Inteligência da Apple 2.0: LLM Offline e "Memória de Cena" no iOS 19.2

Autor: Boxu Li

iOS 19.2 traz atualizações de IA privada – Por que o alvoroço?

A atualização iOS 19.2 da Apple viralizou entre os entusiastas da tecnologia por um bom motivo: ela potencializa os recursos de “Apple Intelligence” introduzidos no ano passado com um poderoso modelo de linguagem de larga escala no dispositivo e uma nova capacidade de “Memória de Cena”. Em termos simples, seu iPhone ou iPad ficou muito mais inteligente – sem depender da nuvem. Os usuários estão animados porque essa atualização significa que a Siri e outros recursos inteligentes podem entender o contexto melhor e funcionar totalmente offline, preservando a privacidade. É um salto significativo na estratégia de IA da Apple, integrando modelos generativos de ponta no uso cotidiano enquanto mantém os dados do usuário no dispositivo[1]. O entusiasmo é amplificado pela postura de privacidade da Apple: você obtém conveniência impulsionada por IA (como respostas avançadas da Siri, traduções ao vivo, assistência na escrita, geração de imagens, etc.) sem enviar seus dados pessoais para um servidor[2][3]. Este equilíbrio entre potência e privacidade posicionou a IA 2.0 da Apple como um potencial revolucionário na tecnologia de consumo.

Do ponto de vista do consumidor, a IA do iOS 19.2 parece mais inteligente e consciente do contexto do que nunca. O marketing da Apple a chama de 「IA para o resto de nós, integrada diretamente no seu iPhone」[4]. Por trás dos panos, a atualização traz um novo modelo de base no dispositivo (próprio LLM compacto da Apple) e o que chamaremos de Memória de Cena, que juntos permitem interações mais naturais e conversacionais. Fóruns de tecnologia e mídias sociais estão repletos de exemplos – como a Siri agora ser capaz de manter uma conversa contínua ou sugerir ações proativamente com base no que está na sua tela. Neste artigo, vamos analisar o que está realmente acontecendo tecnicamente com o LLM no dispositivo da Apple e a Memória de Cena, e por que isso importa para usuários, desenvolvedores e aplicativos de IA pessoal como o Macaron. Vamos nos aprofundar.

O que exatamente é a Apple Intelligence 2.0?

「Apple Intelligence」 é o termo abrangente da Apple para os recursos de IA generativa integrados no iOS, iPadOS, macOS, etc. Foi lançado pela primeira vez no iOS 18 com ferramentas como Ferramentas de Escrita (revisão e reformulação assistida por IA em qualquer campo de texto), Playground de Imagens (criação de imagens a partir de texto), resumos de notificações, e até um pouco de integração do ChatGPT na Siri. Pense nisso como a resposta da Apple para trazer assistência de IA para tarefas do dia a dia – mas projetada para funcionar localmente e com segurança. A Apple Intelligence 2.0 (a iteração no iOS 19.x) expande consideravelmente essas capacidades. Segundo a Apple, a base é um novo modelo de linguagem grande no dispositivo que alimenta recursos em todo o sistema operacional. Além disso, a Apple implementou melhorias como inteligência visual aprimorada (a câmera ou o aplicativo Fotos reconhecendo objetos e texto), diálogo mais natural com a Siri, e o grande destaque: consciência de contexto em todo o seu dispositivo.

Algumas características principais do Apple Intelligence 2.0 incluem:

Modelo Base no Dispositivo (~3 bilhões de parâmetros) – Um modelo de IA generativo desenvolvido pela Apple que opera no Neural Engine dos chips das séries A e M. Ele alimenta a geração de texto, sumarização, tradução e mais, localmente (sem necessidade de internet)[7][3]. Apesar do seu tamanho compacto, a Apple otimizou este modelo para ser surpreendentemente capaz em uma ampla gama de tarefas, desde reescrever mensagens até responder perguntas. (Vamos explorar como na próxima seção.)
“Memória de Cena” (Consciência de Contexto) – Siri e a inteligência do sistema agora podem lembrar e utilizar o contexto da sua “cena” atual (o que você está fazendo, o que está na tela, interações recentes). Por exemplo, a Siri pode manter o fio de uma conversa de um pedido para o próximo[6], ou oferecer para adicionar um compromisso ao seu calendário quando você estiver visualizando um convite de evento por mensagem. Internamente, a Apple tem trabalhado na consciência de contexto pessoal – o que significa que a Siri acompanhará coisas como suas mensagens, e-mails, arquivos e fotos (privadamente no dispositivo) para ajudar você de forma mais inteligente[8]. Ela também ganhou consciência de tela, então sabe qual aplicativo ou conteúdo você está visualizando e pode agir com base nisso (semelhante a como um assistente humano faria)[9]. “Memória de Cena” é um termo útil para capturar essas características de contexto que permitem à IA lembrar da cena atual e reagir de acordo.
Acesso para Desenvolvedores à IA (SDK de Modelos Base) – Com o iOS 19, a Apple abriu seu LLM no dispositivo para desenvolvedores de aplicativos através de um novo Framework[10][11]. Isso é enorme: aplicativos de terceiros agora podem aproveitar o cérebro de IA da Apple com apenas algumas linhas de código, possibilitando recursos como busca de linguagem natural offline ou criação generativa de texto/imagem dentro de qualquer aplicativo. Importante, essa inferência no dispositivo é livre de custos de nuvem – sem chamadas de API caras para a OpenAI ou outros[12]. Os desenvolvedores podem construir recursos de IA que funcionam mesmo sem internet e sem compartilhar dados do usuário, alinhando-se com as promessas de privacidade da Apple.
Habilidades Multimodais Ampliadas – O modelo da Apple não é apenas um chatbot de texto; ele também tem capacidades de visão. No iOS 19 ele pode entender imagens e elementos de interface. Por exemplo, você pode tirar uma foto de um panfleto e a IA do seu iPhone analisará o texto para criar um evento no calendário (data, hora, local extraídos automaticamente)[13]. O recurso de Tradução ao Vivo pode ouvir a linguagem falada e fornecer texto ou áudio traduzido em tempo real, totalmente no dispositivo[14]. Isso indica que o LLM está integrado aos sistemas de visão e áudio, tornando-o mais um assistente de uso geral que “vê” e “ouve” além de ler.

