ウェアラブル基盤モデル：小史

- この記事が扱う「ウェアラブル基盤モデル」とは、Apple Watchやスマートリングなど、身につけるデバイスで動作する大規模AIモデルのこと。従来のクラウド依存（スマートウォッチ→サーバー）から、デバイス上で推論可能なモデルへのシフトを指す。 - きっかけとなった技術的ブレイクスルーは、小規模パラメータでも高性能を出せる「小さな言語モデル(sLM)」の台頭。MicrosoftのPhi-3（3.8Bパラメータ）、GoogleのGemini Nano、AppleのOpenELMなどが代表例。 - Appleは2〜3年以内に、iPhone上でLLM推論ができるチップ設計を完了するとみられている。ウェアラブル（特にメガネ型デバイス）では、モデルをローカルで動かせるかどうかが製品の実用性を決める鍵になる。 - 背景として、MetaがRay-Ban StoriesスマートグラスにLLM非搭載で市場投入し、その後搭載版を急遽開発中という事例がある。つまり「クラウド依存では遅すぎる／プライバシー問題が大きい」という業界全体の認識がこのトレンドを駆動している。