bản dịch AI
IT ngày 25 tháng 9 đưa tin, @aaronp613 hôm nay (25/9) đã đăng tải trên nền tảng X, báo cáo rằng tại Hội nghị người dùng Jamf (JNUC), Apple đã công bố một biểu đồ so sánh khả năng suy luận AI trên thiết bị, trình diễn giới hạn AI cục bộ của toàn bộ hệ sinh thái phần cứng từ iPhone, iPad cho đến cụm Mac Studio.
JNUC là hội nghị người dùng toàn cầu được Jamf tổ chức hàng năm, quy tụ các quản trị viên CNTT của Apple, các nhà lãnh đạo ngành và những người đam mê công nghệ để chia sẻ các kỹ thuật và thực tiễn mới nhất về quản lý thiết bị, bảo mật và tự động hóa.
Tại sự kiện JNUC năm nay, Apple đã trình bày nhiều nội dung hợp tác trong phần "Cập nhật mới nhất ngành CNTT", đồng thời hiển thị hình ảnh trong bài thuyết trình tập trung vào AI trên thiết bị. IT đã tổng hợp các thông tin liên quan như sau:
| Sản phẩm | Bộ nhớ thống nhất tối đa | Băng thông bộ nhớ | Tham số kích hoạt tối đa có thể xử lý | Định vị thiết bị / Kịch bản sử dụng |
|---|---|---|---|---|
| iPhone / iPad | 16 GB | 76 GB/s | Tối đa 14 tỷ | AI trên thiết bị nhẹ: Siri, chỉnh sửa văn bản, xử lý ảnh và các tác vụ hàng ngày khác |
| MacBook Air | 32 GB | 153 GB/s | Tối đa 35 tỷ | Laptop mỏng nhẹ: Tải công việc AI trung bình, kịch bản làm việc di động |
| Mac mini | 64 GB | 307 GB/s | Tối đa 70 tỷ | Máy tính để bàn phổ thông: Mô hình cục bộ mạnh hơn, các tác vụ nhạy cảm về quyền riêng tư |
| MacBook Pro | 128 GB | 614 GB/s | Tối đa 120 tỷ | Cấp chuyên nghiệp: Mô hình lớn, sáng tạo và phát triển chuyên sâu |
| Mac Studio | 512 GB | 1.2 TB/s | Tối đa 480 tỷ | Máy trạm: Suy luận AI cường độ cao, tính toán cho phim ảnh / nghiên cứu khoa học |
| Cụm Mac Studio | 2 TB | 1.2 TB/s | Tối đa 1.6 nghìn tỷ | Cấp cụm: Huấn luyện và suy luận cục bộ cho các mô hình siêu lớn |
Giải pháp này của Apple dựa trên kiến trúc bộ nhớ thống nhất, là cốt lõi để hiện thực hóa việc suy luận mô hình lớn trên thiết bị. Dung lượng và băng thông bộ nhớ quyết định trực tiếp số lượng tham số mô hình mà phần cứng có thể tải; thiết bị càng cao cấp, khả năng AI cục bộ càng mạnh.
Chuyên đề sự kiện ra mắt sản phẩm mới mùa thu 2026 của Apple
Bài viết được AI dịch và tổng hợp tự động từ IT Home. Liên kết bài gốc ở phía trên. Dữ liệu đồng bộ qua API công khai được ghi nguồn tại AI HOT (canonical) ↗. AIHOT.vn luôn dẫn nguồn đầy đủ — nếu bạn thấy điểm cần chỉnh sửa, hãy gửi ý kiến tại trang phản hồi.