「Apple Intelligenceのために設計」とは。AIが要求する高いスペック

最新のiPhoneのモデルには、「Apple Intelligenceのために設計」というコピーがつけられている。iOSのアップデートに比べて、その対象外になるデバイスが多く、落胆している人もいるのではないだろうか。

一体、この基準はどこにあるのか。これが今回の疑問だ。

※この記事は『Mac Fan 2025年7月号』に掲載されたものです。

なぜ、Apple Intelligence対応モデルは限られるのか。Neural Engineの重要性

2025年4月から日本語でも利用可能になった「Apple Intelligence」。すでにお使いの方も多いだろう。筆者は仕事柄、校正とボイスメモのテキスト書き起こし機能は、もはや手放せなくなっている。細かな課題は残るものの、十分実用的なレベルだ。

残念なのは、すべてのAppleデバイスで利用できるわけではなく、「Apple Intelligenceのために設計」されたモデルでなければ動作しないこと。さて、「Apple Intelligenceのために設計」とはどのような基準なのだろうか。

「Apple Intelligenceのために設計」されたデバイスの一覧。iPhoneではA17 Pro以降、MacなどではM1以降になる。画像●Apple

AIを動かすには、並列計算するNPU（Neural Processing Unit）が必要になる。これはニューラルネットワーク演算に特化したプロセッサだ。これがない場合、たとえばCPUでAI演算しようとすると、並列計算が多すぎて膨大な時間がかかり、実用的にならない。MacではMシリーズから、iPhoneではiPhone 8のA11 Bionicチップから「Neural Engine」と呼ぶNPUが搭載されている。

AppleデバイスのNPU性能。Apple Intelligenceの対応／非対応で大きな差が

このようなNPUの演算性能を測る単位として、「TOPS（Tera Operations Per Second）」がある。類似の単位としては、「FLOPS（Floating-point Operations Per Second）」がよく知られている。そして「FLOPS」は、CPUやGPUの性能を測るときに使われる「浮動小数点演算が1秒間に何回できるか」という指標だ。

一方、AI演算では小数点演算はほぼ使われない。ほぼ整数演算だ。そこで、整数を並列演算できるNPUの性能が重要になる。AI時代になって注目されているNVIDIAのGPUは、本来はグラフィックの並列計算をするチップだ。そのため浮動小数点演算に優れているが、NVIDIAはAI時代を見越して整数演算の性能も上げてきている。本来GPUとNPUは別物なのだが、こういった背景があり、AI演算の世界ではどちらも使われるようになっているのだ。

Appleは、このNPUの性能を公開している。その数値を見ると、Apple Intelligence非対応のA16 Bionicでは約17TOPS（1秒間に17兆回）。しかしA17 Proでは約35TOPSと、大幅な性能向上を図っている。A18の性能は公開されていないが、さらにNeural Engineの性能アップを図っているはずだ。

iPhoneに搭載されているチップのNPUの性能。実線から下がApple Intelligence対応だ。

MacBookなどに使用されているMシリーズチップのNPUの性能一覧。すべてApple Intelligence対応だが、M1のNPU性能は高くなく、A14とほぼ同等だ。MシリーズはApple Intelligenceに対応している。

「Apple Intelligenceのために設計」の鍵になるメモリ容量。最低でも8GB以上が必要

MacのMシリーズでは、Apple Intelligenceに対応しているのはM1以降となる。M4のNeural Engineは約38TOPSと高性能だが、M1は約11TOPSと高くない。

さらに、Apple Intelligenceに非対応のA16 Bionicよりも性能が低いのだ。M1が対応できるのであれば、A14 Bionicを使用しているiPhone 12でも対応できるはず。つまり、Neural Engineの性能だけでは「Apple Intelligenceのために設計」されているかどうかは決まらないということになる。

鍵になるのが、iPhoneのメモリ容量（RAM容量）だ。Apple Intelligence対応のiPhoneはメモリが8GBあるが、非対応のiPhone 15などは6GBしかない。また、M1のMacBookエア（2020）も8GBだ。つまり、Apple Intelligenceには最低でも8GBのメモリが必要なようだ。

iPhoneのメモリ容量。実線から下がApple Intelligence対応。つまり、最低でも8GBのメモリが必要なのだ。Apple Intelligence対応のMacBookやiPadは8GB以上のメモリを搭載している。

iPhone16eが“廉価版”というには高かった理由。Apple Intelligence対応のための苦労

AIは、高速な演算だけでなく、大量のメモリも必要とする。AIの本質は人間の脳の神経細胞を模したニューラルネットワークにあり、脳のシナプスに相当するものがパラメータ数だ。このパラメータ数が多いほど、複雑な問題を解ける。

Apple Intelligenceは30億のパラメータを持ち、これをすべてメモリに格納しなければならない。そのため、約2GBのメモリが必要とされている。つまり、システム全体で最低でも8GBのメモリがないと不足してしまう。しかしこれでも力不足であり、サーバ側には約700億のパラメータを持つ大型モデルが用意されている。デバイス側のモデルとサーバのモデルが必要に応じ連係することで、Apple Intelligenceを動かしているわけだ。

注目すべきは、iPhone 16eである。いわゆる廉価版モデルだが、価格が高めに設定されているため、期待していた人たちからは落胆された。しかしメモリは8GBと、前モデルのiPhone SE（第3世代）の4GBから倍増している。一見高額とみられるiPhone 16eだが、Appleは、Apple Intelligence対応のためのコスト抑制に苦労したことだろう。

つまり、AIというのはかなり大がかりなシステムなのだ。

新しいAI時代の到来。スマホ各社が競う、大型AIモデルを小さなデバイスで動かす工夫

SamsungやGoogleは、大容量のメモリを搭載したスマートフォンを発売している。この2社はハイエンドモデルを中心に展開しているため、価格が多少上がっても消費者は納得しやすい。しかし、安さを売りにしている中国メーカーはAI搭載に工夫が必要だ。

特にOPPOは、オンデバイスで70億パラメータ、サーバ側で1800億パラメータを持つ巨大AI「AndesGPT」を搭載している。その中でも最安値のOPPO Reno 11Aは、約4万5000円でメモリ8GBを備え、ストレージを仮想メモリにして自動的に16GBまで拡張する機能を持っている。

また、スマートフォンでは珍しいMoE（Mixture of Experts）アーキテクチャの採用も特徴だ。これはAIモデルを複数の専門家モデルの集合体で構成する手法で、実際のAIの動作には、その中の一部の専門家モデルしか起動しない。そのため、メモリに格納しなければならないパラメータ数は少なくなる。

スマートフォンにおけるAI対応が進む中、各社は工夫を凝らし、大型モデルを小さなデバイスで動かす競争が始まっている。Apple Intelligenceをまずは軌道に乗せることが優先だが、Appleも軽量化手法の研究を進めているはずだ。今後、より大規模なAIシステムを動かせるようになり、機能や精度はさらに向上するだろう。新しいAI時代は、もうすでに始まっているのだ。