MacPawとLiquid AIがオンデバイスAIで提携—開発者エコシステムを強化

ウクライナに拠点を置くアプリ開発企業MacPawは、2026年8月5日に米TechCrunchが報じたところによると、Liquid AIと戦略的パートナーシップを締結しました。この協業の目的は、Macユーザー向けにローカルで動作するAIモデルの能力を最大化し、最終的にこの技術スタックをSetAppのエコシステムに属する開発者にも提供することです。（出典）

現在、MacPawは自社のAIアシスタント「Eney」のローカルホスト版開発を進めており、Liquid AIはこれに向けてオンデバイス推論システム「Elix」とローカルメモリシステム「Mnemos」を開発しています。（出典、出典）

Liquid AIの共同創業者兼CEOであるRamin Hasani氏は、「我々はモデルのトレーニング前に、ハードウェアに合わせた異なるアーキテクチャを選択します。これにより、プライバシーとセキュリティといったメリットを享受しながら、デバイス上で直接動作する最も効率的なインテリジェンスを実現できるのです」と述べています。（出典）

MacPawのCEO、Oleksandr Kosovan氏は、ローカルホスト型AIモデルがユーザーにオフラインでのアシスタントやエージェントワークフロー実行能力をもたらすと語っています。これは、クラウド依存型AIと比較して、プライバシー保護の観点からも非常に魅力的なポイントだと感じます。個人の情報がデバイス外に出ることなく処理されるのは、安心感につながりますよね。

Appleの既存ソリューションとの違いとLiquid AIのアドバンテージ

Appleは既に独自のローカルモデルを開発者向けに提供していますが、Liquid AIのHasani氏は、同社のモデルが異なる能力において性能に焦点を当てていると強調しています。（出典）

特徴 Apple提供のローカルモデル Liquid AIのモデル（Elix/Mnemos）
推論システム 既存 Elix (オンデバイスに特化)
メモリシステム 既存 Mnemos (ローカルに特化)
主な強み Appleエコシステムへの統合 異なる能力での性能最適化、カスタマイズスタック
カスタマイズ 限定的 ユーザー入力によるモデル改善
オフライン実行 可能 可能

「我々はモデルの周りにカスタマイズスタックも構築しています。これは、ユーザー入力によってモデルがデータを利用し、改善できることを意味します。我々はモデルが適応し、時間とともに賢くなることを望んでいます」とHasani氏は述べており、単にモデルを提供するだけでなく、その進化をサポートするエコシステムを志向していることが伺えます。（出典）

これは開発者にとって、よりアプリケーションに特化したAIを構築できるチャンスではないでしょうか。個人的には、Pythonバインディングが提供されれば、自宅の自作PCで動かしているローカルLLM環境と連携させて、多角的に試してみたいと強く思います。

SetAppにおけるAIアプリの展開と新しい料金体系

MacPawは、15万人以上の有料ユーザーを抱えるサブスクリプション型アプリストア「SetApp」において、AIアプリにさらに注力する計画です。（出典）

同社はすでに、SetAppでAI機能を備えたアプリ向けにクレジットベースの料金体系を試行しています。このシステムでは、ユーザーは所有するクレジットとタスクの複雑さに基づいて、特定の回数のAI操作を実行できます。（出典）

クレジットベースの課金は、従量課金制が主流のクラウドAIサービスと類似しており、ユーザーは使用量に応じて費用を支払う形になります。これは、特にGPUリソースを多く消費するAI処理において、コストを透明化し、開発者とユーザー双方にとって公平な仕組みとなり得ると考えられます。

MacPawがクラウドモデルとローカルモデルの両方へのアクセスを提供することで、開発者は最適なソリューションを選択できる「ワンストップショップ」となることを目指しているとのことです。（出典）

開発者への影響と将来性

MacPawは、Liquid AIとの共同開発によるローカル処理アーキテクチャが確立され次第、この技術スタックを他の開発者にも開放する意向です。（出典）

これは、以下のような大きな影響を開発者コミュニティにもたらす可能性があります。

  • プライバシー重視のアプリ開発: 機密データを扱うアプリでも、オンデバイス処理によりユーザーのプライバシーを高度に保護できます。
  • オフライン機能の強化: インターネット接続がない環境でもAI機能を活用できるアプリを開発できます。
  • コスト最適化: 一部の処理をオンデバイスで行うことで、クラウド利用料を削減できる可能性があります。
  • 差別化されたUX: 応答性の高い、パーソナライズされたAI体験をユーザーに提供できます。

GCPを主軸に扱っている私としては、BigQueryやCloud Runで動かすAIサービスと、Macのローカルで動くAIサービスとの連携パターンが非常に気になります。ハイブリッドな構成で、ユーザー体験とコストパフォーマンスを両立できる可能性を秘めていると感じます。

開発者がMacPawのプラットフォームを通じて、Googleなどのクラウドモデルにもアクセスできるようになることは、非常に柔軟性の高い開発環境が提供されることを意味します。この「ワンストップショップ」構想は、開発者にとって大きな魅力となるのではないでしょうか。