Em resumo, a Apple Intelligence 2.0 é sobre tornar seu dispositivo mais inteligente in situ – ele entende mais sobre você (seu contexto, seu conteúdo) e pode gerar ou ajudar com conteúdo instantaneamente, tudo enquanto mantém o processamento de IA local. A introdução de um potente LLM offline e sistema de memória de contexto no iOS 19.2 é um momento decisivo para as ambições de IA da Apple, então vamos explorar o lado técnico de como eles conseguiram isso.

Sob o Capô: Como Funciona o LLM no Dispositivo da Apple

Executar um modelo de linguagem grande diretamente em um smartphone é uma tarefa difícil – esses modelos geralmente são massivos, consomem muitos recursos e rodam em centros de dados em nuvem. A Apple enfrentou isso através de uma mistura de compressão de modelo, silício personalizado e engenharia inteligente para destilar a inteligência artificial em um pacote que cabe na sua mão. Aqui está uma análise:

Destilação de Modelo e Tamanho – O modelo principal da Apple no dispositivo tem cerca de 3 bilhões de parâmetros[15], muito menor que gigantes como GPT-4 (centenas de bilhões de parâmetros), mas ainda “grande” para um dispositivo. Provavelmente, a Apple treinou usando destilação de conhecimento, onde o conhecimento de um modelo “professor” maior é transferido para este modelo “aluno” menor. Na verdade, as notas de pesquisa da Apple descrevem o uso de uma abordagem de Mistura de Especialistas (MoE) para treinar de forma eficiente um modelo de alta qualidade: eles reciclaram um modelo de 3 bilhões em um modelo esparso de 64 especialistas para servir como professor, evitando a necessidade de um modelo denso gigantesco[16]. Usando uma estratégia inteligente de professor-aluno (e 14 trilhões de tokens de dados de treinamento para o modelo do servidor), a Apple conseguiu encaixar capacidades surpreendentes em 3 bilhões de parâmetros[16][17]. Tradução: A Apple ensinou um cérebro menor a agir como um cérebro maior, reduzindo dramaticamente o tamanho enquanto mantinha a inteligência.
Arquitetura Otimizada para Velocidade – Para fazer o modelo rodar mais rápido no dispositivo, a Apple não apenas o reduziu – eles redesenharam partes dele. Por exemplo, o modelo é dividido em dois blocos para que a memória (o “cache de chave-valor” do Transformer) possa ser compartilhada de forma mais eficiente entre as camadas[18]. Esta melhoria sozinha reduziu o uso de memória de cache em ~37,5% e acelerou o tempo para gerar o primeiro token de uma resposta[18]. Eles também implementaram um novo mecanismo de atenção intercalada (combinando janelas de atenção local com uma camada de atenção global) para lidar melhor com entradas de contexto longo sem desacelerar ou usar muita RAM[19]. Isso significa que o modelo pode ter uma “memória” mais longa (suportando prompts ou documentos muito longos) – uma parte crucial do recurso Memória de Cena – enquanto ainda roda eficientemente no dispositivo.
Quantização e Compressão – Talvez a chave mais importante para encaixar um LLM em um iPhone seja a quantização agressiva dos pesos do modelo. A Apple aplicou quantização de peso de 2 bits para os principais parâmetros do modelo via treinamento consciente de quantização[20], comprimindo efetivamente o modelo para uma fração de seu tamanho original. (2 bits significa que cada peso é armazenado com apenas 4 valores possíveis!) As camadas de incorporação estão em 4 bits, e até mesmo o cache de atenção é comprimido para valores de 8 bits[21]. Eles então ajustaram com adaptadores de baixo escalão para recuperar qualquer precisão perdida[21]. O resultado final é um modelo no dispositivo que usa pouquíssima memória – a Tabela 1 mostra até onde isso vai. A Apple relata apenas pequenas diferenças de qualidade após a compressão (alguns benchmarks até melhoraram ligeiramente)[21]. Este modelo ultra-compacto pode residir na memória do dispositivo e ser executado rapidamente, o que é vital para uso em tempo real.
Apple Neural Engine (ANE) – O hardware da Apple dá a eles uma enorme vantagem aqui. Os iPhones e iPads modernos têm um Neural Engine dedicado com 16 núcleos. Por exemplo, o Neural Engine do chip A17 Pro pode realizar 35 trilhões de operações por segundo[22]. O modelo base do iOS 19 foi projetado para descarregar cálculos para este Neural Engine, que se destaca em matemática matricial em dados de baixa precisão (exatamente o que uma rede neural quantizada precisa). Ao aproveitar o ANE, a Apple garante que o LLM funcione com alta capacidade e baixo consumo de energia. Testes iniciais no beta 19.2 indicaram que a Apple transferiu ainda mais do trabalho do modelo para o Neural Engine, reduzindo significativamente a latência de ponta a ponta (um relatório observou um aumento de velocidade de 40% em certas consultas de IA após uma otimização do Neural Engine)[23]. Em termos práticos, isso significa que quando você pergunta algo para a Siri, a resposta pode ser gerada em uma fração de segundo no dispositivo, sem o atraso de contatar um servidor.
Entradas Multimodais – O modelo no dispositivo não está apenas lendo texto; ele foi treinado para lidar com imagens como entrada também. A Apple adicionou um codificador de visão (um Transformer de Visão personalizado) ao modelo, para que ele possa interpretar dados visuais e alinhá-los com a linguagem[24]. Por exemplo, se você usar o recurso Visual Look Up do iOS ou perguntar à Siri “O que é isso?” enquanto aponta sua câmera para um objeto, o próprio modelo pode processar as características da imagem e produzir uma resposta. Esta capacidade de visão + linguagem é também como a memória de cena se estende ao contexto visual – por exemplo, você compartilha uma captura de tela com a Siri e continua conversando sobre ela. Treinar o modelo para ser multimodal (em 6 bilhões de pares de imagem-texto via um objetivo estilo CLIP[25]) permite que a IA da Apple entenda nativamente o que está na sua tela ou em suas fotos sem precisar de uma API de visão em nuvem separada. O trabalho pesado – extrair significado de uma imagem – acontece no dispositivo.

