✨︎ Resumen (TL;DR):
- Apple sostuvo reuniones con la startup PrismML para evaluar su tecnología de compresión de modelos de inteligencia artificial.
- La startup afirma que logró comprimir un modelo de 27,000 millones de parámetros para correr de forma local en un iPhone 17 Pro.
- Este avance permitiría procesar consultas complejas sin conexión, reduciendo la dependencia de servidores en la nube.
Apple sostuvo reuniones con la startup estadounidense PrismML para explorar una tecnología de compresión matemática que permite ejecutar un modelo de inteligencia artificial de 27,000 millones de parámetros directo en un iPhone 17 Pro. El reporte, revelado por The Information, señala que esta alianza busca reducir los costos de servidores en la nube y procesar tareas complejas de forma local sin comprometer la batería del celular.
La startup nacida de la investigación de Caltech afirma haber logrado un hito técnico: reducir el tamaño de Qwen 3.6 (el modelo de código abierto de Alibaba) de 54 GB a solo 4 GB. Esto representa una compresión superior al 90% que permitiría correr el modelo con todos sus parámetros activos de manera simultánea en el hardware del teléfono.
Para ponerlo en perspectiva, el modelo que Apple utiliza actualmente en iOS 27, llamado AFM 3 Core Advanced, cuenta con 20,000 millones de parámetros pero funciona de manera dispersa. Es decir, solo activa entre 1,000 y 4,000 millones de parámetros por respuesta para no agotar la memoria ni sobrecalentar el dispositivo. La propuesta de PrismML mantiene encendida toda la red neural durante cada consulta.
El secreto matemático de 1-bit desde Caltech
PrismML salió a la luz pública el 31 de marzo de 2026 con una ronda semilla de 16.25 millones de dólares liderada por Khosla Ventures y Cerberus Ventures. Su desarrollo se basa en modelos de lenguaje de 1 bit.
Un modelo de lenguaje de 1 bit es una red neuronal que almacena cada uno de sus parámetros con un solo dígito binario para reducir drásticamente el peso de un archivo sin degradar su rendimiento.
De acuerdo con la empresa, este formato permite que los modelos procesen consultas hasta ocho veces más rápido y gasten entre 75% y 80% menos energía en los procesadores actuales.
“Vemos el 1-bit no como un punto final, sino como un punto de partida”, declaró Babak Hassibi, CEO de la startup y profesor de Caltech, al presentar la familia Bonsai de modelos ultraeficientes.
Menos dependencia de la nube y mayor privacidad
Para Apple, procesar todo en el celular tiene un beneficio directo en su infraestructura de Private Cloud Compute. Al ejecutar modelos más potentes de forma local, disminuye el tráfico hacia sus servidores con silicio propio, reduce el gasto operativo y refuerza su promesa de privacidad al mantener los datos de los usuarios dentro del dispositivo.
Para los usuarios en México y América Latina, la ventaja es todavía más evidente: las funciones de IA locales no consumen datos de su plan telefónico y funcionan de forma instantánea incluso en zonas sin señal de internet.
Aunque el modelo Qwen 3.6 es de origen chino, esto no significa que Apple planee integrar software de Alibaba en sus sistemas de forma masiva. El ejercicio sirve únicamente como demostración técnica para validar la capacidad del algoritmo de compresión.
El martes 14 de julio de 2026, PrismML planea liberar este modelo comprimido bajo una licencia de código abierto. Ese día, la comunidad tecnológica podrá comprobar si la agresiva reducción matemática mantiene el rendimiento prometido o si degrada la calidad de las respuestas. Hasta que eso ocurra, la propuesta se mantiene como un prometedor acercamiento que capturó el interés de Cupertino.
