如果你在網絡上搜索“Mac”、“AI”、“大模型”等關鍵詞，會發現不少網友正在用自己的Mac，搭建屬于自己的AI環境。從經濟實惠的Mac mini，到面向專業人士的Mac Studio，不同需求的用戶，都能在Mac上部署一個專屬于自己的AI大模型，提升工作效率。
能夠在一臺小設備上部署AI大模型，離不開Mac的“統一內存架構”。得益于這項架構，CPU和GPU可以共享同一個高速內存池。這意味著，一臺16GB的基礎款Mac mini，就等同于擁有了一塊16GB“顯存”的計算卡，而一臺頂配的Mac Studio，更是相當于擁有了512GB的超大顯存。在運行AI工具時，所有顯存都能被有效利用，這也讓Mac在AI時代找到了屬于自己的新賽道。
那么，Mac能不能像AI計算卡一樣，通過疊加的方式來部署更復雜的模型，從而實現更多專業級的工作？
用“搭積木”的方式 實現性能增長
傳統意義上講，想要實現AI運算能力提升的方法非常簡單，那就是竭盡所能地增加顯存。然而得益于統一內存架構，“增加顯存”在Mac上變得非常簡單，只需要增加內存容量即可。幾個月前，來自英國的創業公司Exo Labs就使用了四臺搭載M4 Pro芯片的Mac mini搭建集群，成功部署了236b的DeepSeek-Coder-V2混合專家模型，隨后他們又利用了兩臺Mac Studio搭建集群，并成功部署了671b的DeepSeek-V3模型。
借助高速的Thunderbolt 5串聯
這種利用類似“搭積木”的方式實現AI性能提升，也讓Exo Labs看到了更多可能性。這次，我有幸見到了Exo Labs使用四臺頂配版Mac Studio，并借助高速的Thunderbolt 5串聯，打造了一臺價格超越普通家用汽車的AI怪獸。當然，這套昂貴的AI設備，也擁有令人驚訝的能量，它能夠同時流暢運行兩個參數量高達671B的DeepSeek大語言模型，這也讓我們看到在AI浪潮席卷全球的今天，Mac也憑借其獨特的架構，找到了一個專屬于自己的全新定位。
Exo V2
為了充分利用好它的性能，Exo Labs還開發了一個調度工具Exo V2，它會根據用戶部署的模型，自動分配需要的內存。例如部署一個8bit量化的DeepSeek V3模型，大概需要700G的統一內存，而調度工具此時會將其平均分配到兩臺Mac Studio設備上并完成加載，在實際使用上，它的token生成速度基本上與云端大模型無異，足以滿足用戶的使用需求。
另外，Exo V2還能夠實現同步運行多個大模型。例如在運行DeepSeek V3模型的同時，還能再運行一個DeepSeek R1，實現兩個大模型并行工作。
用更強大的工具 為中小企業提供幫助
對于廣大個人用戶而言，簡單易用的云端AI工具足以滿足日常需求，但對于數據隱私有較高需求的企業或專業人士，本地部署AI工具，也能避免將包含商業機密、客戶信息或敏感研究數據的資料上傳到云端。
Mac Studio集群提供的本地化方案，可以說完美地解決了中小企業的顧慮。我更愿意將云端模型和本地模型看作是“通用工具”與“專業工具”的區別。云端大模型是強大的通用工具，知識淵博，但無法保證數據的絕對私密。而基于Mac Studio搭建的本地模型，則更像是一套為你量身定制的專業工具。
想象一下，一家律師事務所可以將海量的過往案例、法律文書輸入本地模型進行訓練，打造一個專屬于自己的、精通本所業務的AI法律顧問。或者是一家研發企業，將自己所有過往的參考文檔、項目資料喂給電腦，訓練出一個專屬于企業自己的知識庫。這些數據全部保存在本地，徹底杜絕了隱私泄露的風險，這為高價值知識型企業的AI化轉型提供了一條更安全、更可控的路徑。
值得一提的是，通過Mac來搭建AI工具，也是一項成本極低的選擇。雖說四臺Mac Studio的價值甚至超越了一臺汽車，但如果利用英偉達的計算卡來實現相同的AI能力，可能需要部署多大20張A100顯卡，其成本甚至高達數百萬。
四臺Mac Studio組成的AI集群
而且別忘了，這些龐然大物對電量的消耗同樣巨大，甚至還需要獨立的散熱空間才能確保穩定工作。相比之下，四臺Mac Studio的滿載功耗只有不到400W以內，而且大小也只有一個行李箱那么大。
寫在最后
在AI的未來版圖中，除了依賴互聯網服務商提供的云端算力，同樣也存在著對本地化、專業化、高隱私性解決方案的巨大需求，而Mac也在AI時代下，憑借其獨特的架構優勢精準地切入了這片藍海市場。它不僅僅是創意工作者的生產力工具，更成為了專業人士和中小企業觸手可及、兼顧性能與隱私的AI工作站。
這，或許才是Mac在AI時代真正的雄心所在。
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