pimenov.ai

Mac Studio за 2,8 млн, или как ИИ съел всю память

Из магазина Apple исчезли мощные Mac Studio, на Авито они уходят за миллионы. Разбираю, почему память стала дефицитом и при чём тут локальный ИИ.

ОбзорБизнес

2 849 990 рублей. Столько сегодня просят на Авито за Mac Studio с 512 ГБ памяти — тот самый, что ещё недавно спокойно лежал в онлайн-магазине Apple.

Notion image

А в магазине Apple его больше нет — и исчез он не разом. Ещё в начале марта Apple тихо убрала из конфигуратора вариант на 512 ГБ: сроки доставки сначала уползли до 12–14 недель, а вскоре опцию сняли совсем. В начале мая под нож пошли и 256 ГБ. На сегодня заказать M3 Ultra Mac Studio можно максимум с 96 ГБ, всё что выше просто испарилось из конфигуратора.

Причина не в жадности Apple, причина — память. Спрос на чипы со стороны ИИ-дата-центров вырос так, что её банально не хватает на всех. Тим Кук на днях назвал это «наводнением, какое случается раз в сто лет», и честно предупредил: на следующее поколение техники цены вырастут, и это неизбежно.

Ирония в том, что больше всего памяти нужно как раз тем, кто хочет запускать ИИ локально, у себя на столе. А именно такие конфигурации, с большим объёмом RAM, первыми и исчезают с рынка. Спрос на ИИ съедает то самое железо, на котором этот ИИ можно было бы гонять дома.

Моё мнение простое: смотреть в эту сторону стоит всем. Своя машина под локальные модели, своё железо, своя независимость от чужих подписок и блокировок — это направление, которое будет только дорожать. Вопрос один: где брать на это деньги, когда Mac Studio M3 Ultra с 256 ГБ на вторичке уже уходит за полтора миллиона, а топовая конфигурация почти за три.

Поэтому спрошу вас: вы бы вложились сейчас в мощную машину под локальный ИИ по таким ценам — или подождёте, пока схлынет «столетнее наводнение»? Мне правда интересно, как вы на это смотрите.


По теме

Если вы прикидываете, собирать ли собственную машину под локальные модели и как встроить это в рабочие процессы, такие решения проще разбирать на конкретной задаче.

Если захотите обсудить, как это применить у себя или в команде — пишите в Telegram @pimenov