Apple @ Work: духовный наследник Xserve уже здесь — благодаря Apple silicon и MLX

Рубрика Apple @ Work выходит эксклюзивно при поддержке Mosyle — единственной унифицированной платформы для Apple. Mosyle — единственное решение, которое объединяет на одной профессиональной платформе все инструменты, необходимые для беспроблемного и автоматического развёртывания, управления и защиты устройств Apple на работе. Более 45 000 организаций доверяют Mosyle подготовку миллионов устройств Apple к работе — без лишних усилий и по доступной цене. Запросите РАСШИРЕННУЮ ПРОБНУЮ ВЕРСИЮ уже сегодня и убедитесь, что Mosyle — это всё, что нужно для работы с Apple.

Последние несколько недель я размышлял о том, как Apple выстроила лучшее предложение в сфере корпоративного ИИ. Два события заставили меня думать, что Apple всё это время знала, что делает (а может, и не знала, а просто повезло). Meta выпустила свою самую мощную на сегодня модель с открытыми весами и оптимизировала её для работы на Mac Studio. Кроме того, я поработал с Osaurus — приложением, которое запускает вполне пригодную локальную ИИ-модель даже на ноутбуке с Apple silicon и 16 ГБ памяти, без подключения к сети. У них есть даже две модели, которые работают на 8 ГБ.

Xserve умер ещё в 2011 году, но его духовный наследник стоит на столе, а не в стойке.

Об Apple @ Work: Брэдли Чемберс работает ИТ-администратором Apple с 2009 года. Опираясь на опыт развёртывания и управления межсетевыми экранами, коммутаторами, системой управления мобильными устройствами, Wi-Fi корпоративного уровня, тысячами Mac и тысячами iPad, Брэдли расскажет о том, как ИТ-менеджеры развёртывают устройства Apple, строят сети для их поддержки, обучают пользователей, поделится историями с передовой ИТ-администрирования, а также предложит, как Apple могла бы улучшить свои продукты для ИТ-отделов.

Последние несколько лет бытовало мнение, что Apple отстала в ИИ, потому что у неё нет передовой модели. Siri с ИИ задержали, а запуск Apple Intelligence прошёл не лучшим образом. Оглядываясь назад, я думаю, что Apple правильно сделала, не ввязавшись в эту гонку: бизнес передовых моделей превратился в своего рода костёр, в котором сжигают капитал. Каждая лаборатория, разрабатывающая передовые модели, тратит миллиарды на GPU, чтобы быть лучшей в течение нескольких месяцев, а как только модель становится достаточно хорошей, кто-то другой выпускает версию с открытыми весами, которая работает на уже имеющемся у вас оборудовании.

Модели с открытыми весами это доказывают: у Muse Spark Open 816 млрд параметров, 42 млрд активных параметров и контекстное окно в миллион токенов — и Meta раздаёт её бесплатно. Apple не создавала эту LLM. Она создала оборудование, на котором та работает. При этом Siri по-прежнему сильно отстаёт.

Apple построила инфраструктуру для всего, кроме передовой модели

Посмотрите, что Apple выпустила, пока все ждали, что она попытается конкурировать с Anthropic или OpenAI. Благодаря унифицированной памяти Apple silicon GPU может использовать до 512 ГБ памяти на одном Mac Studio, а не ограничиваться тем объёмом, который помещается на видеокарте.

MLX — это фреймворк машинного обучения от Apple, созданный специально для архитектуры унифицированной памяти Apple silicon. Если вы работали с NumPy, API сразу покажется знакомым. Помимо этого, MLX включает высокоуровневые пакеты для нейросетей и оптимизаторов, а также преобразования функций для автоматического дифференцирования и оптимизации графов, так что можно строить более сложные модели без потери эффективности. Есть и привязки для Swift, C++ и C, а значит, он работает на любой платформе Apple.

В публикации Apple Machine Learning Research показано, как четыре Mac Studio с M5 Ultra запускают Muse Spark Open со скоростью более 36 токенов в секунду — быстрее, чем вы успеваете читать, — при пиковом потреблении около 300 Вт на машину.

