MacPaw делает ставку на локальный ИИ: зачем украинский разработчик Setapp зовёт на помощь Liquid AI

Украинская MacPaw, создатель CleanMyMac и магазина приложений Setapp, объявила о партнёрстве с Liquid AI — компанией, которая строит компактные модели для запуска прямо на устройстве. Вместе они делают технологический стек для локального ИИ на Mac, и первым его получит ассистент MacPaw по имени Eney.

Что именно строят

Liquid AI разрабатывает для MacPaw систему инференса Elix — движок, который запускает модели прямо на чипе Mac, без обращения к серверам в облаке. Вторая часть стека — локальная система памяти, которая позволит ассистенту запоминать контекст пользователя, не отправляя данные наружу.

Гендиректор Liquid AI Рамин Хасани объяснил TechCrunch логику подхода: перед обучением моделей команда сначала выбирает архитектуру, заточенную под конкретное железо. Это позволяет получить максимально эффективную версию модели, которая работает локально — с плюсами в виде приватности и безопасности данных.

Отдельная амбиция — сделать модели адаптивными. По словам Хасани, вокруг моделей строится «стек кастомизации»: с учётом действий пользователя система должна учиться и со временем становиться умнее, не выгружая при этом персональные данные в облако.

Почему не хватило готовых решений Apple

Apple уже даёт разработчикам доступ к собственным локальным моделям через Apple Intelligence и Foundation Models framework. Казалось бы, зачем MacPaw огород городить самим.

Хасани настаивает, что модели Liquid AI выигрывают именно в производительности под конкретные задачи — это не универсальная модель на все случаи жизни, а архитектура, которую с самого начала проектируют под нужное железо и нужный набор возможностей. Для MacPaw это означает контроль над стеком: компания не зависит от того, что и когда Apple решит открыть сторонним разработчикам, и может настраивать модель под собственный продукт — ассистента Eney, представленного ещё в прошлом году.

Гендиректор MacPaw Александр Косован добавляет практический аргумент: локальные модели дадут пользователям возможность запускать ассистентов и агентные workflow офлайн — без интернета вообще. Для ноутбука, который открывают в самолёте, поезде или просто в месте с плохим сигналом, это не мелочь.

Зачем здесь Setapp и при чём тут разработчики

Setapp — подписочный магазин приложений для Mac и iOS от MacPaw, у которого больше 150 000 платящих пользователей. Именно туда MacPaw и целится со своей ИИ-стратегией.

План такой: сначала обкатать локальную архитектуру на собственном ассистенте Eney, а затем открыть этот же технологический стек сторонним разработчикам Setapp, чтобы они тоже могли встраивать on-device инференс в свои приложения. По сути, MacPaw хочет стать не просто витриной приложений, а поставщиком инфраструктуры для ИИ-функций внутри своей экосистемы.

При этом платформа не будет ограничена только локальными моделями Liquid AI. Косован уточнил, что Setapp также даст доступ к облачным моделям от других игроков, включая Google — то есть выступит универсальным хабом, где разработчик сам выбирает, что запускать: локально ради приватности и офлайн-режима или в облаке ради мощности.

Здесь же MacPaw тестирует новую модель монетизации — кредитную систему оплаты внутри Setapp. Пользователи получают определённое количество кредитов и тратят их на ИИ-операции, причём стоимость операции зависит от сложности задачи. Это распространённая практика среди ИИ-сервисов, но для магазина приложений с фиксированной подпиской — заметный сдвиг: часть функциональности фактически становится pay-per-use.

Что это значит для рынка и в чём риски

Тренд на locally-hosted ИИ усиливается не просто так. Компании устали от растущих счетов за облачный инференс и от вопросов пользователей о том, куда уходят их данные. On-device модели снимают часть этих проблем: меньше задержек, работа без сети, данные не покидают устройство.

Но у подхода есть и ограничения. Локальные модели по определению компактнее серверных — им физически не хватает памяти и вычислительной мощности, чтобы тягаться с крупными облачными системами по сложным задачам. Поэтому смешанная схема, которую предлагает MacPaw — локально для простого и приватного, облако для тяжёлого — выглядит более реалистичной, чем ставка исключительно на устройство.

Остаётся и вопрос доверия к самой архитектуре: насколько модель Liquid AI действительно эффективнее моделей Apple на том же железе, пока проверить со стороны нельзя — детальных бенчмарков в объявлении нет. Партнёрство описано в терминах видения и намерений, а не конкретных цифр производительности или сроков релиза для сторонних разработчиков.

Что дальше

MacPaw пока не назвала точные даты выхода локальной версии Eney или открытия стека для сторонних разработчиков Setapp. Логика движения понятна: сначала обкатать технологию на собственном продукте, затем масштабировать на экосистему. Если получится сделать on-device ИИ действительно быстрым и удобным, Setapp может превратиться в редкий пример магазина приложений, где сама платформа берёт на себя сложную инфраструктурную работу за разработчиков — а не просто собирает комиссию с продаж.

Источники

• TechCrunch: MacPaw taps Liquid AI to offer on-device inference to devs building for its app store