Tabela 1. Técnicas de compressão para os modelos fundamentais da Apple (no dispositivo vs. servidor)[20][21]

Variante do Modelo

Precisão de Peso (Decodificador)

Precisão de Embedding

Precisão do Cache KV

Adaptação de Ajuste Fino

No Dispositivo 3B

2 bits (otimizado por QAT)

4 bits (QAT)

8 bits

Sim (adaptadores usados)

Servidor MoE (grande)

~3.56 bits (compressão ASTC)[20]

4 bits (pós-treinamento)

8 bits

Sim (adaptadores usados)

A Apple comprime significativamente seu modelo no dispositivo (reduzindo para pesos de 2 bits) para funcionar de forma eficiente em iPhones e iPads, enquanto o modelo na nuvem usa uma compressão diferente (ASTC) devido à sua maior escala. Ambos os modelos aplicam adaptadores ajustados para manter a qualidade.[20][21]

Em essência, o LLM no dispositivo da Apple é um cérebro reduzido e otimizado que aproveita ao máximo as capacidades do chip da Apple. Ele não pode igualar um modelo em nuvem de 100 bilhões de parâmetros em conhecimento bruto, mas foi desenvolvido pela Apple para lidar com tarefas comuns dos usuários com velocidade e precisão. Avaliações internas mostraram que o modelo de 3 bilhões se manteve firme até mesmo contra alguns modelos maiores de 4 bilhões de parâmetros de concorrentes em muitas tarefas[17]. A Apple afirma explicitamente que este modelo local se destaca em coisas como resumo de texto, compreensão, reformulação e diálogos curtos, embora não seja "projetado para ser um chatbot para conhecimento geral do mundo."[26] Em outras palavras, ele pode não saber todos os fatos triviais obscuros (para esses, a Siri ainda pode realizar uma busca online ou usar um modelo em nuvem maior quando necessário[27][28]), mas para ajudar você com seu conteúdo diário – escrevendo e-mails, resumindo documentos, traduzindo conversas – ele é altamente afinado. E, crucialmente, ele opera inteiramente na borda, preparando o terreno para a próxima seção: os benefícios da inferência de borda e como a "Memória de Cena" entra em ação.

「Memória de Cena」 – O Novo Superpoder de Contexto da Siri

Uma das melhorias mais notáveis no iOS 19.2 é como a Siri (e outras funcionalidades inteligentes) agora lidam com o contexto. Acabaram-se os dias em que a Siri esquecia o que você acabou de perguntar dois segundos atrás – a Apple deu a ela uma forma de memória de curto prazo ou consciência de "cena". Então, o que é exatamente a Memória de Cena? É a combinação de contexto pessoal, contexto na tela e memória de conversação contínua que permite à IA da Apple entender a situação mais ampla em torno do pedido de um usuário.

