Si sta gradualmente diradando la nebbia attorno al grande progetto di Apple di portare l’AI direttamente sul dispositivo e, nello specifico, sui prossimi iPhone, senza dover passare dal cloud. Nelle scorse ore è arrivata conferma dell’acquisizione di una startup francese chiamata Datakalab che si è specializzata in breve tempo proprio sull’integrazione dei sistemi basati su intelligenza artificiale e su algoritmi in grado di comprimere in modo efficiente.
Sono ancora poco noti i dettagli precisi dell’acquisizione di Datakalab da parte di Apple avvenuta lo scorso 17 dicembre – e ufficializzata poche ore fa – e non si conosce quanto sia l’esborso totale, ma quel che è certo è l’obiettivo: assicurarsi tecnologie, brevetti, conoscenze e personale specializzato della startup parigina. Non è infatti un mistero che Apple debba accelerare i tempi e recuperare il terreno perso rispetto alla concorrenza che già si è mossa da tempo: soltanto qualche settimana fa era trapelata l’indiscrezione che sull’importante aggiornamento iOS 18 potrebbe essere sfruttato Gemini di Google (e l’AI di Baidu in Cina) per processare tutto sul dispositivo. Quindi, l’annuncio dell’acquisizione di una statup specializzata proprio in questo ambito specifico non fa che confermare il sentiero intrapreso da Apple. La filosofia sarebbe la medesima già adottata più volte in passato, in ultimo con Vision Pro: non arrivare per primi, ma presentarsi con un prodotto finale che sia soddisfacente e il meno sperimentale possibile (al netto delle difficoltà poi emerse).
Ma cosa può offrire Datakalab a Apple? Fondata nel 2016 da Xavier e Lucas Fischer, la società ha collaborato negli anni con Disney e con il governo francese, ha realizzato soluzioni AI che si concentrano su un uso moderato di risorse, bassi consumi e su algoritmi di machine learning ad alta efficienza. Tutto ciò che serve, insomma, per processare l’AI sul dispositivo senza doversi basare sulla comunicazione sul cloud, garantendo una maggiore sicurezza nel trattamento dei dati e della privacy dell’utente e su tempi più rapidi per ottenere i risultati.
Fonte : Wired
