Не игнорируйте яблочные отбивные

Одна из вещей, которую я узнал очень рано в моих ограниченных отношениях со Стивом Джобсом, заключалась в том, что он был фанатом контроля. И хотя это привело его к увольнению из Apple в 1985 году, это послужило ему хорошим решением в одной ключевой области: производстве и цепочке поставок.

Его желание контролировать процесс побудило его и его команду к разработке процессора для iPhone, с тех пор область знаний Apple расширилась до других продуктов, таких как Apple Watch. Философия Джобса заключалась в том, что если Apple купит компоненты со стойки, она никогда не превзойдет своих конкурентов.

Я был впечатлен полупроводниковыми чипами Apple; его проектная работа создала библиотеку IP-ядер, на которых она может быть построена на долгие годы. Apple по-прежнему полагается на Intel в качестве основного процессора Mac, но я верю, что это изменится в ближайшие два года.

На прошлой неделе Apple добавила еще одно обновление процессора iPhone A-серии с A12 Bionic.

Этот чип сильно отличается от предыдущих итераций. В A11 Bionic нейронный движок занимал гораздо меньшую часть общего блока SoC и был интегрирован с некоторыми другими компонентами. Он мог выполнять 600 миллиардов операций в секунду и был двухъядерным.

Нейронный двигатель в A12 Bionic теперь имеет выделенный блок в SoC, перепрыгнул с двух до восьми ядер и теперь способен выполнять 5 триллионов операций в секунду. Но все это объединяется в программном обеспечении, где Apple позволяет разработчикам использовать CoreML для создания приложений, которые мы никогда не испытывали раньше.

Apple становится опасно близка к тому, чтобы превратить большую часть научной фантастики в реальность, с машинным обучением и компьютерным зрением в центре. До недавнего времени эта технология использовалась в качестве контролируемого опыта. Но теперь он занимает центральное место в автомобильной промышленности, так как автономные автомобили выходят на улицы. Объектив Google, который обнаруживает и распознает объекты с помощью камеры смартфона, является еще одним впечатляющим примером компьютерного зрения.

Теперь, имея в руках разработчики A12 Bionic и богатые API, интересно подумать о том, что может появиться на фронте приложений. Если вы этого не видели, я призываю вас посмотреть демонстрацию Homecourt с мероприятия Apple 12 сентября (отметка 59:45 на видео выше). Приложение в режиме реального времени анализировало видео баскетболиста и анализировало все: от того, сколько выстрелов он сделал или пропустил, до того, где на площадке он сделал и пропустил их, в процентах от своих ударов, и даже мог анализировать его форму вплоть до ноги и запястье, чтобы искать узоры. Это была невероятная демонстрация с реальной ценностью, но она лишь царапает поверхность того, что разработчики могут сделать с этой новой эрой программного обеспечения iPhone.

Машинное обучение и ИИ как новая программная архитектура

Когда дело доходит до смены парадигмы программного обеспечения, машинное обучение и искусственный интеллект открывают новую эру современного программного обеспечения.

Я не могу преувеличить, насколько жизненно важны инновации в области полупроводников. Мы видели это в облачных вычислениях, так как многие компании из списка Fortune 500 внедряют облачное программное обеспечение для машинного обучения благодаря инновациям AMD и Nvidia. Однако обработка на стороне клиента для машинного обучения до настоящего времени значительно отставала от возможностей облака. Apple принесла в карманы своих клиентов настоящий механизм машинного обучения и открыла его для самого большого и самого креативного сообщества разработчиков любой платформы.

• Бизнес-руководство по машинному обучению Бизнес-руководство по машинному обучению
• Google упрощает машинное обучение с SQL Google упрощает машинное обучение с SQL
• Предупреждение: есть 4 разных модели iPhone XS Предупреждение: есть 4 разных модели iPhone XS

Еще интереснее то, что вертикальная интеграция Apple мешает конкурентам идти в ногу. Samsung неплохо справляется с конкуренцией на уровне полупроводников, и ее мобильное подразделение может использовать преимущества различных подразделений Samsung Corporate. Но даже здесь у Apple довольно солидное преимущество в процессе проектирования, поскольку ее команды входят в одну большую команду, которая создает любой новый продукт. Samsung должен подключиться к отдельным подразделениям внутри Samsung, и, насколько я могу судить, он не интегрирует свою команду полупроводников в общую исследовательскую деятельность.

Я ожидаю, что в будущем Apple будет использовать еще больше отечественных IP-технологий в полупроводниках и, возможно, других компонентах; его роль в качестве продукта и услуги является неотъемлемой частью его будущего.