Apple M4: El Neural Engine podría entrenar modelos de IA gracias a un descubrimiento importante
Desde la llegada de Apple Silicon, el Neural Engine se ha convertido en uno de los pilares de la estrategia de IA de la marca. Diseñado para acelerar los procesos relacionados con el aprendizaje automático, este coprocesador se había limitado, hasta ahora, mayormente a tareas de inferencia, es decir, a la ejecución de modelos ya entrenados.
Sin embargo, un descubrimiento reciente podría cambiar la percepción que se tenía sobre las capacidades reales de esta arquitectura.
Un investigador en seguridad, conocido bajo el seudónimo 0x0SojalSec, afirma haber logrado eludir ciertas limitaciones del Neural Engine de los chips M4 para ejecutar directamente operaciones de entrenamiento de modelos de inteligencia artificial en el dispositivo. Un avance que abre nuevas perspectivas para el ecosistema de Apple.
Apple hid 15.8 TFLOPS of raw AI power in every M4 Mac & iPhone.
They only let you use the Neural Engine for inference.
Reverse-engineered their private APIs and ran full backpropagation & transformer training directly on the
ANE, No CoreML, No Metal, No GPU,– Training… pic.twitter.com/j5WSWX5dfH
— Md Ismail Šojal 🕷️ (@0x0SojalSec) June 15, 2026
El Neural Engine revela un potencial inexplorado
Apple presenta el Neural Engine como un acelerador especializado destinado a las funcionalidades de inteligencia artificial integradas en macOS, iPadOS y iOS. Hasta ahora, su uso había estado principalmente regulado por los frameworks oficiales de la marca, como Core ML.
En esta configuración, los desarrolladores podían aprovechar la potencia del Neural Engine para ejecutar modelos ya entrenados, pero no para llevar a cabo todo el proceso de aprendizaje.
El proyecto revelado por 0x0SojalSec cuestiona esta limitación.
Según la información publicada, el investigador ha logrado utilizar hasta 15.8 TFLOPS de potencia computacional del Neural Engine para operaciones completas de entrenamiento, incluidas las etapas de retropropagación necesarias para los modelos tipo Transformer usados en la inteligencia artificial moderna.
Un enfoque que elude las herramientas oficiales de Apple
Para alcanzar este resultado, los desarrolladores no utilizaron las herramientas normalmente ofrecidas por Apple. En su lugar, han creado un lenguaje intermedio personalizado capaz de comunicarse directamente con el Neural Engine. Esta capa de software permitiría ejecutar las operaciones necesarias para el aprendizaje de los modelos sin tener que pasar por las restricciones impuestas por los frameworks estándar.
El equipo también ha adoptado un enfoque optimizado al mantener todos los datos en memoria RAM para limitar los accesos al almacenamiento, que a menudo son responsables de importantes ralentizaciones durante el entrenamiento.
Según los primeros resultados publicados, algunas etapas del aprendizaje de modelos Transformer se ejecutarían en solo unos pocos milisegundos en los chips M4.
Un avance importante para la IA local
El interés de este descubrimiento va mucho más allá de un simple ejercicio técnico. Hoy en día, el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial se basa mayormente en infraestructuras en la nube equipadas con GPU especializadas, que son particularmente costosas.
Si las capacidades del Neural Engine pueden ser explotadas de manera confiable para el aprendizaje de modelos ligeros o intermedios, los Mac y iPad podrían convertirse en plataformas de desarrollo de IA mucho más autónomas.
Esta evolución sería especialmente interesante para investigadores que trabajan en pequeños modelos, desarrolladores de aplicaciones de IA integradas, proyectos que requieren procesamiento local de datos sensibles y experimentaciones educativas o académicas.
La idea de una computadora portátil capaz de entrenar directamente ciertos modelos sin depender de un centro de datos se vuelve, de repente, mucho más creíble.
Una demostración del potencial oculto de Apple Silicon
Este descubrimiento también pone de relieve una realidad comúnmente observada en el mundo de Apple: las capacidades de hardware a menudo superan con creces los usos oficialmente permitidos.
El Neural Engine de los chips M4 es anunciado por Apple como capaz de proporcionar hasta 38 TOPS para tareas de inteligencia artificial. Hasta ahora, esta potencia se había presentado principalmente en el contexto de la ejecución de las funcionalidades de Apple Intelligence y modelos locales.
El trabajo realizado por la comunidad sugiere que esta arquitectura podría ser utilizada de manera mucho más ambiciosa.
Sin embargo, esto no significa que Apple active oficialmente estas funcionalidades. La compañía tradicionalmente prefiere un control estricto de su ecosistema para garantizar estabilidad, autonomía energética y seguridad.
Un nuevo paso en la democratización de la IA integrada
El auge de la inteligencia artificial local es uno de los grandes desafíos tecnológicos de los próximos años. A medida que los costos de la nube continúan aumentando y las cuestiones relacionadas con la privacidad de los datos se vuelven más significativas, la posibilidad de realizar más tratamientos directamente en el dispositivo se vuelve particularmente atractiva.
Esta experimentación demuestra que los chips Apple Silicon podrían desempeñar un papel mucho más importante en esta transición de lo que hasta ahora se imaginaba.
Más que un hack, una visión del futuro de la IA en Mac
Por el momento, este avance sigue siendo un proyecto comunitario no respaldado oficialmente por Apple. Nada garantiza que la compañía abra algún día el acceso completo al Neural Engine para las cargas de entrenamiento.
Sin embargo, esta demostración revela algo esencial: las capacidades de hardware de los chips M4 parecen ir mucho más allá de lo que las herramientas actuales permiten explotar. A medida que los modelos se vuelven más compactos y la IA integrada gana importancia, se hace cada vez más evidente que los futuros Mac podrían no ser simplemente máquinas destinadas a ejecutar inteligencia artificial.
También podrían convertirse en plataformas capaces de crearla.