Continuidade Conversacional: A Siri agora pode acompanhar o contexto de uma solicitação para a próxima em um diálogo[6]. Isso significa que você pode perguntar, “Qual a altura da Torre Eiffel?” e depois “Posso vê-la de Montmartre?” – a Siri entende que “ela” se refere à Torre Eiffel porque a consulta anterior ainda está em contexto. Esta é uma atualização dramática em relação à antiga Siri, que tratava cada consulta de forma isolada. Conversas de vai-e-vem e perguntas de acompanhamento agora são possíveis, tornando a Siri muito mais natural e comunicativa (mais próxima do modo de conversa contínua da Alexa ou do Google Assistant, e de fato, um comportamento semelhante ao ChatGPT). A arquitetura transformer do LLM no dispositivo é intrinsecamente boa nesse tipo de encadeamento de comandos, e a implementação da Apple armazena o histórico de interações recentes localmente para que a Siri possa se referir a ele. Claro, essa memória de contexto é efêmera e privada – não é carregada, apenas mantida na RAM durante a sessão.
Consciência de Contexto Pessoal: O iOS 19.2 também oferece à Siri uma compreensão mais profunda dos dados no seu dispositivo (com sua permissão). A Apple descreve isso como a Siri aprendendo sobre “seu contexto pessoal – como seus e-mails, mensagens, arquivos, fotos e mais – para ajudar nas tarefas”[8]. Por exemplo, você poderia perguntar, “Siri, que horas é meu voo amanhã?” e a Siri poderia procurar no seu aplicativo Mail por cartões de embarque ou no seu Calendário por eventos para encontrar a resposta, em vez de dizer “Não sei” como no passado. É essencialmente construir um gráfico de conhecimento local sobre você. Outro cenário: você menciona “o PDF que estava revisando ontem” – a memória de contexto pessoal da Siri pode identificar qual arquivo você provavelmente está se referindo com base na sua atividade recente e abri-lo. Este indexação local no dispositivo do seu conteúdo provavelmente era um objetivo de longa data; a Apple tinha busca por Spotlight e sugestões da Siri por anos, mas agora o LLM pode acessar esse tesouro de forma conversacional. Tudo isso permanece no dispositivo (nada é enviado aos servidores da Apple), mantendo a promessa de privacidade da Apple enquanto torna a Siri notavelmente mais útil e personalizada.
Consciência de Tela (Cena): Talvez o aspecto mais imediatamente útil da Memória de Cena seja a capacidade da Siri de entender o que você está olhando ou fazendo no telefone – a cena ativa. A Apple chama isso de consciência de tela, e permite que a Siri execute “ações envolvendo o que você está olhando”[29]. Na prática, isso pode significar: se você tiver uma receita aberta no Safari, pode dizer “Siri, salve isso nas minhas notas” e a Siri sabe que “isso” significa a página da web que você tem aberta, automaticamente copiando-a. Ou se você estiver visualizando uma conversa de texto sobre um evento, pode dizer “Lembre-me disso mais tarde” e a Siri cria um lembrete com um link para essa conversa. Antes disso, tais comandos confundiriam a Siri. Por baixo do capô, as APIs de inteligência do sistema da Apple podem alimentar o contexto (como o aplicativo em primeiro plano, ou texto selecionado, ou o conteúdo de uma página da web) no prompt do LLM. O iOS 19 até adicionou Intents para “Continuar com a Tela Atual” para que os aplicativos possam expor o que está na tela para a Siri de forma segura. O resultado é um assistente de voz que está ciente do ambiente – quase como se estivesse olhando por cima do seu ombro para a sua tela (de uma maneira útil!). Esta consciência de cena era um recurso muito solicitado (outras plataformas tinham implementações parciais), e agora com a combinação do LLM e a integração do sistema, a Siri finalmente pode “entender” o que você quer dizer com “converter isso para um PDF” ou “compartilhar isso com a Alice” sem uma dúzia de perguntas de acompanhamento.

Nos bastidores, habilitar a Memória de Cena foi tanto um desafio de software quanto de IA. A Apple teve que integrar o LLM com o executor de intenções tradicional e a base de conhecimento da Siri. Segundo relatos, a Apple tem um novo sistema de 「planejador de consultas」 para a Siri que decide como atender a uma solicitação – seja por pesquisa na web, usando dados no dispositivo ou invocando um aplicativo via Siri Shortcuts/App Intents[30]. O LLM provavelmente ajuda a interpretar consultas complexas ou ambíguas e mantém o estado da conversa, enquanto o sistema legado da Siri lida com a execução de comandos (abrir aplicativos, enviar mensagens, etc.). A Apple também está usando um módulo de 「resumidor」 para condensar conteúdos longos – por exemplo, perguntar à Siri “O que eu perdi nos e-mails hoje?” pode acionar o modelo no dispositivo para resumir seus e-mails mais recentes para você[31]. Todas essas peças trabalham juntas para tornar a Siri muito mais proativa. Na verdade, a Apple afirmou explicitamente que o objetivo é que a Siri “tome medidas por você dentro e entre seus aplicativos”, aproveitando essa memória de contexto pessoal[32]. Estamos basicamente testemunhando a lenta transformação da Siri de um sistema rígido de comandos de voz para um assistente pessoal flexível que realmente lembra o contexto e pode raciocinar sobre ele.

