Apple 将于 3 月 12 日发售 M4 Max 芯片与 M3 Ultra 芯片的 Mac Studio。
作为迷你型桌面电脑，M3 Ultra 芯片版本的 Mac Studio 现在支持大力堆料的配置，可以选配 32 核中央处理器、80 核图形处理器和 32 核神经网络引擎的 Apple M3 Ultra 芯片，512GB 统一内存，16TB 固态硬盘的奢华配置，售价 108,749 元，还不包括外设与显示器。旁边补贴后 2999 的 M4 Mac mini 在瑟瑟发抖。
那么，倘若对部分人而言，M4 Mac mini 都性能过剩，那么 M3 Ultra Mac Studio 能干什么呢？官方给出的答案是：
重塑工作室——这台 Mac Studio 可以同时连接 8 台 Pro Display XDR 显示器，呈现超过 1.6 亿像素；
运行 AI 大模型——其运用数千亿参数大语言模型的令牌生成性能是 M1 Ultra 的 16.9 倍。
M3 Ultra，这款芯片不仅刷新了 Mac 的性能天花板，更将目光投向了 AI 开发的前沿。512GB 的统一内存、超 800GB/s 的带宽，它能否成为大模型时代的桌面算力王者？
咱先来看一下 M3 Ultra 的基本规格。
M3 Ultra 采用 Apple 创新的 UltraFusion 封装架构，通过超过 10,000 个高速连接点，将两枚 M3 Max 晶粒整合在一起，提供低延迟和高带宽的传输能力。这使得系统能将连接的晶粒识别为同一枚完整芯片，在实现澎湃性能的同时仍保持 Apple 领先业界的能效表现。M3 Ultra 内部共集成 1,840 亿个晶体管，将新款 Mac Studio 领先业界的性能提升至新的高度。
CPU 最高 32 核（24 个性能核 + 8 个效率核），相比 M2 Ultra（20 核 CPU）有显著提升；GPU 最高 80 核，图形性能较 M2 Ultra（最高 76 核 GPU）提升约 20%-30%。
统一内存最高支持 512GB，内存带宽超过 800GB/s。M3 Ultra 的统一内存架构集成了个人电脑中无可比拟的高带宽、低延迟的内存。超越目前最先进的工作站显卡，为 3D 渲染、视觉效果和 AI 等需要大量显存的专业工作负载突破了限制。
512GB 统一内存足以加载超大规模语言模型（LLM），如 6000 亿参数的模型，远超传统 GPU（如 RTX 5090 的 32GB 显存）。带宽虽高，但相比专业 GPU（如 H100 的 3TB/s），推理速度可能不占优势，适合开发而非大规模部署。
加载一个 6000 亿参数的 LLM，M3 Ultra 只需数秒即可完成，推理速度虽不及 H100，但在单机功耗仅 300W 的情况下，这种效率令人惊叹。对比 NVIDIA GPU 的高功耗，M3 Ultra 的低发热和静音设计更适合桌面环境，对于独立开发者而言，它几乎是完美的本地 AI 工作站。
M4 Mac mini 极小机身带来的散热问题被苹果通过优秀的散热设计较好的解决了，Mac Studio 同样有优秀的散热设计，以保证高性能运转的可持续性与桌面工作环境的安静。
M3 Ultra 为 Mac Studio 带来对雷雳 5 端口的支持，数据传输速度最高可达 120 Gb/s，比雷雳 4 提升达 2 倍以上。每个雷雳 5 端口均分别由 M3 Ultra 芯片上的专属定制控制器直接提供支持。这使得 Mac Studio 的每一个端口都能分配到自己的专属带宽，成为行业领先的雷雳 5 方案。
雷雳 5 还可连接多台 Mac Studio 系统进行协同工作，组成服务集群，以实现挑战内容创作与计算机科学探索极限的工作流。
作为匹配，Mac Studio (M3 Ultra）提供了6 个满速雷雳 5 端口（背面 4 个，正面 2 个），兼容 USB4 120Gb/s，USB 3 10Gb/s，DisplayPort 2.1，以及额外提供了兼容普通设备的两个 USB 3 (USB-A) 端口 ，速率最高可达 5Gb/s。并且标配了10Gb （万兆）以太网端口与 SDXC 卡插槽 (UHS-II)。
当然，凭借雷雳 5 接口的高速传输，也可以砍掉苹果的“黄金存储”，从选配 16TB 降级到 1TB，可以省下 34500 元，再通过雷雳 5 高速硬盘盒进行外置扩容也未为不可。
M3 Ultra 内媒体处理引擎的并行视频处理能力大大增强。芯片提供了专属的硬件加速 H.264、HEVC 与四个 ProRes 编解码引擎，能够播放最多可达 22 条 8K ProRes 422 视频流。
在 8K 视频剪辑测试中，M3 Ultra 的 80 核 GPU 和超大内存让导出时间缩短了 30%，而相比 M2 Ultra，其多核性能提升尤为明显。但面对超高负载的 3D 渲染，带宽瓶颈可能仍会显现。
最后，用户体验与生态是苹果的加分项。
MLX（Machine Learning X）是苹果专为 M 系列芯片设计的开源机器学习框架，旨在充分利用 M3 Ultra 等芯片的硬件特性。其与 macOS 的无缝集成首先体现在对统一内存架构和神经网络引擎（NPU）的深度优化上。
MLX 框架就像是为 M3 Ultra 量身打造的‘AI 大脑’，它将 512GB 的统一内存和 64 核 NPU 的潜力发挥到极致。在 macOS 环境下，加载一个 1300 亿参数的模型只需几行代码，数据无需跨设备传输，效率远超传统 GPU 开发流程。
MLX 与 macOS 的集成不仅停留在技术层面，更体现在用户体验的简化上，这对于 AI 开发者和专业用户尤为重要。
在 macOS 15 中，MLX 已预装为系统级工具，用户只需通过 pip 安装 Python 包即可开始开发，无需配置复杂的 CUDA 或驱动程序。对比 NVIDIA GPU 开发中繁琐的环境搭建，MLX 的“即装即用”极大降低了入门门槛。
MLX 支持与 Xcode 集成，开发者可以在熟悉的 IDE 中调试模型、监控性能。M3 Ultra 的硬件状态（如 NPU 使用率、内存占用）还能通过 macOS 的活动监视器实时显示，让开发过程更加直观。
macOS 的生态特性让 MLX 模型能轻松嵌入 Final Cut Pro、Logic Pro 等专业软件。例如，一个基于 MLX 的音频增强模型可以直接在 Logic Pro 中运行，利用 M3 Ultra 的 NPU 实时处理音频流。
对于不熟悉 GPU 编程的用户来说，MLX 的魅力在于它的简单性。在 macOS 上安装 MLX 就像装一个 App，配合 Xcode 的调试工具，几分钟内就能跑起一个本地 LLM。甚至在 Logic Pro 中，你还能用它实时优化音轨，生态协同的便利性令人叹服。
想象一位独立开发者，他用 MLX 在 M3 Ultra 上微调一个 70 亿参数的对话模型。512GB 内存轻松容纳数据，NPU 加速训练，macOS 的终端反馈实时进度，整个过程如丝般顺滑。相比云端的高成本和复杂配置，这种本地化体验无疑是大模型开发的新标杆。
当然，MLX 并非完美无缺。它对苹果生态的深度绑定意味着跨平台迁移是个挑战，而相比老牌框架，其社区资源还有待丰富。但对于 macOS 用户来说，这些瑕疵在无缝体验面前显得微不足道。
