A Apple colocou números na promessa de rodar inteligência artificial no próprio aparelho, sem mandar nada para servidores. Em material técnico divulgado nesta semana, a empresa montou uma escada que vai do iPhone ao cluster de Mac Studio e diz, para cada degrau, qual o tamanho máximo de modelo de linguagem que dá para executar localmente. A régua usada é a combinação de dois fatores: quanta memória unificada o chip tem e com que velocidade ela entrega dados.
A lógica é conhecida por quem já tentou rodar um LLM em casa: o modelo inteiro precisa caber na memória, e a largura de banda define quão rápido as respostas saem. Como os chips da Apple compartilham a mesma memória entre CPU, GPU e Neural Engine, a empresa consegue vender essa capacidade como argumento de venda contra PCs que dependem da VRAM de uma placa de vídeo.
A escada, aparelho por aparelho
- iPhone e iPad: com 16 GB de memória e 76 GB/s de largura de banda, rodam modelos de até 14 bilhões de parâmetros ativos.
- MacBook Air: até 32 GB e 153 GB/s, o suficiente para cerca de 35 bilhões.
- Mac mini: até 64 GB e 307 GB/s, na faixa de 70 bilhões.
- MacBook Pro: até 128 GB e 614 GB/s, chegando a 120 bilhões, patamar que a Apple compara ao de notebooks com placa de vídeo dedicada parruda.
- Mac Studio com M5 Ultra: 512 GB e 1,2 TB/s, espaço para modelos de até 480 bilhões.
- Cluster de quatro Mac Studio: 2 TB de memória combinada, acima de 1,6 trilhão de parâmetros.
É no topo que a conta fica interessante para empresas. Um grupo de quatro Mac Studio conectados entra no território de modelos de fronteira que hoje só rodam em data centers, com a vantagem de manter dados sensíveis dentro de casa. Quem quer o degrau mais acessível da escada profissional encontra o MacBook Pro com M5 Pro e o Mac Studio já à venda no Brasil:
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Os números vêm com asteriscos. A Apple não disse quais modelos de código aberto usou para chegar aos limites nem qual nível de quantização aplicou, e a quantização é justamente o truque que encolhe um modelo para caber em menos memória, às vezes com perda de qualidade. Também não há dados de velocidade de resposta, só de capacidade. Para o usuário comum, a mensagem principal é outra: memória virou a especificação que manda na hora de escolher um Mac ou iPhone pensando em IA, e economizar nela na compra limita o que o aparelho vai conseguir fazer offline nos próximos anos.
