如果你在网络上搜索 "Mac"、"AI"、" 大模型 " 等关键词，会发现不少网友正在用自己的 Mac，搭建属于自己的 AI 环境。从经济实惠的 Mac mini，到面向专业人士的 Mac Studio，不同需求的用户，都能在 Mac 上部署一个专属于自己的 AI 大模型，提升工作效率。

能够在一台小设备上部署 AI 大模型，离不开 Mac 的 " 统一内存架构 "。得益于这项架构，CPU 和 GPU 可以共享同一个高速内存池。这意味着，一台 16GB 的基础款 Mac mini，就等同于拥有了一块 16GB" 显存 " 的计算卡，而一台顶配的 Mac Studio，更是相当于拥有了 512GB 的超大显存。在运行 AI 工具时，所有显存都能被有效利用，这也让 Mac 在 AI 时代找到了属于自己的新赛道。

那么，Mac 能不能像 AI 计算卡一样，通过叠加的方式来部署更复杂的模型，从而实现更多专业级的工作？

用 " 搭积木 " 的方式 实现性能增长

传统意义上讲，想要实现 AI 运算能力提升的方法非常简单，那就是竭尽所能地增加显存。然而得益于统一内存架构，" 增加显存 " 在 Mac 上变得非常简单，只需要增加内存容量即可。几个月前，来自英国的创业公司 Exo Labs 就使用了四台搭载 M4 Pro 芯片的 Mac mini 搭建集群，成功部署了 236b 的 DeepSeek-Coder-V2 混合专家模型，随后他们又利用了两台 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 串联

这种利用类似 " 搭积木 " 的方式实现 AI 性能提升，也让 Exo Labs 看到了更多可能性。这次，我有幸见到了 Exo Labs 使用四台顶配版 Mac Studio，并借助高速的 Thunderbolt 5 串联，打造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，也拥有令人惊讶的能量，它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 AI 浪潮席卷全球的今天，Mac 也凭借其独特的架构，找到了一个专属于自己的全新定位。

Exo V2

为了充分利用好它的性能，Exo Labs 还开发了一个调度工具 Exo V2，它会根据用户部署的模型，自动分配需要的内存。例如部署一个 8bit 量化的 DeepSeek V3 模型，大概需要 700G 的统一内存，而调度工具此时会将其平均分配到两台 Mac Studio 设备上并完成加载，在实际使用上，它的 token 生成速度基本上与云端大模型无异，足以满足用户的使用需求。

另外，Exo V2 还能够实现同步运行多个大模型。例如在运行 DeepSeek V3 模型的同时，还能再运行一个 DeepSeek R1，实现两个大模型并行工作。

用更强大的工具 为中小企业提供帮助

对于广大个人用户而言，简单易用的云端 AI 工具足以满足日常需求，但对于数据隐私有较高需求的企业或专业人士，本地部署 AI 工具，也能避免将包含商业机密、客户信息或敏感研究数据的资料上传到云端。

Mac Studio 集群提供的本地化方案，可以说完美地解决了中小企业的顾虑。我更愿意将云端模型和本地模型看作是 " 通用工具 " 与 " 专业工具 " 的区别。云端大模型是强大的通用工具，知识渊博，但无法保证数据的绝对私密。而基于 Mac Studio 搭建的本地模型，则更像是一套为你量身定制的专业工具。

想象一下，一家律师事务所可以将海量的过往案例、法律文书输入本地模型进行训练，打造一个专属于自己的、精通本所业务的 AI 法律顾问。或者是一家研发企业，将自己所有过往的参考文档、项目资料喂给电脑，训练出一个专属于企业自己的知识库。这些数据全部保存在本地，彻底杜绝了隐私泄露的风险，这为高价值知识型企业的 AI 化转型提供了一条更安全、更可控的路径。

值得一提的是，通过 Mac 来搭建 AI 工具，也是一项成本极低的选择。虽说四台 Mac Studio 的价值甚至超越了一台汽车，但如果利用英伟达的计算卡来实现相同的 AI 能力，可能需要部署多大 20 张 A100 显卡，其成本甚至高达数百万。

四台 Mac Studio 组成的 AI 集群

而且别忘了，这些庞然大物对电量的消耗同样巨大，甚至还需要独立的散热空间才能确保稳定工作。相比之下，四台 Mac Studio 的满载功耗只有不到 400W 以内，而且大小也只有一个行李箱那么大。

写在最后

在 AI 的未来版图中，除了依赖互联网服务商提供的云端算力，同样也存在着对本地化、专业化、高隐私性解决方案的巨大需求，而 Mac 也在 AI 时代下，凭借其独特的架构优势精准地切入了这片蓝海市场。它不仅仅是创意工作者的生产力工具，更成为了专业人士和中小企业触手可及、兼顾性能与隐私的 AI 工作站。

这，或许才是 Mac 在 AI 时代真正的雄心所在。