La inteligencia artificial está cambiando muy rápidamente la forma en que trabajamos y, en la empresa, cada vez importa más ver dónde ejecutamos cada modelo y por dónde se mueve la información que procesamos con él. La nube sigue siendo clave para acceder a las mayores capacidades de cálculo, pero el procesamiento local nos aporta privacidad, disponibilidad y costes mucho más previsibles. En el Mac, Apple Silicon convierte esta segunda opción en una a tener muy en cuenta. Veamos por qué.
Apple Silicon pone la IA dentro de nuestro Mac
Los chips de Apple distribuyen de forma inteligente las cargas entre la CPU, la GPU y el Neural Engine, tres motores especializados que trabajan sobre la misma plataforma y de forma coordinada. De forma coordinada y unificada, de hecho, porque la memoria unificada del chip permite que la CPU, GPU y Neural Engine accedan a una misma reserva de memoria de alta velocidad. Atrás quedan los días donde los procesos tienen que copiar y leer en memoria lo que los otros chips han realizado, ahora pueden trabajar sobre ello directamente.
Un Mac Studio con M5 Ultra, por ejemplo, puede contar con hasta 512 GB de memoria unificada y ofrecernos hasta 1,2 TB/s de ancho de banda. Son cifras simplemente enormes, y permiten que un modelo pueda sacar partido del chip para mover cargas que tradicionalmente asociaríamos a una infraestructura dedicada.
En toda la gama del M5, de hecho, cada núcleo de la GPU incorpora su propio Neural Accelerator, lo que hace que disfrutemos de más de cuatro veces el rendimiento de GPU que nos ofrecería un M4 en materia de IA. La especialización técnica es la base, y con ello tenemos en el Mac un hardware específicamente preparado para ejecutar inferencia de forma local, desde ejecutar las tareas más ligeras hasta mover los grandes modelos de lenguaje más comunes.
Si combinamos este hardware con modelos más compactos y mecanismos de cuantización y de optimización, podemos llevar las capacidades de IA más completas directamente al dispositivo, mientras la arquitectura híbrida en la nube puede ayudarnos con las cargas de mayor escala. Aquí es donde entran en juego Core ML y MLX.
Core ML y MLX convierten el hardware en una plataforma
Core ML permite que nuestras aplicaciones distribuyan el trabajo entre CPU, GPU y Neural Engine, optimizando la memoria y el consumo energético. MLX está específicamente diseñado para ejecutar y ajustar los modelos sobre Apple Silicon sacando partido de la memoria unificada.
Podemos transcribir, resumir, clasificar información, generar código o construir agentes locales más genéricos, y hacer que todo el proceso funcione manteniendo los datos dentro de nuestro propio entorno corporativo. Para los equipos que trabajan en movilidad, esta capacidad cobra todavía más sentido, pues gracias a la IA local y el procesamiento On-Device, los procesos críticos, por seguridad o disponibilidad, nos acompañan allí donde vayamos.
De la capacidad técnica a una estrategia de empresa
En iDoo somos especialistas en Apple para empresa y educación y, como Apple Premium Business Partner y Apple Premium Education Partner, acompañamos a cada organización a valorar qué arquitectura y qué dispositivos encajan mejor con sus necesidades reales. Una implantación bien diseñada se traduce en menos incidencias, mayor estabilidad, mayor seguridad y mayor productividad, junto a un onboarding rápido y una mejor experiencia de usuario.
Ofrecemos DaaS, renting y gestión del ciclo de vida completo del dispositivo. Formamos parte del grupo Bechtle, reforzando nuestra capacidad y alcance internacional, y es a través de iDoo Academy como formamos a los equipos en funciones como la que nos ocupa. Un sistema con el que llevar la IA a nuestros ordenadores, pues Apple Silicon nos abre una vía muy interesante para que la IA empresarial suba de nivel.
