Apple、オンデバイスAI「Core AI」

Appleは開発者イベント「WWDC 26」にて、従来のCore MLに代わる新たなオンデバイスAI開発フレームワーク「Core AI」を発表しました。このフレームワークはApple Siliconの性能を最大限に引き出すよう設計されており、iPhone, iPad, Mac、そしてApple Vision Proにおいて、クラウドサーバーを介さず完全にローカル環境で大規模言語モデル（LLM）や生成AIモデルを実行することが可能です。

1. Apple Silicon特化の統一アーキテクチャ

Core AIは、CPU, GPU、およびNeural Engine（NPU）を統合した単一のAPIを提供し、ハードウェア間の負荷分散をシームレスに行います。3Bパラメータの軽量なビジョンモデルから、最大70Bパラメータの推論モデルにいたるまで、幅広い規模のLLMをサポートします。メモリ安全なSwift APIを通じてゼロコピーデータパスを実現し、推論時のメモリ管理を細かく制御できるのが特徴です。

2. PyTorchからの移行と最適化

開発者は「Core AI PyTorch」ライブラリを使用することで、既存のPyTorchモデルを簡単にCore AI形式（AIProgram）へと変換できます。変換プロセスでは、モデルのサイズや実行時のメモリ消費、推論時の消費電力を劇的に削減する「量子化」や「パレット化」などの圧縮技術が自動的に適用されます。また、初回ロード時にハードウェアやOSバージョンに最適化されるキャッシュ機構を備えています。

Core AIは、Appleが提唱する「Apple Intelligence」の基盤技術であり、アプリ開発者が独自のAI機能を構築するための鍵となります。従来のCore MLは表データや決定木などの非ニューラルML向けに位置づけられ、Core AIはニューラルネットワークおよびトランスフォーマーモデル向けに特化される形で役割が整理されました。オンデバイスでのLLM実行が標準化されることで、より安全で高速なアプリケーションの登場が期待されます。