AI算力新纪元：Mac如何蜕变为强大的AI工作站？

你有没有发现，当你在网上搜索“Mac”、“AI”、“大模型”等词时，很多朋友都在用自己的Mac设备搭建AI环境呢？无论是经济实惠的Mac mini，还是专为专业人士设计的Mac Studio，各种需求的用户都能在Mac上部署个性化的AI大模型，从而提升工作效率。

其实，能在一台小设备上实现AI大模型的部署，得益于Mac的“统一内存架构”。有了这个架构，CPU和GPU可以共用一个高速内存池。也就是说，一台16GB的基础款Mac mini，相当于拥有了16GB“显存”的计算能力，而顶配的Mac Studio更是具备512GB的超大显存。在运行AI工具时，这些显存能够得到充分利用，这让Mac在AI时代找到了新的发展方向。

那么问题来了，Mac能不能像专业的AI计算卡那样，通过叠加来实现更复杂的模型，从而支持更多专业工作呢？

用“搭积木”的方式 实现性能增长

其实，提升AI运算能力的方法很简单，就是尽量增加显存。但是，凭借统一内存架构，在Mac上“增加显存”变得轻松许多，只需提升内存容量就行。几个月前，来自英国的Exo Labs公司利用四台搭载M4 Pro芯片的Mac mini构建了集群，成功部署了236b的DeepSeek-Coder-V2混合专家模型，随后又用两台Mac Studio搭建了集群，成功运行了671b的DeepSeek-V3模型。

借助高速的Thunderbolt 5串联

这种像“搭积木”一样提升AI性能的方式，让Exo Labs看到了更多的可能性。这次，我有幸见证了Exo Labs使用四台顶配的Mac Studio，并通过高速的Thunderbolt 5进行串联，打造出了一台价格超越普通家用汽车的AI“怪兽”。当然，这套昂贵的AI设备性能惊人，能够同时流畅运行两个参数量高达671B的DeepSeek大语言模型，这也让我们看到，在全球AI浪潮中，Mac凭借其独特架构找到了自己的新定位。

Exo V2

为了更好地发挥其性能，Exo Labs还开发了一个调度工具Exo V2，能够根据用户部署的模型，自动分配所需的内存。例如，当部署一个8bit量化的DeepSeek V3模型时，大约需要700G的统一内存，而调度工具会将其平均分配到两台Mac Studio设备上并完成加载。在实际使用中，它的token生成速度几乎与云端大模型无异，完全可以满足用户的需求。

### 强大的AI工具，为中小企业赋能

说到Exo V2，它可不止是运行一个大模型那么简单。想象一下，你同时在使用DeepSeek V3模型的同时，还能顺便运行一个DeepSeek R1，这样两个大模型就能一起工作，效率倍增。

为中小企业提供更强大的支持

对于大多数个人用户来说，简单易用的云端AI工具就足够了。但如果你是一家注重数据隐私的公司或者专业人士，本地部署的AI工具则显得尤为重要，这样就能避免把商业机密、客户信息或敏感研究数据上传到云端。

我们可以看到，Mac Studio集群的本地化方案，简直是为中小企业量身定制的解决办法。我觉得云端模型和本地模型就像是“通用工具”和“专业工具”的区别。云端大模型虽然强大、知识丰富，但在数据隐私方面却不能确保绝对安全。而基于Mac Studio建立的本地模型，更像是专为你设计的一套专业工具。

试想一下，一家律师事务所可以把大量过往案例和法律文书输入本地模型进行训练，这样就能培养出一个特别懂他们业务的AI法律顾问。再比如，一家研发公司把自己所有的参考文档和项目资料输入训练，这样就能打造出一个属于自己的知识库。这些数据都存放在本地，完全避免了隐私泄露的风险，为高价值知识型企业的AI转型提供了更加安全、可控的路径。

还有，使用Mac来搭建AI工具也是一项低成本的选择。虽然四台Mac Studio的总价值堪比一辆车，但如果要用英伟达的计算卡来实现相同的AI能力，可能得用到20张A100显卡，成本甚至高得离谱。

再说说这些大设备的电量消耗，真的不容小觑，甚至需要独立的散热空间来保持稳定。而四台Mac Studio满载的功耗不到400W，大小也就跟一个行李箱差不多，真是省心省力。

最后总结

在未来的AI发展中，除了依赖互联网服务商提供的云端算力，市场对本地化、专业化和高隐私性解决方案的需求也在不断增长。Mac凭借独特的架构优势，巧妙地切入了这一蓝海市场。它不仅是创意工作者的得力助手，更成为专业人士和中小企业在性能与隐私之间的完美选择。

这，或许就是Mac在AI时代所追求的真正目标。