Apple’ın 2027 bahar aylarında piyasaya sürmesi beklenen giriş düzeyi iPhone 18 modelleri, Apple Intelligence performansını artırmak emeliyle daha yüksek RAM kapasitesiyle gelebilir. Tedarik zinciri analisti Ming-Chi Kuo’nun paylaştığı bilgilere nazaran, yeni aygıtlarda 9GB RAM bulunması bekleniyor.

Bu kapasite artışı, mevcut iPhone 17 ve iPhone 17e modellerinde kullanılan 8GB RAM bedeline kıyasla 1GB’lık bir yükseliş manasına geliyor. iPhone 18 Pro ve iPhone 18 Pro Max modellerinin ise mevcut iPhone 17 Pro serisiyle birebir düzeyde kalarak 12GB RAM ile sunulacağı varsayım ediliyor.

Donanım tarafında RAM değişikliği

Ming-Chi Kuo, X platformu üzerinden yaptığı açıklamada bahar aylarında çıkacak iPhone modellerinin A20 çiplerle donatılacağını belirtti. Bu çiplerin 1.5GB x 6 kalıp yapısına sahip olacağı ve A19 modellerindeki 2GB x 4 yapısının yerini alacağı tabir ediliyor.

A20 Pro çiplerin ise 1.5GB x 8 kalıp yapısıyla toplamda 12GB RAM sunması öngörülüyor. Apple’ın giriş düzeyi modellerde RAM ölçüsünü artırmasındaki temel motivasyonun, sistemin yoğun yapay zeka iş yükleri altında daha akıcı çalışmasını sağlamak olduğu düşünülüyor.

Yapay zeka performansı ve belirsizlikler

Haziran 2026’da düzenlenen WWDC etkinliğinde tanıtılan iOS 27, Siri AI üzere gelişmiş yapay zeka özelliklerini bu sonbaharda kullanıcılara sunmaya hazırlanıyor. Apple’ın yeni aygıtlarını bu özelliklerle en yüksek performansta çalıştırmak istediği biliniyor.

Ancak 8GB RAM’den 9GB RAM’e geçişin, aygıt içi yapay zeka modelleri üzerinde ne tıp bir somut fark yaratacağı şimdi netlik kazanmadı. Şu anki bilgiler, 12GB RAM’e sahip aygıtların özel yapay zeka modellerini çalıştırabildiğini, 8GB RAM’li aygıtların ise bu takviyeye sahip olmadığını gösteriyor.

Apple’ın bu sonbaharda iPhone 18 Pro, iPhone 18 Pro Max ve iPhone Ultra modellerini tanıtması bekleniyor. iPhone 18 ve iPhone 18e modellerinin ise 2027 baharında sahneye çıkması planlanıyor.

Sizce 1GB’lık bu RAM artışı, günlük kullanımda ve yapay zeka tecrübesinde hissedilir bir fark yaratacak mı?

Kaynak: Shiftdelete