AppleはWWDCで、9年間使用されてきたCore MLに代わる全新のCore AIフレームワークを発表し、大規模モデル時代に向け、最初の行のコードから再構築された。

記事執筆者、出典：新智元

クックの最後のWWDCで、アップルのAIの基盤を覆した。

アップルは9年間使用されてきたCore MLを廃止し、その代わりにCore AIは大規模モデル用に最初の行のコードから再構築された。

アップルはすべてのAIに同じ線を引いた

全新的Core AI是苹果专为大模型时代设计的端侧AI推理框架。

これはCPU、GPU、Neural Engineの3つのチップを統合して制御し、自己回帰生成、ストリーミング応答、マルチラウンド対話といったLLMの基本機能をネイティブでサポートし、iOS 27、macOS 27からwatchOS 27までの全プラットフォームをカバーします。

簡単に言えば、Core MLは従来の機械学習用であり、Core AIは大規模モデル用です。

同時に、関連するツールチェーンもすべて再構築されました。

新しい .aimodel モデル形式、Appleがオープンソース化した CoreAI-Torch 変換ツールキット、および Xcode 内のパフォーマンス最適化と事前コンパイル機能により、モデル変換からデプロイおよびアプリストア掲載までの全体のフローをカバーしています。

言語学習アプリの例を挙げます。

学生がスマートフォンをハチドリに向けたところ、SAM3はエッジ側で同時に二つの処理を実行し、画像内の物体を「Hummingbird」と識別するとともに、ハチドリを背景から正確にセグメンテーションして、清潔なカード用画像を生成した。

その後、0.6BパラメータのQwenモデルがテキスト部分を引き継ぎ、認識結果を基に構造化された単語カードを生成します。中国語の語句、英語の意味、例文の3つのフィールドがそれぞれ適切に配置され、解析が必要なテキストではなく、Swiftのネイティブ型として返されます。

すべてのプロセスはオフラインで、APIを呼び出さず、スマホのローカルで実行されます。

その背後には、Apple公式が保守するcoreai-modelsリポジトリがあり、Qwen、Mistral、SAM3などの事前最適化されたオープンソースモデルが収録されており、すべてApple Siliconに最適化されています。開発者はこれを取得し、数行のSwiftコードで自社アプリに実行できます。

既成のものを使いたくない場合は、独自のモデルもアップロードできます。

AppleはGitHub上でcoreai-torchツールキットをオープンソースとして同期しました。5行のPythonコードでPyTorchモデルを.aimodel形式に変換し、Xcodeに取り込んでコンパイル・デプロイできます。

プロジェクトアドレス：

https://github.com/apple/coreai-models

https://github.com/apple/coreai-torch

しかし、アップルが求めているのはモデルを実行することだけでなく、すべてのモデルを統一することです。

技術的に言えば、Foundation Modelsフレームワークに新たに追加されたLanguage Modelプロトコルです。これは一貫したSwift APIを定義し、このプロトコルに従うあらゆるモデルは、同じコードで呼び出せるようになります。

Appleのエッジデバイスモデルはこのプロトコルに準拠しており、Core AIで動作するオープンソースモデルもこのプロトコルに準拠しています。ClaudeやGeminiのようなクラウドベースの大規模モデルもこのプロトコルに準拠しています。

1つのコードで3つのモデルを実行し、ローカルからクラウドへシームレスに切り替え。アップルは自らをAIのルーティング層に変えた。

スマホのフラッシュメモリに200億パラメータのモデルが隠されている

Foundation Modelsフレームワークで動作しているのは、AppleとGoogleが共同開発した第3世代自社開発モデルファミリーAFM 3で、一度に5つのモデルを発表しました。

両端に二つ：

1. AFM 3 Coreは3Bパラメータの密結合モデルで、日常的な軽量タスクを担当します；

2. AFM 3 Core Advancedは20Bパラメータのスパースモデルで、Apple端末側の上限です。

クラウドの三つ：

1. AFM 3 Cloudがサーバーの主力です；

2. ADM 3 Cloudは画像生成と編集に特化しています（Image Playgroundの背後にあるのはこれです）；

3. AFM 3 Cloud Proはファミリー全体で最強です。

その中で、端末側の強力なツールはAFM 3 Core Advancedで、200億パラメータの大型モデルをスマートフォン上で直接実行します。

通常、スマートフォンのメモリにはこの規模を収めることは不可能です。従来の大規模モデルは、すべての重みをDRAMに格納する必要があり、200億パラメータはデスクトップレベルのデバイスでも処理が難しいです。

これに対して、Appleの解決策はInstruction-Following Pruningです。

完全モデルはフラッシュメモリ（NAND）に保存されており、リクエストが受信されると、軽量なルーティングモジュールが活性化するエキスパートを選択し、その部分の重みをDRAMに読み込みます。実際の呼び出されるパラメータ数は、タスクの複雑さに応じて10億〜40億の範囲です。

