Apple vuole trasformare i Mac in una piattaforma sempre più importante per l’intelligenza artificiale.
Con i nuovi Mac Mini e Mac Studio di fascia alta, l’azienda punta soprattutto sulla possibilità di eseguire modelli AI direttamente sui computer, riducendo la dipendenza dai servizi cloud e i relativi costi.
La strategia mette Apple più direttamente in competizione con Microsoft e Nvidia, che da tempo stanno investendo nello sviluppo di hardware e piattaforme dedicate all’intelligenza artificiale.
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Apple punta sull’AI eseguita direttamente sul Mac
Uno degli elementi centrali della strategia Apple è l’elaborazione locale.
Molti servizi di intelligenza artificiale utilizzano enormi infrastrutture cloud per eseguire i modelli e rispondere alle richieste degli utenti.
Questo sistema offre grande potenza, ma comporta anche costi elevati, soprattutto per aziende e sviluppatori che utilizzano grandi quantità di token e capacità di calcolo.
Apple vuole offrire un’alternativa: eseguire almeno parte di questi carichi di lavoro direttamente sui Mac.
I nuovi Mac Studio sono pensati anche per l’AI
I nuovi sistemi di fascia alta dell’azienda sono stati progettati per offrire grandi quantità di memoria e potenza di calcolo.
Uno dei principali vantaggi dell’architettura Apple Silicon è la memoria unificata, che permette a CPU e GPU di accedere allo stesso pool di memoria.
Questa caratteristica può diventare particolarmente importante quando si utilizzano modelli AI di grandi dimensioni, che richiedono enormi quantità di memoria per funzionare.
Apple mostra un modello da un trilione di parametri
Durante una dimostrazione, Apple ha utilizzato quattro Mac Studio collegati insieme per eseguire un modello AI da circa un trilione di parametri.
Secondo Reuters, l’intero sistema poteva essere alimentato utilizzando una singola presa elettrica.
La dimostrazione serve soprattutto a evidenziare l’efficienza energetica dell’architettura Apple rispetto a infrastrutture AI tradizionali che richiedono server e GPU specializzate.
Non significa però che un Mac possa sostituire completamente i grandi data center utilizzati per addestrare i modelli più avanzati.
L’obiettivo è piuttosto offrire un’alternativa per l’inferenza, lo sviluppo e l’utilizzo quotidiano di modelli già addestrati.
Perché eseguire l’AI in locale può essere conveniente
L’AI locale offre diversi vantaggi.
Il primo riguarda i costi.
Le aziende che utilizzano intensivamente servizi cloud AI pagano normalmente in base al consumo. Su larga scala, queste spese possono diventare considerevoli.
Con hardware locale, invece, una parte del costo viene sostenuta inizialmente acquistando la macchina.
Ci sono poi altri vantaggi potenziali:
- maggiore controllo sui dati;
- minore dipendenza dalla connessione Internet;
- tempi di risposta più prevedibili;
- possibilità di elaborare informazioni sensibili senza inviarle continuamente al cloud.
Proprio il controllo dei dati potrebbe diventare uno degli argomenti più importanti per aziende e professionisti.
La sfida a Nvidia
Nvidia domina attualmente gran parte dell’infrastruttura hardware utilizzata per l’intelligenza artificiale.
Le sue GPU sono diventate uno standard nei data center e negli ambienti dedicati all’addestramento dei modelli.
Apple non sembra voler competere direttamente con Nvidia sul terreno dei grandi data center.
La strategia è differente: portare maggiore capacità AI direttamente sulle workstation utilizzate dagli sviluppatori.
In questo scenario, un’azienda potrebbe utilizzare infrastrutture cloud per addestrare o gestire i modelli più grandi e sistemi Mac per una parte dello sviluppo e dell’esecuzione locale.
Anche Microsoft punta sull’AI nei computer
Apple deve confrontarsi anche con Microsoft.
Negli ultimi anni Microsoft ha spinto con forza sul concetto di PC AI, integrando funzioni di intelligenza artificiale direttamente in Windows e collaborando con i produttori di chip per introdurre acceleratori dedicati.
La competizione non riguarda quindi soltanto quale assistente AI sia migliore.
La nuova battaglia riguarda anche quale piattaforma hardware diventerà il punto di riferimento per utilizzare l’intelligenza artificiale direttamente sui dispositivi.
Il limite: il prezzo dei sistemi più potenti
La strategia Apple ha però un ostacolo evidente.
Le configurazioni Mac più potenti possono raggiungere prezzi molto elevati.
Secondo Reuters, alcuni sistemi destinati ai carichi AI più impegnativi possono arrivare a costare fino a circa 20.000 dollari.
Non sono quindi prodotti pensati per l’utente domestico medio.
Il vero obiettivo sembrano essere sviluppatori, laboratori, aziende e professionisti che oggi sostengono costi importanti per l’utilizzo dell’AI nel cloud.
L’intelligenza artificiale potrebbe cambiare anche il mercato dei computer
Per anni l’evoluzione dei computer personali è stata guidata soprattutto da processori più veloci, maggiore autonomia e schede grafiche più potenti.
L’intelligenza artificiale sta introducendo un nuovo parametro: quanta AI può essere eseguita direttamente sul dispositivo.
Apple vuole sfruttare l’integrazione tra hardware, sistema operativo e chip proprietari per ritagliarsi uno spazio importante in questo mercato.
Se l’esecuzione locale dei modelli continuerà a crescere, la prossima sfida tra Mac e PC potrebbe quindi non essere soltanto una questione di prestazioni tradizionali.
Potrebbe diventare soprattutto una battaglia su quale computer riesce a portare più intelligenza artificiale direttamente sulla scrivania dell’utente.