Вот что пишет об этой конфигурации сама Meta:

Архитектура унифицированной памяти Apple позволяет встроенному GPU M5 Ultra использовать до 512 ГБ на каждый Mac Studio, поэтому две машины могут вместить модель целиком. А пропускной способности памяти чипа в 1,2 ТБ/с достаточно, чтобы быстро считывать небольшой фрагмент, необходимый для каждого токена. В результате два Mac Studio ведут себя как один суперкомпьютер с терабайтом унифицированной памяти.

Мы протестировали ряд агентных сценариев, полностью выполняемых на устройстве, с помощью Muse Code на базе Muse Spark Open, включая внесение реальных изменений в iOS-приложение Ice Cubes (клиент Mastodon с открытым исходным кодом) — исправления ошибок, новые функции, полную сборку — и полное управление DaVinci Resolve, когда модель покадрово просматривала отснятый материал, находила самые сильные моменты и кадрировала их вертикально.

Это та же идея, что и у Xserve, только переосмысленная для 2026 года. Apple свернула Xserve в 2011 году, потому что никому не был нужен Mac в дата-центре. Со временем появился Mac mini и открыл несколько новых сценариев использования. Теперь пара Mac Studio может обслуживать модель, для которой иначе понадобилась бы стойка оборудования Nvidia и соответствующий бюджет на электроэнергию, — и делать это достаточно тихо, чтобы стоять под столом. Apple не пыталась конкурировать с OpenAI, Anthropic или Nvidia. Она строила инфраструктуру для всего, кроме передовой модели, и, похоже, именно туда движется рынок. Компании вроде MacStadium такое будущее наверняка тоже по душе.

Работает и на MacBook с 16 ГБ

История с Mac Studio попадает в заголовки, но для большинства ИТ-команд важнее всего другой конец линейки. На прошлой неделе гостем подкаста Apple @ Work был Теренс Пэ, сооснователь и генеральный директор Osaurus. Osaurus — бесплатный ИИ-инструмент для Mac с открытым исходным кодом. Он помогает управлять локальными моделями, работающими офлайн, но при необходимости может обращаться и к передовой модели. Очень удобная функция: в таком случае Osaurus сначала запускает небольшую локальную модель, которая находит в вставленном тексте имена, номера телефонов и номера счетов и заменяет их заполнителями ещё до того, как что-либо будет отправлено в Claude или OpenAI.

У Osaurus нет ни серверов, ни базы данных клиентов. Если бы компания завтра закрылась, приложение продолжало бы работать, пока его не сломает очередное обновление macOS. Частные пользователи пользуются им бесплатно. Платный тариф Workspaces предназначен для команд, которые хотят совместно использовать агентов на своих Mac. Есть и бета-версия для Windows, которая, на мой взгляд, скорее играет на руку Apple, чем вредит ей. Когда одно и то же приложение работает на обеих платформах, решающим фактором становится унифицированная память Mac.

Итоги

В разговоре Теренс заметил, что не удивится, если к этому времени в следующем году локальная модель сравняется по возможностям с сегодняшними передовыми моделями. Я ему верю, и в этом вся суть. Передний край будет двигаться дальше, но и планка «достаточно хорошего» тоже растёт, а именно «достаточно хорошее» нужно большинству сотрудников большую часть дня. Во время ИИ-гонки Apple вкладывалась в память, пропускную способность и фреймворк, вместо того чтобы догонять лидеров, — и все говорили, что она отстаёт.

Теперь самая мощная модель с открытыми весами в США оптимизирована для Mac.

Рубрика Apple @ Work выходит эксклюзивно при поддержке Mosyle — единственной унифицированной платформы для Apple. Mosyle — единственное решение, которое объединяет на одной профессиональной платформе все инструменты, необходимые для беспроблемного и автоматического развёртывания, управления и защиты устройств Apple на работе. Более 45 000 организаций доверяют Mosyle подготовку миллионов устройств Apple к работе — без лишних усилий и по доступной цене. Запросите РАСШИРЕННУЮ ПРОБНУЮ ВЕРСИЮ уже сегодня и убедитесь, что Mosyle — это всё, что нужно для работы с Apple.