通过雷雳5接口将多台Mac mini或Apple Studio设备集群以整合计算能力，这确实是一个强大的工具，尤其是在苹果的统一内存架构下，能在当前内存资源贵如黄金的时代提供海量内存。
然而，尽管苹果正在引入工具以更好地利用这一独特优势，但其整体竞争力正因其以内存为核心的多项长期协议到期而受到侵蚀，这为其即将推出的产品（包括基于M5的Mac mini和Apple Studio）价格大幅上涨埋下了伏笔。
苹果在Mac mini和Apple Studio集群方面的AI优势，如今正受到即将到期的内存长期协议的威胁。亚历克斯·齐斯金德近期指出，对于不那么复杂的机器学习和AI任务，使用专用的苹果芯片运行比使用英伟达RTX 4090更便宜。
这一优势的核心在于苹果芯片的统一内存架构，其CPU和GPU共享同一内存缓存。例如，M4 Pro Mac mini拥有64GB的统一内存，而RTX 4090则只有24GB的显存。
当你通过雷雳5连接多台Mac mini设备时，为AI相关任务整合的内存规模能迅速扩大。更重要的是，当这一优势与即将推出的基于M5的Mac mini和Apple Studio更强大的处理能力相结合时，将变得更加诱人。
与此同时，苹果似乎正在竭尽全力凸显这种整合计算的优势。例如，macOS Tahoe 26.2为苹果自家的机器学习平台MLX引入了新的驱动程序，并全面支持雷雳5。
与典型的基于以太网的计算集群（连接速度最高约为10Gb/s）不同，雷雳5的最大带宽为80Gb/s。此外，苹果已在雷雳5上实现了远程直接内存访问技术，这使得集群中的任何CPU节点都能读取另一个节点的内存，而且被读取的CPU节点几乎无需消耗多少处理能力。
为了说明这一概念，YouTube博主杰夫·格林近期用苹果借给他的四台Mac Studio组建了一个集群。该集群拥有约1.5TB的统一内存，成本大约为4万美元。
作为对比，若要通过集群英伟达DGX Spark来整合相同规模的内存，则需要购买12个单元，每个单元成本约为4000美元。这相当于总成本4.8万美元，使得格林的4台苹果Mac Studio集群拥有约8000美元的成本优势。
苹果目前保持的这一成本优势，至少部分归功于其与内存领域一些巨头签订的长期协议。然而，正如我们在最近一篇专题文章中指出，苹果的一些长期协议最早将于2026年1月到期，而三星和SK海力士正摩拳擦掌，准备为此提高对苹果的报价。
在此背景下，如果到明年1月，我们上面详述的8000美元优势缩减到仅剩几百美元甚至完全消失，我们也不会感到意外。
