Mirai: Запустить ИИ-фичу в мобильном приложении раньше означало одно

Как работает продукт
Восемь строк кода — и ваша модель работает локально. Движок написан на Rust и даёт до 37% прироста скорости по сравнению с Apple MLX при том же качестве ответа. За продуктом стоят Дима Швец (Reface, 300M скачиваний) и Алексей Моисеенков (Prisma, 100M MAU в первый месяц) — люди, которые лично платили безумные облачные счета и решили построить альтернативу.

Почему сейчас
Рынок миниатюрных AI по оценке Grand View Research достигнет $107 млрд к 2030 году. Плюс регуляторный давление: GDPR и его последователи требуют хранить данные локально.

Защитный ров строится через накопленные оптимизации: каждый новый разработчик даёт Mirai сигналы о поведении моделей на конкретном железе.

Практические идеи
Сотни компаний уже платят AWS за мобильный ИИ и не знают об альтернативе. Запустите консалтинг по переводу мобильных приложений на on-device: считаете экономию, проектируете архитектуру, внедряете. ROI очевиден — продаётся легко. Другой вариант — вертикальные решения: медицинская диагностика офлайн, юридический ассистент без интернета, финансовый советник без риска утечек.

Антитренд
Когда запуск ИИ на устройстве дешевеет, разработчики запускают больше моделей и сложнее — суммарная нагрузка на облако для обучения и обновления только растёт. Парадокс Джевонса: мини-ИИ-приложения не убивают и не угрожают большим облачным, а напротив, подстёгивают спрос.

Откройте студию по обучению и квантизации моделей под мини-устройства. Клиника хочет ИИ-диагностику без передачи снимков в облако? Вы обучаете, сжимаете, упаковываете. Сервис, не продукт — маржа 60%+, конкуренция минимальная.

Кто ещё делает похожее

• Apple MLX — фреймворк Apple для своего Silicon, только для их устройств

• llama.cpp — open source, без кросс-платформенных оптимизаций

• MLC LLM — компилятор от команды TVM, более низкоуровневый

• Google MediaPipe — сильная экосистема, Google-центричная

• Qualcomm AI Engine — только Snapdragon

---