Vale destacar que esses recursos foram adiados várias vezes – a Apple originalmente os planejou para o iOS 18, depois adiou para o 19, e mesmo assim não estavam todos na versão .0[33][34]. Agora, no iOS 19.2, parece que o contexto pessoal, a consciência de tela e a integração profunda de aplicativos estão finalmente se materializando[35]. O grande alvoroço dos consumidores acontece porque as pessoas estão vendo a Siri fazer coisas que antes não conseguia. O assistente parece mais vivo. Relatos iniciais de usuários mencionam que a Siri pode encadear tarefas (como, "Envie estas fotos para minha mãe" enquanto visualiza um álbum – um usuário disse que a Siri realmente fez isso de uma vez, reconhecendo que "estas fotos" se referiam ao álbum aberto). Esta é exatamente a promessa da Memória de Cena: menos comandos desajeitados, mais compreensão fluida. Isso aproxima os usuários do iPhone do tipo de experiência com assistente de IA que até agora muitas vezes exigia serviços na nuvem como o ChatGPT. E novamente, o diferencial da Apple é fazer isso offline. Seu dispositivo não está transmitindo o conteúdo da sua tela para a nuvem para análise; o LLM está interpretando o contexto localmente. A privacidade é preservada por design[36][37], então você pode confiar nessas funcionalidades personalizadas sem a sensação assustadora de estar sendo vigiado pelo Big Brother.

Para resumir a Memória de Cena: É o acoplamento eficaz da destilada inteligência artificial da Apple com dados de contexto locais e ricos. Essa combinação desbloqueia interações muito mais poderosas. Finalmente, a Siri está aprendendo “quem/o que/onde você está falando” e pode responder de forma útil. Para um usuário experiente em tecnologia, isso significa menos tempo tendo que esclarecer coisas manualmente ou copiar e colar entre aplicativos – o assistente resolve isso. Ainda é cedo (a Siri não é perfeita e às vezes entende o contexto errado ou precisa pedir esclarecimentos), mas é uma melhoria notável. Com a Apple planejando ainda mais avanços em IA no próximo iOS (rumores apontam para uma Siri completa semelhante ao GPT até o iOS 20 em 2026), a Memória de Cena no 19.2 é um passo fundamental nessa direção.

Inferência na Borda: Por Que a IA no Dispositivo É Importante

Um tema central na Apple Intelligence 2.0 é a inferencia na borda – executar IA no dispositivo do usuário (a “borda” da rede) em vez de em uma nuvem centralizada. Já abordamos os meios técnicos, mas vamos explicar por que isso importa:

Privacidade e Segurança: Manter o LLM no dispositivo significa que seus dados não saem do seu telefone para processamento. Como a Apple diz, as conversas e conteúdos pessoais permanecem pessoais[39]. Escreva um e-mail com Ferramentas de Escrita ou pergunte à Siri sobre sua agenda – nada disso precisa ser enviado. Isso contrasta fortemente com assistentes em nuvem que enviam sua voz e contexto para servidores. Mesmo quando a Siri da Apple utiliza ajuda da nuvem (como a integração do ChatGPT para algumas consultas), eles passam pelo Private Cloud Compute – um sistema onde seus dados são criptografados e não retidos por terceiros[40][27]. Mas para a maioria das tarefas no 19.2, o dispositivo pode lidar localmente. Isso satisfaz a criptografia E2E e os defensores da privacidade, alinhando-se com os valores da marca Apple. Do ponto de vista da segurança, a inferência no dispositivo também significa menos exposição a ataques de rede ou vazamentos; suas solicitações de IA não viajam pela internet onde poderiam ser interceptadas.
Disponibilidade Offline: A IA de borda funciona sem internet. Isso pode ser um salva-vidas – imagine que você está viajando sem dados e precisa de tradução de idiomas, ou está em uma área remota e quer acessar algumas informações do Notas via Siri. Com o LLM offline do iOS 19, muitos recursos continuam funcionando. Tradução ao Vivo, por exemplo, traduzirá texto em Mensagens ou chamadas faladas mesmo que você não tenha sinal[14], porque o modelo de tradução está no dispositivo. O design da Apple é “offline-first” para características centrais de inteligência. Eles até armazenam em cache rotinas de IA frequentemente usadas e o contexto recente no dispositivo para que ficar offline cause mínima interrupção[41][42]. Essa robustez é mais inclusiva – nem todos têm internet de alta velocidade constante, e mesmo em áreas desenvolvidas encontramos zonas mortas. Uma IA pessoal que para sempre que você está offline não é muito “pessoal”. A Apple reconheceu isso, e Macaron (o agente de IA pessoal que discutiremos em breve) abraça a mesma filosofia: sua IA deve estar lá para você a qualquer momento, em qualquer lugar[43].
Baixa Latência e Interação em Tempo Real: Quando a inferência acontece no dispositivo, o atraso da ida e volta para um servidor desaparece. As tarefas ficam mais rápidas. Por exemplo, Resumir no Safari ou Mail pode gerar um resumo quase instantaneamente, enquanto uma API em nuvem pode levar alguns segundos, além da latência da rede. A aceleração do Neural Engine da Apple garante ainda mais que as respostas venham quase em tempo real. Um dos pontos de discussão é que a Apple reduziu o tempo de resposta para certas consultas da Siri ao transferir o trabalho para o Neural Engine no 19.2[23]. Em termos de experiência do usuário, essa baixa latência faz com que a IA pareça mais responsiva e interativa, o que incentiva as pessoas a usá-la mais. Você pode falar com a Siri quase tão rápido quanto com uma pessoa na sala. Da mesma forma, recursos como o texto preditivo do teclado (agora aprimorado pelo LLM) podem funcionar com atraso mínimo, até gerando sugestões de frase inteiras por impulso, pois é computado localmente. Também vale notar que, ao fazer inferência no dispositivo, a Apple evita os custos de servidor e limites de taxa que às vezes limitam os serviços de IA em nuvem – não há fila de servidor ocupada, a atenção total do seu telefone está em você.
Custo e Sustentabilidade: Executar grandes modelos de IA na nuvem para milhões de usuários pode ser exorbitantemente caro (em termos de custos de servidores GPU) e intensivo em energia. Ao empurrar a inferência para dispositivos de borda, a Apple transfere a computação para hardware que já está nas mãos dos usuários (e construído para eficiência). A Apple até destacou que os desenvolvedores que usam o modelo no dispositivo não incorrem em taxas de uso[3] – um grande incentivo comparado a pagar por chamada de API para um serviço de IA externo. Do ponto de vista da sustentabilidade, descentralizar a IA poderia reduzir a carga em data centers (que consomem muita energia). Cada iPhone fazendo uma pequena quantidade de trabalho de IA pode ser mais eficiente em termos de energia coletivamente do que centenas de milhares de solicitações atingindo uma fazenda de servidores central (especialmente porque o Neural Engine da Apple é otimizado para alto desempenho por watt). A longo prazo, a IA de borda disseminada pode aliviar alguns gargalos e custos de computação em nuvem.