200億パラメータのモデルは、実行時に5％～20％のみを使用し、残りは静かにフラッシュメモリに保管され、呼び出されるのを待っています。

クラウド側は、Appleの最強サーバーモデルであるAFM 3 Cloud Proです。

複雑な推論とAgentツールの呼び出しに対応するため、アップルはグーグルとNVIDIAと協力し、Private Cloud ComputeをグーグルクラウドのNVIDIA GPUに拡張しました。プライバシールールは従来通り、データはドメイン外に出ません。

実証結果もこのアーキテクチャの効果を裏付けています。

AFM 3 Coreは、テストプロンプトの45.6％で前世代を上回ると判定され、前世代の優位率は23.3％にとどまった。クラウド版のAFM 3 Cloudでは差がさらに顕著で、64.7％対8.7％と、ほぼ一方的な圧勝である。

アーキテクチャとベンチマークは説明しましたが、開発者が最も気になるのは、このシステムにいくらかかるかということです。

App Storeでの初回ダウンロード数が200万回未満の場合、Private Cloud Computeのクラウド推論は完全に無料で、APIコストもトークン費用もかかりません。アプリの開発に集中してください。

この门槛は、独立開発者と中小チームの位置に正確に設定されています。

三行のコード、Claudeがテーブルに登場

公開されたサードパーティの適応の中で、Anthropicが最初に提出しました。

6月8日、WWDCキーノートが終了した当日、AnthropicはSwiftパッケージを即座にリリースし、Foundation Modelsフレームワークに正式に統合しました。6月9日から利用可能になります。

考え方はシンプルです。

Appleのエッジデバイスモデルは、要約、情報抽出、分類などの軽量タスクに優れており、高速でオフライン実行可能、コストゼロです。しかし、複数ステップの推論、コード生成、オンライン検索などの複雑な要件には対応できません。

一方、ClaudeのSwiftパッケージはこの継ぎ目にはまり込んでいます。

開発者はFoundation Modelsフレームワーク内でAppleのエッジデバイスモデルを通常通り呼び出し、タスクがエッジデバイスの能力を超えた場合、フレームワークが自動的にリクエストをClaudeにルーティングし、応答結果はストリーミング形式で同じSwiftUIビューに返されます。

ユーザーは切り替えを一切感じず、これは一つのアプリです。

言い換えれば、あなたが普段使っているノートアプリや学習アプリが突然賢くなり、ドキュメント間の意味分析をしてくれるようになった場合、その背後には開発者がこのパッケージを導入している可能性があります。

たとえば、日記アプリはエッジ側のモデルを使って毎日の執筆ヒントを生成できるが、ユーザーが「この数ヶ月の日記に共通するテーマは何か」と質問した場合、そのような時間横断的な意味的要約は自動的にClaudeが処理する。

しかし、Anthropicの苹果エコシステムにおける展開はこれだけにとどまりません。

Claude Agentは今年2月にすでにXcode 26.3に統合され、開発者がコードを書き、テストを実行し、自動化を行うのを支援しています。

しかし、Xcode内のClaudeは開発者自身を対象としており、Foundation Models内のClaudeはアプリの最終ユーザーを対象としています。

これはAnthropicにとって、遅れたが重要な消費者向け配布のチケットである。

Claudeは開発者および企業市場で強く存在感を示しているが、一般消費者にはほとんど認知されていない。

今回は、AppleのFoundation Modelsフレームワークが、十億規模のユーザーにアクセスする道を提供しました。

25億台のデバイス、一つのリング

クックの最後のWWDCのすべての動きを振り返ると、一貫した糸が見られる。

アップルはAIモデル企業になりたくない。Siriの脳をグーグルに任せ、オープンソースモデルのランタイムをCore AIに任せ、サードパーティのAIの選択権をユーザーに委ねている。

それはリングを行うことです。

25億台のデバイス、統一されたLanguage Modelプロトコル、エッジからクラウドまでの完全なスケジューリングフレームワーク。

最も優れたモデルを持つ者が、このプラットフォームを通じて地球上で最大の高価値ユーザー層にリーチできる。

AI業界の大手同士の競争に、今日から新たな次元が加わった。

以前、AnthropicとOpenAIはAPI呼び出し量、開発者ツール、企業契約を競っていた。

今やアップルは戦場を誰もが持つポケットの中に移した。誰が「デフォルトのAIエンジン」の座を掴むかが、次なる勝負を決定する。

9月1日、ジョン・ターナスがアップルのCEOに就任した。彼が継承したのは、ハードウェア企業だけでなく、クックが築き上げたこのAIのリングでもある。