6. Οι προγραμματιστές αποκτούν νέα εργαλεία. Apple — Core ML, Google — ML Kit και Gemini Nano API, Qualcomm — AI Stack. Αυτό σας επιτρέπει να ενσωματώνετε μοντέλα AI ακόμη και σε μικρές εφαρμογές: μεταφραστές, συσκευές παρακολούθησης φυσικής κατάστασης, συντάκτες, παιχνίδια. Χιλιάδες εφαρμογές στο App Store και το Play Market χρησιμοποιούν ήδη τοπική AI.
Διαφήμιση
7. Περιορισμοί — προς το παρόν. Μέγεθος μοντέλου: Για να χωρέσει το LLM στη μνήμη smartphone, συμπιέζονται (για παράδειγμα, σε 3-7 δισεκατομμύρια παραμέτρους). Αυτό μειώνει την ακρίβεια, αλλά είναι αρκετό για τις περισσότερες εργασίες. Επίσης, δεν διαθέτουν όλες οι συσκευές NPU — τα smartphone με χαμηλό κόστος και οι παλιοί υπολογιστές μένουν πίσω.
8. Το μέλλον ανήκει στα υβριδικά μοντέλα. Ορισμένοι υπολογισμοί εκτελούνται τοπικά (για ταχύτητα και προστασία προσωπικών δεδομένων) και ορισμένοι βρίσκονται στο cloud (για σύνθετα ερωτήματα). Για παράδειγμα: ένα smartphone δημιουργεί ένα προσχέδιο ενός email εκτός σύνδεσης και συνδέεται με ένα LLM cloud για τελική επεξεργασία. Αυτή η προσέγγιση δοκιμάζεται ήδη στο Microsoft Copilot+.
9. Η αγορά αναπτύσσεται με εκρηκτικό ρυθμό. Σύμφωνα με την ABI Research, έως το 2027, το 80% των smartphone και το 60% των φορητών υπολογιστών θα διαθέτουν NPU. Οι μεγαλύτεροι κατασκευαστές λογισμικού – Adobe, Zoom, CapCut, Notion – προσαρμόζουν ενεργά τις εφαρμογές τους στην τοπική Τεχνητή Νοημοσύνη. Αυτό δημιουργεί μια νέα κατηγορία συσκευών – τους “προσωπικούς υπολογιστές Τεχνητής Νοημοσύνης”.
10. Η τοπική Τεχνητή Νοημοσύνη δεν είναι απλώς μια λειτουργία, είναι ένα νέο παράδειγμα. Τα gadget δεν γίνονται “έξυπνα”, αλλά “κατανοητικά”. Μαθαίνουν για τον χρήστη και δεν απαιτούν να συνηθίσει τη διεπαφή. Τα επόμενα 3-5 χρόνια, θα δούμε συσκευές που προβλέπουν επιθυμίες, αυτοματοποιούν ρουτίνες και προστατεύουν δεδομένα – όχι ως υπηρεσίες, αλλά ως προσωπικοί ψηφιακοί βοηθοί. Το μέλλον είναι ήδη στην τσέπη σας.