Dito isso, a abordagem da Apple também tem seus compromissos. O modelo no dispositivo, sendo menor, não é tão geralmente conhecedor quanto algo como o GPT-4. A Apple reconhece que não é destinado a substituir um chatbot amplo para todas as consultas[26]. É por isso que a Apple ainda planeja usar modelos extremamente grandes (até mesmo o Gemini de 1,2 trilhões de parâmetros do Google via um acordo) para melhorar a compreensão de mundo da Siri no futuro[44][27]. Mas o que eles mostraram com o iOS 19.2 é que para uma grande classe de tarefas de assistente pessoal, um modelo bem projetado de 3B é suficiente – e os benefícios de executá-lo localmente são enormes. É uma aposta estratégica: lidar com as tarefas pessoais e contextuais no dispositivo e reservar a nuvem apenas para as coisas pesadas (com proteções de privacidade como o Private Compute). Este modelo híbrido de borda-nuvem pode se tornar a norma.

Para ver essa estratégia em ação, consideremos o Macaron, um agente de IA pessoal que também se concentra em tarefas específicas do usuário e capacidade offline. Os avanços da Apple em IA no dispositivo realmente complementam o que ferramentas como o Macaron estão fazendo.

Mini-Apps do Macaron e o Futuro dos Agentes Pessoais de Baixa Latência

Macaron é uma plataforma de assistente de IA pessoal que permite aos usuários criar "mini-apps" através de conversas – essencialmente fluxos de trabalho personalizados e impulsionados por IA para suas necessidades diárias. Se a inteligência integrada do iOS é a solução ampla da Apple para todos os usuários, o Macaron adota uma abordagem mais personalizada e centrada no usuário: você diz o que precisa, ele constrói uma solução na hora. Agora, como o LLM offline e a Memória de Cena da Apple entram nisso? Em uma palavra: perfeitamente.

A filosofia da Macaron enfatiza um design offline-first, de baixa latência e centrado no usuário. De acordo com a equipe da Macaron, uma IA realmente pessoal deve funcionar a qualquer hora, em qualquer lugar, mesmo com pouca conectividade, e se adaptar ao usuário[43][42]. Essa é exatamente a força das atualizações de IA no dispositivo da Apple. Com o modelo de fundação do iOS 19.2, a Macaron pode potencialmente aproveitar a inteligência no dispositivo da Apple em vez de sempre recorrer a APIs na nuvem. Por exemplo:

