Samsung интегрирует Perplexity AI в Bixby: как усилить ассистента без полной перезагрузки

По данным Wccftech, Samsung готовится интегрировать модели Perplexity AI в голосового ассистента Bixby, который будет использоваться в новой серии Galaxy S26. Эта интеграция предполагает, что базовые функции останутся на стороне Bixby, а более сложные задачи, включая генерацию изображений, будут обрабатываться с помощью Perplexity AI. Такой подход напоминает схему, уже применяемую Apple, где Siri работает в паре с ChatGPT.

Стратегия Samsung: экономия и улучшение функционала

Решение Samsung не перепроектировать Bixby с нуля, а использовать сторонние модели искусственного интеллекта, указывает на стремление снизить затраты и ускорить внедрение. Это также может быть частью плана по усилению позиций Bixby на фоне доминирования Google Gemini AI. Интеграция с Perplexity AI уже доступна пользователям Galaxy в США в рамках бесплатного пробного периода, который длится до 12 месяцев.

Как Apple формирует стандарты

Apple также использует аналогичную двухуровневую систему: простые задачи выполняются локальными моделями, а сложные — обрабатываются в облаке. Однако компания готовится обновить эту схему, внедрив в Siri кастомную версию Gemini AI от Google. Новая модель будет содержать 1,2 триллиона параметров, что существенно превосходит текущую модель Siri, работающую на 1,5 миллиарда параметров.

Также стало известно, что Apple будет платить Google около 1 миллиарда долларов в год за использование технологии. Это лишь одно из звеньев в долгосрочной финансовой взаимосвязи между компаниями, поскольку Google уже перечисляет Apple 20 миллиардов долларов ежегодно за установку поисковой системы Google по умолчанию в Safari и других сервисах.

Перспективы и последствия

Решение Samsung и Apple демонстрирует тенденцию к гибридному использованию ИИ: сочетание локальных моделей и мощных облачных решений. Это позволяет ускорить обработку запросов, повысить точность и обеспечить защиту приватности данных. В условиях роста спроса на интеллектуальные ассистенты, такие интеграции становятся стратегически важными.

Интересно: Какие границы у гибридных архитектур ИИ, и способны ли они конкурировать с полностью облачными решениями в условиях усиления требований к конфиденциальности и скорости обработки?

i

Создано специально для ASECTOR

Концептуальное изображение

Гибридные архитектуры ИИ: когда локальное и облачное работают вместе

Современные смартфоны становятся всё более умными. Но умножение функций требует всё большей вычислительной мощности, а значит — ресурсов, которые устройство не всегда может предоставить. Именно поэтому крупные игроки вроде Samsung и Apple выбирают гибридную модель: простые задачи обрабатываются локально, а сложные — в облаке. Это не только технический выбор, а стратегическое решение, которое влияет на бизнес, безопасность и будущее ИИ.

Когда локальное не справляется, приходит облачное

В новых устройствах Samsung, ассистент Bixby будет использовать модели Perplexity AI для генерации изображений и решения сложных задач. Это похоже на то, как Apple использует ChatGPT и готовится внедрить Gemini AI от Google в Siri. В обоих случаях локальная модель отвечает за базовые функции, а для более сложных запросов — задействуется мощный ИИ, работающий в облаке.

Такой подход позволяет сэкономить на разработке собственных моделей, ускорить внедрение и снизить нагрузку на процессоры. Однако он не лишён слабых мест: если интернет недоступен, функционал ограничивается. А если данные передаются в облако, возникают вопросы конфиденциальности.

Кто платит, тот и управляет

Apple платит Google около 1 миллиарда долларов в год за использование Gemini AI, а Google, в свою очередь, платит Apple 20 миллиардов за установку поисковой системы по умолчанию. Это не случайность — это пример того, как крупные компании создают взаимозависимые системы, где каждый шаг одного игрока влияет на позиции другого. В такой экосистеме выгоды распределяются не всегда очевидно, но выгоды есть у всех.

Для российского рынка важно понимать, что такие зависимости делают бизнес уязвимым. Если доступ к облаку будет ограничен или изменятся условия сотрудничества, локальные сервисы могут потерять часть функционала. Это требует тщательной оценки рисков при выборе поставщиков ИИ.

Технологическая независимость как стратегия

Samsung, несмотря на гибридный подход, делает ставку на технологическую независимость. Компания активно развивает собственные чипы, такие как Exynos 2600, созданные по 2-нм GAA процессу. Эти чипы демонстрируют улучшенный контроль над нагревом и повышение энергоэффективности примерно на 30% [!]. Это позволяет снизить зависимость от сторонних поставщиков, таких как Qualcomm, с которой Samsung вынуждена сотрудничать из-за контрактных обязательств, ограничивающих возможность широкого внедрения собственных решений [!].

Также Samsung расширяет использование ИИ за пределы смартфонов. Например, в телевизорах 2025 года компания внедряет Vision AI Companion, основанный на улучшенной версии Bixby, с поддержкой генеративного ИИ и интеграцией с Perplexity и Microsoft Copilot [!]. Это укрепляет позиции Samsung в создании домашнего цифрового центра, особенно в условиях, когда у компании нет линейки умных колонок.

Важный нюанс: Гибридная модель ИИ создаёт новую реальность, где победителями становятся не только те, кто создаёт модели, но и те, кто умеет их эффективно интегрировать и масштабировать.

Что дальше: конкуренция или кооперация?

Интеграция сторонних ИИ-моделей в голосовые ассистенты — это лишь начало. С ростом сложности задач, таких как генерация видео, анализ эмоций или мультиязыковое взаимодействие, локальных моделей будет недостаточно. Это будет стимулировать развитие гибридных решений, где локальные и облачные ИИ будут работать в тандеме.

Для бизнеса ключевым станет выбор партнёров, которые не только предлагают мощные модели, но и обеспечивают надёжность, безопасность и прозрачность. Учитывая, что рынок ИИ всё ещё формируется, компании, которые смогут предложить устойчивые и масштабируемые решения, будут вести игру.

Важный нюанс: Гибридная архитектура ИИ создаёт баланс между производительностью и безопасностью, но она также вводит зависимость от внешней инфраструктуры, что может стать уязвимостью в условиях санкций или технологических ограничений.