这个分析有点意思
～～～～～～
🔥为什么苹果受益于DeepSeek最大？
美股 昨晚：
英伟达 -16.91%
苹果 +3.21%
以下是当前市场上能运行DeepSeek V3和R1的芯片对比：
• 英伟达H100：80GB @ 3TB/s，25,000美元，每GB成本312.50美元
• AMD MI300X：192GB @ 5.3TB/s，20,000美元，每GB成本104.17美元
• 苹果M2 Ultra：192GB @ 800GB/s，5,000美元，每GB成本26.04美元（惊人！）
苹果M2 Ultra（2023年6月发布）的单位内存成本效益是AMD MI300X的4倍，是英伟达H100的12倍！
🔥这与 #DeepSeek# 有何关联？
DeepSeek V3/R1是拥有6710亿总参数的混合专家模型，但每次生成token时仅激活370亿参数。由于无法预知具体哪些参数会被激活，所有参数必须常驻高速显存。
普通系统内存速度过慢（会导致<1 token/秒的生成速度），而传统GPU显存成本过高。苹果芯片通过统一内存架构和UltraFusion技术，开创性地实现了大容量中高速内存的经济性方案。
关键技术解析：
1. 统一内存架构：CPU和GPU共享内存池，消除数据拷贝开销
2. UltraFusion互联：通过2.5TB/s超高速互联技术，将两颗M2 Max芯片融合为M2 Ultra，实现192GB统一内存和800GB/s带宽
未来展望：
传闻中的M4 Ultra将沿用该技术，通过连接两颗M4 Max芯片实现256GB统一内存（！）和1146GB/s带宽。仅需两颗该芯片即可实现DeepSeek V3/R1（4-bit量化版）57 token/秒的推理速度。
更值得关注的是：
- 紧凑消费级设备形态
- 卓越能效表现
- 突破性开源生态
- 已有7台M4 Mac Mini集群运行DeepSeek R1（6710亿参数）的成功案例
虽然最终AI模型之争尚未定论，但可以预见的是：
未来的AI计算战场，苹果芯片正展现出独特的硬件优势。
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🔥为什么苹果受益于DeepSeek最大？
美股 昨晚：
英伟达 -16.91%
苹果 +3.21%
以下是当前市场上能运行DeepSeek V3和R1的芯片对比：
• 英伟达H100：80GB @ 3TB/s，25,000美元，每GB成本312.50美元
• AMD MI300X：192GB @ 5.3TB/s，20,000美元，每GB成本104.17美元
• 苹果M2 Ultra：192GB @ 800GB/s，5,000美元，每GB成本26.04美元（惊人！）
苹果M2 Ultra（2023年6月发布）的单位内存成本效益是AMD MI300X的4倍，是英伟达H100的12倍！
🔥这与 #DeepSeek# 有何关联？
DeepSeek V3/R1是拥有6710亿总参数的混合专家模型，但每次生成token时仅激活370亿参数。由于无法预知具体哪些参数会被激活，所有参数必须常驻高速显存。
普通系统内存速度过慢（会导致<1 token/秒的生成速度），而传统GPU显存成本过高。苹果芯片通过统一内存架构和UltraFusion技术，开创性地实现了大容量中高速内存的经济性方案。
关键技术解析：
1. 统一内存架构：CPU和GPU共享内存池，消除数据拷贝开销
2. UltraFusion互联：通过2.5TB/s超高速互联技术，将两颗M2 Max芯片融合为M2 Ultra，实现192GB统一内存和800GB/s带宽
未来展望：
传闻中的M4 Ultra将沿用该技术，通过连接两颗M4 Max芯片实现256GB统一内存（！）和1146GB/s带宽。仅需两颗该芯片即可实现DeepSeek V3/R1（4-bit量化版）57 token/秒的推理速度。
更值得关注的是：
- 紧凑消费级设备形态
- 卓越能效表现
- 突破性开源生态
- 已有7台M4 Mac Mini集群运行DeepSeek R1（6710亿参数）的成功案例
虽然最终AI模型之争尚未定论，但可以预见的是：
未来的AI计算战场，苹果芯片正展现出独特的硬件优势。
