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Apple M5 Ultra Mac Studio

芯片 Apple M5 Ultra
统一内存 最高可配置768GB
内存带宽 约1,092 GB/s
神经网络引擎 32核神经网络引擎
¥33,878
统一内存配置

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用于区分购物车中的不同配置——当您订购相同产品但不同选项时非常实用。

总价 ¥33,878

完整规格

计算与内存

芯片

Apple M5 Ultra(双芯片 UltraFusion)

CPU

32核(24个性能核心 + 8个能效核心)

GPU

80核GPU,每核配备神经加速器

神经网络引擎

32核神经网络引擎

统一内存

可配置192GB至768GB,购买时固定

内存带宽

约1,092 GB/s

存储与物理规格

存储

1TB至16TB自加密NVMe SSD

外形规格

Mac Studio一体式机身,100%再生铝材质

尺寸

19.7 × 19.7 × 9.5 cm

重量

3.6 千克

网络与扩展

有线连接

雷雳5(最高120Gb/s)、10千兆以太网、HDMI 2.1、SDXC卡槽

无线连接

Wi-Fi 7,蓝牙5.4

扩展能力

无;采用固定统一架构,无内部扩展插槽

电源与散热

电源

内置电源,典型功耗约300W,标准电源接口

散热

双鼓风机散热系统,持续AI推理下保持静音稳定运行

管理与软件

操作系统

macOS,提供系统级Apple Intelligence支持

AI框架

MLX、Core ML和Metal,支持本地模型推理与微调

设备群管理

支持Apple Business Manager和MDM

安全

基于安全隔区的加密技术,自加密存储

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Apple于2026年推出M5 Ultra处理器,作为最新款Mac Studio的核心——这是继M3 Ultra之后首款Ultra级Apple芯片,也是首款专为设备端AI工作负载从头设计的芯片。M5 Ultra Mac Studio最高可配置768GB统一内存,能够完全在本地运行万亿参数级AI模型

硬件规格

M5 Ultra由两枚通过AppleUltraFusion封装技术连接的M5 Max芯片构成,呈现为单颗32核CPU(24个性能核心+8个能效核心)、配备每核独立神经加速器的80核GPU,以及32核神经引擎。所有计算模块共享192GB至768GB可配置的统一内存池,传输带宽约1,092 GB/s。内部存储采用自加密NVMe SSD,最高可扩展至16TB,系统支持Thunderbolt 5、万兆以太网及Wi-Fi 7连接。

企业级本地AI服务器

配置为共享工作站时,M5 Ultra Mac Studio可全天处理整个办公室的文档任务——合同审核、发票提取、报告起草、邮件分类——所有任务在本地集中处理,无需经由外部云服务。

通过AppleMLX框架及设备端基础模型,自动化工作流可在系统上持续运行,处理收件箱监控、定时报告生成等重复性任务,无需人工触发。这使得M5 Ultra Mac Studio能以同类机架式AI系统几分之一的功耗,成为企业持续运行的AI基础设施。

内存配置选择

M5 Ultra的统一内存于购买时固定且无法后期升级,因此需根据企业计划运行的AI模型匹配配置。下图展示各内存层级解锁的本地模型容量上限。

192 GB
最高支持2000亿参数模型
256 GB
最高支持4000亿参数模型
512 GB
最高支持7500亿参数模型
768 GB
万亿参数级模型

成本对比:本地部署 vs 云AI API

对日常处理文档任务的中小企业而言,本地系统与云AI计费模式的成本差异随时间显著扩大。下图数据基于768GB基础配置。

云AI API
约¥200万 - ¥500万
三年期持续工作负载
按用量计费随规模增长。文档/智能体工作负载增加时,成本线性(或更快)上升,无上限限制。
Apple M5 Ultra Mac Studio
~¥99K
三年期固定硬件+运营成本
一次性硬件成本+标准插座低功耗。无论系统使用强度如何,成本保持恒定。
三年期成本明细估算:M5 Ultra Mac Studio (768GB) vs 云AI API
成本类别云AI APIM5 Ultra (本地部署)
初始硬件投资¥75K (一次性)
第1年运营成本约¥70万 - ¥170万~¥8.1K (仅电费,标准插座)
第2年运营成本约¥70万 - ¥170万~¥8.1K (仅电费,标准插座)
第3年运营成本约¥70万 - ¥170万~¥8.1K (仅电费,标准插座)
三年累计成本约¥200万 - ¥500万~¥99K

由于处理完全在本地进行,文档和业务数据不会传输至第三方服务器。这对法律、金融等数据敏感行业的机构尤为重要。

总结

M5 Ultra Mac Studio将Apple迄今最强芯片与统一内存架构相结合,可精准匹配企业AI工作负载需求——从192GB内存的2000亿参数模型到768GB内存的万亿参数级模型。结合标准插座上的静音节能运行特性,它为企业提供了替代持续性云AI支出的固定成本方案。

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