就在昨天，Mac mini 以及mac studio 都更新了最新配置，这个配置可以说是最近1年或者2年内最值得投资的资产。
甚至是说可以是比曾经的房地产以及美国股票更值得投资的（个人预判，仅供参考），主要原因是现在LLM所需要的算力还不够，因为只要是基于transformer架构的相关大模型，算力就不够了，还不说世界模型以及神经大模型。
而现在之所以是算力远远不够，因为只是大语言模型就仍然普及度仍然不够高，现在如果你去高校、或者科研院所几乎都会面临一个问题，就是一个课题组共用几张卡甚至是1张4090卡。
不仅是卡贵的原因，还有就是一个课题组以及研发团队不可能只下载一个模型，往往会几个模型下载。
而单卡48GB的显存甚至是128GB显存，要想下载几个模型，就根本不可能，只能卸载了重新安装，这对于团队来说费时费力。
512GB是市面上最大的单机显存机器
而苹果的512GB内存之后，通过统一架构就可以将其科研所需要的显存需求使用到极致，同时在以前版本下显存带宽是一个瓶颈，即使可以部署非常大的模型，但是tokens速度也起不来，而现在M5 ultra就解决了这个问题。
因为M芯片以及神经处理器，天然的支持集群，可以更好的完成训练、推理。
互联宽带4.4TB/s ，统一内存带宽升级到了1.2TB/s,，这样通过集群的方式就可以达到更大的速度，即使受限于thunderbolt 的链接速度，但是至少一些小的模型就可以本地训练出来了。
苹果也在运行支持CUDA生态，transformer万物皆可以
如今，CUDA 与 MLX 虽然仍属于英伟达和苹果各自独立的计算生态，但借助 PyTorch、Hugging Face 等中间层，同一模型已能在两类平台间迁移运行。相比专注训练的 CUDA 服务器，Mac Studio 兼具办公、开发和本地 AI 计算能力。
对多数应用公司而言，也无需从头训练大模型，只需通过 LoRA/QLoRA 冻结大部分权重并进行局部微调。多台 M5 Ultra Mac Studio 组成集群后，可以支持 70B 级模型的分布式推理与微调，并容纳更大的批量和更长的上下文，但仍不能替代专业 GPU 集群进行大规模全参数预训练。
最后保值不仅是苹果还有世界模型其他transformer的衍生模型
要知道当年Mac studio ultra M3出售价格是10万多，加上教育优惠就8万多，而现在可以卖到接近20万，8T版本。
因为内存涨价以及产能问题，M3 ultra 苹果512GB已经下架了，现在只能买到256GB，但是即使这样因为可以做集群，在某二手平台上256GB的价格也仍然翻倍了，丐版1TB的。
要知道这个机器就相当于是办公、游戏以及AI算力集群，用处场景就更多了。
不过现在来看10月份512GB的Mac studio M5 ultra机器才会出现，虽然现在还没有开放预定阶段，可以赶快自己囤现金，以及想办法囤积教育优惠以及购买资格。
从目前的趋势来看，LLM 正在逐步向世界模型演进，而 MR 设备的普及将为真正的世界模型提供关键数据入口。
从现在来看MR设备的销售量已经可以达到接近上千万
世界模型不只是将图像和视频转换为文字或视觉 Token 进行语义匹配，而是要理解连续的三维空间、物体关系与动作变化，并预测下一帧甚至未来一段时间的 3D 世界状态。
现有 VLM 在处理长视频时，容易受到上下文长度和空间状态表征能力的限制，逐渐丢失早期信息，最终出现物体位置漂移、空间结构变化以及前后动作冲突等“幻觉”。MR 则可以持续提供位姿、深度、Mesh、眼动和手势轨迹，使模型真正建立具有时间连续性的空间记忆。
因为都是基于transformer架构，导致显存会越来越需求，毕竟LLM的就需求量就导致现在内存涨价，要是世界模型则就更大了、还不加上neural AI大模型。
毕竟图像、视频的数据远大于文字，空间视频更大了，还有FMRI、MEG数据
所以我预计M5 ultra 512GB会价格翻倍。
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