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I nuovi Mac Studio come server per l'AI locale? Si può fare ma il prezzo è alto
Apple ha aggiornato la linea desktop con il Mac mini basato sul nuovo chip M6 e il Mac Studio con il chip M5 Ultra. Fino a quattro Mac Studio possono ora collegarsi in daisy chain via Thunderbolt 5, con supporto RDMA e le strutture Core AI e MLX, per distribuire l'inferenza su più macchine. Apple ha aggiunto questa funzione pensata per chi vuole eseguire modelli AI in locale invece di appoggiarsi alle API dei fornitori cloud.
Il pubblico a cui Apple sembra rivolgersi è ristretto: team di sviluppo, piccoli laboratori AI, agenzie vincolate da requisiti di riservatezza dei dati che rendono le API cloud un rischio non solo di costo. Il collegamento RDMA permette alle macchine di scambiarsi dati in memoria senza passare dallo stack di rete tradizionale, riducendo la latenza tra i nodi del cluster.
Il collegamento in serie promette di sommare potenza di calcolo, ma la promessa va ridimensionata: quattro Mac Studio in cluster raggiungono fino a tre volte il throughput di inferenza di una singola macchina, non quattro. Aggiungere hardware aiuta, ma non moltiplica.
Il caso d'uso dichiarato da Apple è chiaro: far girare in locale modelli open-weight come Qwen e DeepSeek, evitando i costi ricorrenti delle API cloud. È lo stesso terreno su cui si muovono le aziende che stanno già provando a farla girare in azienda, spesso scontrandosi con vincoli di rete e di storage più che di calcolo puro. Oltre al costo delle API, tenere i dati sensibili fuori dai log di un fornitore terzo pesa altrettanto per chi valuta l'opzione locale.
Il Mac mini con M6 è il primo chip Apple realizzato sul processo TSMC a 2 nanometri: CPU a 12 core (2 super core, 4 di performance, 6 di efficienza), GPU a 12 core con Neural Accelerator, Neural Engine dual 16-core, memoria unificata fino a 32GB, banda fino a 170GB/s. Apple dichiara prestazioni CPU superiori del 40% rispetto all'M4, un throughput multithreaded 1,2 volte quello dell'M5 e uno storage a doppia velocità rispetto alla generazione precedente, fino a 15GB/s. Restano dettagli tecnici confermati anche dalle prime prove indipendenti pubblicate al lancio.
Il Mac Studio con M5 Ultra segue una strada diversa: è un chip quad-die, cioè due M5 Max doppi uniti tramite UltraFusion, costruito sul processo a 3 nanometri della generazione precedente (non il 2nm dell'M6). CPU fino a 36 core (12 super core più 24 di performance), GPU fino a 80 core, Neural Engine a 32 core, memoria unificata fino a 512GB a 1,2TB/s, banda tra i die oltre 4,4TB/s. Per il carico di lavoro AI, Apple dichiara un calcolo GPU di picco 4,5 volte superiore all'M3 Ultra.
Sono numeri che pesano quando l'obiettivo è caricare in memoria modelli da centinaia di miliardi di parametri senza appoggiarsi a un servizio cloud esterno: la memoria unificata, insieme alla potenza di calcolo, è il vero collo di bottiglia per chi fa inferenza in locale. Sul fronte enterprise, la stessa questione emerge quando le infrastrutture aziendali si trovano a dover reggere carichi di lavoro AI pensati inizialmente per il cloud.
Le strutture Core AI e MLX, entrambe firmate Apple, servono proprio a coordinare il carico tra i die e tra le macchine collegate in cluster, ripartendo i livelli di un modello sui nodi disponibili invece di replicarlo per intero su ognuno. È un livello software che pesa quanto il silicio, e che resta vincolato all'ecosistema Apple: un fattore da valutare per chi non vuole restare chiuso in una sola piattaforma hardware.
Qui arriva la parte meno raccontata nei comunicati stampa. Il Mac mini M6 base costa 899 dollari, il Mac mini M5 Pro base 1.699 dollari. Il Mac Studio M5 Max parte da 2.499 dollari, la versione M5 Ultra da 5.499 dollari, prima di toccare qualunque opzione di memoria aggiuntiva.
Gli aggiornamenti di memoria hanno un prezzo tutt'altro che simbolico: 200 dollari per ogni 8GB aggiuntivi, 400 dollari per passare da 16GB a 32GB (il massimo previsto sull'M6). Una configurazione di Mac Studio spinta al limite supera i 15.000 dollari,