Apple @ Work: На фоне растущих расходов на токены Mac могут начать выглядеть выгодной покупкой

Рубрику Apple @ Work эксклюзивно представляет Mosyle — единственная универсальная платформа Apple. Mosyle — единственное решение, которое объединяет в одной профессиональной платформе все необходимые инструменты для простого и автоматического развертывания, управления и защиты устройств Apple на рабочем месте. Более 45 000 организаций доверяют Mosyle подготовку миллионов устройств Apple к работе без лишних усилий и по доступной цене. Запросите расширенный пробный период уже сегодня и узнайте, почему Mosyle — это всё, что нужно для работы с Apple.

Аппаратура Apple стоит дороже, чем год назад, и если вы недавно закупали парк устройств, то наверняка это заметили. Но вот что важно: цены на Mac не росли вслед за инфляцией или повышением производительности. Если сравнить стоимость Mac mini или MacBook Air на старте продаж с нынешней, я бы по-прежнему назвал их очень доступными. При этом в корпоративном секторе складывается ситуация, когда цена Mac значит гораздо меньше, чем раньше. Если модели ИИ с открытыми весами действительно станут частью рабочего процесса компаний, то Apple Silicon может показаться практически бесплатной на фоне расходов на токены, которые она позволяет сократить.

О рубрике Apple @ Work: Брэдли Чемберс работает системным администратором Apple с 2009 года. Опираясь на свой опыт развертывания и администрирования межсетевых экранов, коммутаторов, систем управления мобильными устройствами, корпоративных сетей Wi‑Fi, тысяч Mac и тысяч iPad, Брэдли рассказывает о том, как ИТ-менеджеры Apple внедряют устройства Apple, строят сети для их поддержки, обучают пользователей, делятся историями из будней ИТ-администрирования и о том, как Apple могла бы улучшить свои продукты для ИТ-отделов.

В корпоративном секторе облачный ИИ тарифицируется по токенам. Это вполне удобно, пока использование умеренное. Проблема в том, что оно уже не остается низким. Агентные инструменты, которые пишут код, анализируют документы и выполняют многоэтапные задачи, расходуют токены с такой скоростью, о которой чат-ботам и не снилось, — и счета растут вместе с расходом. В начале этого года в исследовании руководителей ИТ-отделов, проведенном Fleet, упоминалась компания, которая израсходовала весь бюджет на ИИ на 2026 год всего за четыре месяца после внедрения инструмента для написания кода с помощью ИИ примерно для 5 000 инженеров. Таков риск переменных расходов, зависящих от количества токенов. Финансы остаются в неведении относительно итоговой суммы, пока не приходит счет.

С локальным оборудованием всё наоборот: вы платите один раз, и расходы ограничены. После этого каждый час работы модели на устройстве обходится совсем недорого — не считая затрат на электроэнергию.

Окупаемость Apple Silicon

Хорас Дедиу, к которому я давно отношусь с большим уважением, привел интересные цифры в недавней статье для Asymco, наглядно демонстрирующие открывающиеся перед Apple возможности. В одном из примеров модель с 26 миллиардами параметров, используемая для анализа по четыре часа в день — около 150 миллионов токенов в месяц, — обходится в 450–850 долларов на пользователя в месяц при работе через облачного провайдера. MacBook Pro с экраном 16 дюймов, чипом M5 Max и 128 ГБ объединенной памяти стоит около 6 500 долларов и способен запускать модель локально. Это означает, что устройство окупится за 7–14 месяцев. В статье приведено гораздо больше примеров — стоит прочитать её, чтобы оценить открывающиеся перед Apple возможности.

Причина, по которой Apple Silicon так хорошо подходит для этой задачи, — объединенная память. В большинстве ПК у графического процессора есть собственный небольшой пул памяти, в который должна помещаться модель. В Apple Silicon графический процессор использует весь общий пул памяти, поэтому ноутбук со 128 ГБ может вместить модель, для запуска которой на других устройствах потребовалась бы гораздо более дорогая система.

С этой точки зрения повышение цены на Mac Studio — лишь погрешность округления. Если устройство окупается менее чем за год, а Mac на Apple Silicon могут служить четыре-пять лет, то в рамках обычного цикла обновления они практически ничего не стоят. Правда, если агентные инструменты для написания кода и дальше будут так стремительно совершенствоваться, возможно, вы захотите обновить компьютер раньше.

Итоги: главное условие для моделей с открытыми весами

Всё это зависит от одного допущения: расчеты сходятся, только если локальная модель с открытыми весами достаточно хорошо справляется с повседневными задачами. Для многих обычных рабочих процессов — например, составления кратких пересказов документов, подготовки черновиков, анализа внутренних данных и простых типовых задач по программированию — разрыв между моделями с открытыми весами и передовыми решениями в последнее время значительно сократился. Однако в самых сложных задачах на рассуждение и программирование передовые модели по-прежнему лидируют, и в ближайшее время это не изменится.

Есть и другие оговорки: в приведенных примерах предполагается высокий уровень использования, тогда как типичный сотрудник не расходует 150 миллионов токенов в месяц. Кроме того, цены на токены снижаются, постепенно сокращая разрыв. Меня также очень интересует гибридная модель. Недавно Cribl представила StreamAI — ИИ-шлюз для телеметрии, который направляет каждый запрос подходящей модели и включает встроенный контроль бюджета. На JNUC 2026 Jamf продемонстрировала поддержку ИИ на устройстве: модели развертываются с помощью профилей, запросы направляются через локальный ИИ-шлюз, а все процессы регулируются политиками ИИ. Очевидно, Apple тоже думает об этом. На JNUC Джереми Бутчер из Apple высказался об облачном ИИ и ИИ на устройстве так:

«Мы считаем, что наша платформа лучше всего подходит для обоих вариантов, — сказал Бутчер. — Мы продолжаем обсуждать эти вопросы и с нетерпением ждем возможности вместе со всеми вами воплотить это в жизнь».

Гибридная модель может объединить лучшее из двух миров: обычные задачи будут выполняться локально, а самые сложные — передаваться передовым моделям в облаке. Как бы то ни было, Apple занимает выгодное положение. Даже несмотря на то, что дефицит оперативной памяти и графических процессоров повышает цены на оборудование, окупаемость Apple Silicon выглядит многообещающе, если модели с открытыми весами возьмут на себя значительную долю корпоративных задач ИИ. Цены на Mac растут, но счета за токены растут быстрее, даже если стоимость токенов продолжает снижаться.

Рубрику Apple @ Work эксклюзивно представляет Mosyle — единственная универсальная платформа Apple. Mosyle — единственное решение, которое объединяет в одной профессиональной платформе все необходимые инструменты для простого и автоматического развертывания, управления и защиты устройств Apple на рабочем месте. Более 45 000 организаций доверяют Mosyle подготовку миллионов устройств Apple к работе без лишних усилий и по доступной цене. Запросите расширенный пробный период уже сегодня и узнайте, почему Mosyle — это всё, что нужно для работы с Apple.