Criação Instantânea de Mini-Aplicativos: O Macaron permite que os usuários digam coisas como “Ajude-me a criar um aplicativo de planejamento de refeições”, e ele usa IA generativa para montar um mini-aplicativo para esse propósito[45][46]. Se esse passo generativo puder ser executado no dispositivo (usando o modelo da Apple via o novo SDK de Modelos de Fundação), a criação ocorre em tempo real sem atraso de servidor. O usuário pode obter um mini-aplicativo funcional em segundos. Isso também significa que as instruções que você fornece (que podem incluir preferências ou dados pessoais) permanecem no seu dispositivo durante a geração[3].
Compreensão Contextual em Mini-Aplicativos: Os mini-aplicativos do Macaron frequentemente envolvem dados pessoais – por exemplo, um rastreador de hábitos ou um analisador de finanças pessoais – e se beneficiam da consciência do contexto. Agora, com as capacidades de Memória de Cena disponíveis, o Macaron pode pedir à inteligência do sistema por contexto na tela ou contexto pessoal para incorporar em seus fluxos de trabalho de mini-aplicativos. Por exemplo, se você tiver um mini-aplicativo Macaron para gerenciamento de e-mails, ele pode utilizar a nova capacidade da Siri de resumir e-mails ou identificar os importantes (um recurso que a Apple expôs no conjunto de inteligência do iOS 19)[47][48]. Basicamente, o Macaron ganha uma tela mais inteligente para pintar, cortesia dos serviços de IA ao nível do sistema operacional da Apple.
UX de Agente com Baixa Latência: Um dos pontos de venda do Macaron é uma experiência de usuário suave e conversacional – o agente de IA colabora com você como um parceiro. A IA de borda da Apple garante que respostas e ações ocorram com atraso mínimo, o que é crucial para manter o fluxo natural. Os mini-aplicativos do Macaron agora podem realizar tarefas como tradução de idiomas, reconhecimento de imagens ou análise de texto no dispositivo instantaneamente, enquanto antes poderiam ter que chamar APIs de nuvem e esperar. Um playbook do Macaron que, por exemplo, guia você através de uma receita de culinária poderia usar visão no dispositivo para reconhecer ingredientes em tempo real, ou usar o LLM para responder “o que posso substituir pela manteiga?” sem uma busca na internet. Isso cria uma experiência de assistente mais imersiva e confiável.
Privacidade Aprimorada para IA Pessoal: O Macaron, sendo um agente pessoal, lida com informações íntimas do usuário (agendas, notas, dados de saúde, etc.). Ao alinhar-se com o processamento no dispositivo da Apple, o Macaron pode tranquilizar os usuários de que suas informações não estão saindo do dispositivo durante as operações de IA. Na verdade, o Macaron tem modos explicitamente para uso de baixa largura de banda ou offline, armazenando dados importantes localmente e até usando modelos de fallback menores quando necessário[49][42]. O LLM 19.2 da Apple poderia servir como esse modelo offline – um fallback capaz que cobre solicitações básicas quando a IA completa na nuvem não está acessível[42]. A sinergia aqui é que tanto a Apple quanto o Macaron estão convergindo para “IA que funciona para você no seu dispositivo”, o que aumenta a confiança e autonomia do usuário.
Transferência de Contexto em Fluxos de Trabalho: Os mini-aplicativos do Macaron são frequentemente processos de múltiplas etapas (o Macaron os chama de playbooks ou micro-fluxos[50]). O conceito de Memória de Cena pode ajudar a manter o estado através dessas etapas. Suponha que você tenha um mini-aplicativo de planejamento de viagens: Etapa 1 encontra voos, Etapa 2 hotéis, Etapa 3 cria um itinerário. Com memória de contexto, a IA pode levar informações de uma etapa para a próxima sem ter que solicitar tudo novamente. O Macaron já estrutura fluxos em blocos lógicos para reduzir a carga cognitiva[51] – agora o backend de IA pode acompanhar melhor o que foi feito e o que vem a seguir, até lidando com mudanças de acompanhamento como “na verdade, faça um dia depois” com compreensão do plano atual.

No geral, a atualização de edge AI da Apple turboalimenta plataformas como o Macaron, que existem sobre o iOS. Estamos nos movendo em direção a um ecossistema onde agentes de IA pessoais não estão isolados na nuvem, mas vivem em nossos dispositivos pessoais, trabalhando em harmonia com a inteligência do sistema. A visão do Macaron de mini-apps ao seu alcance recebe um impulso porque o sistema operacional subjacente pode executar tarefas de IA de forma mais fluida. É revelador que os princípios de design do Macaron (por exemplo, conteúdo adaptativo, personalização profunda, modo offline robusto[52][43]) se alinham tão bem com o que a Apple entregou no iOS 19.2. A UX de agentes de baixa latência e conscientes do contexto que antes parecia futurista está rapidamente se tornando realidade.

Conclusão: Uma Nova Era de IA Pessoal e no Dispositivo

O iOS 19.2 da Apple marca um momento crucial na evolução da IA voltada para o consumidor – um onde o poder se desloca decisivamente para a borda. Ao implantar um LLM finamente ajustado que funciona localmente e introduzir a “Scene Memory” para contexto, a Apple transformou o que seu iPhone pode fazer. Não se trata apenas de tornar a Siri menos limitada (embora isso seja um resultado bem-vindo); é sobre redefinir as expectativas dos usuários em relação à privacidade e à capacidade de resposta nos recursos de IA. Agora você pode ter uma quase-conversa com seu telefone, obter ajuda instantânea de IA com seu conteúdo e confiar que seus dados não estão sendo secretamente desviados para algum servidor distante[39][36]. Em uma era de crescente preocupação com a privacidade de dados, a abordagem offline-primeiro da Apple oferece uma resposta convincente à pergunta “podemos ter uma IA avançada e privacidade?” – aparentemente, sim, podemos.

Tecnicamente, a Apple Intelligence 2.0 é uma obra-prima de compressão de modelos, co-design de hardware e software, e integração em um sistema operacional de consumo. Mostra que através de destilação, quantização e otimização, um modelo com bilhões de parâmetros pode rodar suavemente em um dispositivo alimentado por bateria[18][20]. Isso abre as portas para mais inovações: em breve, poderemos ver modelos de fala no dispositivo para uma digitação ainda mais inteligente, ou modelos de recomendação locais que aprendem suas preferências sem treinamento na nuvem. A Apple também capacitou os desenvolvedores a surfar essa onda via o framework Foundation Models[10][11] – espere uma nova leva de apps que aproveitem o LLM no dispositivo para fins criativos e práticos, tudo sem custo ou latência incremental para os usuários.

Para usuários experientes em tecnologia, a atualização 19.2 é especialmente satisfatória. Parece como se estivesse recebendo uma atualização de hardware via software – de repente, seu dispositivo existente pode fazer novos truques que você não esperava. Usuários avançados vão gostar de testar os limites de contexto da Siri, criando atalhos complexos que utilizam o modelo no dispositivo, ou executando aplicativos como o Macaron para explorar os limites da IA pessoal. Também estamos observando como a IA de borda pode aumentar a acessibilidade: recursos como legendas ao vivo, simplificação de texto ou descrições de imagens são mais instantâneos e confiáveis quando realizados no dispositivo, beneficiando usuários com deficiência ou conectividade limitada[53][54].

Certamente, a Apple não está sozinha nessa tendência de IA de ponta (Qualcomm, Google e outros também estão trabalhando em aceleração de IA nos dispositivos), mas a integração estreita da Apple de silício personalizado, sistema operacional e recursos de alto nível dá a ela uma vantagem inicial para oferecer um produto polido a milhões de usuários em larga escala. O "enorme burburinho dos consumidores" em torno do iOS 19.2 e sua IA é uma prova de que as pessoas se importam tanto com a capacidade quanto com a confiança. A Apple está efetivamente dizendo: você não precisa abrir mão de uma pela outra. Seu iPhone pode ser inteligente e seu ao mesmo tempo.

Olhando para o futuro, pode-se imaginar a Apple Intelligence 3.0 com ainda mais "memória de cena" – talvez uma personalização persistente que se desenvolva ao longo do tempo (novamente, armazenada localmente), ou um assistente multimodal totalmente unificado que lide perfeitamente com texto, voz, visão e ação. A base está pronta. E agentes de IA pessoais como o Macaron prosperarão nesse ambiente, com cada usuário potencialmente tendo uma IA única que os conhece profundamente, mas que protege sua privacidade.

Em resumo, o LLM offline e a Memória de Cena da Apple no iOS 19.2 representam um marco técnico e uma postura ética reunidos em um só. Eles mostram o que é possível quando o avanço da IA é combinado com respeito pela privacidade e experiência do usuário. Para os usuários, isso significa um dispositivo mais inteligente e útil. Para os desenvolvedores, é um novo campo de possibilidades de IA no dispositivo. E para a indústria, isso eleva o padrão: o futuro da IA não está apenas na nuvem – está bem aqui em nossos bolsos. Bem-vindo à era da IA no dispositivo – onde o próprio telefone é o agente inteligente, ficando mais esperto a cada dia[7][10].

Fontes: As informações neste artigo são apoiadas por anúncios oficiais e relatórios técnicos da Apple, além de análises independentes. As principais referências incluem as notícias da WWDC 2025 da Apple sobre o modelo on-device e o framework para desenvolvedores[55][10], o relatório técnico da Apple Machine Learning Research sobre seus modelos base (detalhando o design do modelo 3B, destilação e quantização)[15][20], e relatórios confiáveis sobre os novos recursos de contexto da Siri e o lançamento adiado[35][28]. Essas e outras fontes são citadas ao longo do texto para verificação e leitura aprofundada. Os desenvolvimentos são atuais até o final de 2025, marcando o estado da arte na implantação de IA on-device.

[1] [2] [3] [5] [6] [7] [10] [11] [12] [14] [39] [47] [48] [55] A Inteligência da Apple fica ainda mais poderosa com novas capacidades em dispositivos Apple - Apple (CA)

https://www.apple.com/ca/newsroom/2025/06/apple-intelligence-gets-even-more-powerful-with-new-capabilities-across-apple-devices/

[4] Apple Intelligence - Apple

https://www.apple.com/apple-intelligence/

[8] [9] [29] [32] [33] [34] [35] Apple diz que os usuários terão que tolerar o Siri regular até o iOS 19 ou 2026 – MacTrast

https://www.mactrast.com/2025/03/apple-says-users-will-have-to-put-up-with-regular-siri-until-ios-19-or-2026/

[13] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [24] [25] [26] [36] [37] Atualizações dos Modelos de Linguagem Foundation em Dispositivos e Servidores da Apple - Pesquisa de Machine Learning da Apple