El fundador de Cardano, Charles Hoskinson, ha centrado su atención en el hardware para inteligencia artificial y sostiene que Apple podría reducir drásticamente el costo de ejecutar grandes modelos de IA localmente en comparación con los sistemas basados en Nvidia.
En una publicación reciente en X, Hoskinson dijo que le sorprendía cuánto había avanzado Apple con los grandes modelos de lenguaje locales. Se centró en el potencial del hardware de próxima generación del Mac Studio de Apple y en la cantidad de memoria unificada que podría combinarse entre varias máquinas.
«Me deja alucinado lo mucho que Apple aventaja a los demás en el ámbito de los LLM locales», escribió Hoskinson.
Estimó que un Mac Studio equipado con un M5 Ultra y 512 GB de memoria podría costar aproximadamente entre 15.000 y 20.000 dólares. Según su escenario, conectar seis equipos mediante Thunderbolt 5 ofrecería más de 3 TB de memoria combinada, además de abundantes recursos de CPU y GPU.
Hoskinson ve una gran diferencia de costos frente a Nvidia
Hoskinson sostuvo que una configuración así podría ejecutar localmente un modelo de IA de vanguardia con más de dos billones de parámetros por aproximadamente 100.000 dólares.
Lo comparó con la infraestructura basada en Nvidia y afirmó que una capacidad similar podría costar cerca de 500.000 dólares.
Me deja alucinado lo mucho que Apple aventaja a los demás en el ámbito de los LLM locales. El nuevo Mac Studio M5 Ultra tendrá un modelo con 512 GB por unos 15.000-20.000 dólares. Se pueden conectar 6 entre sí mediante Thunderbolt 5 y así tener más de 3 TB de RAM y una enorme cantidad de núcleos de CPU y GPU. Esto significa que se puede ejecutar localmente un modelo de vanguardia con más de 2 billones de parámetros por unos 100.000 dólares. Nvidia cuesta unos 500.000 dólares para ofrecer la misma capacidad.
— Charles Hoskinson (@IOHK_Charles) 18 de octubre de 2026
Eso supondría una diferencia de costos de aproximadamente el 80 %, si la comparación se mantiene con cargas de trabajo reales.
La salvedad importante es que se trata de estimaciones de Hoskinson, no de cifras de rendimiento verificadas mediante pruebas independientes. Ejecutar un modelo con billones de parámetros también depende de factores que van más allá de la memoria total, como la precisión del modelo, el ancho de banda, el rendimiento de la interconexión, el software de inferencia y la eficiencia con que se puedan distribuir las cargas de trabajo entre los equipos.
Aun así, su planteamiento general es bastante significativo.
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Si la IA local de alta gama se vuelve considerablemente más barata, los desarrolladores y las empresas podrían ejecutar modelos cada vez más capaces sin depender por completo de una infraestructura centralizada en la nube.
Para Hoskinson, la arquitectura de Apple podría estar cambiando las reglas económicas de tal manera que llegue a desafiar el dominio de Nvidia en ciertas cargas de trabajo de IA local.
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La publicación El fundador de Cardano afirma que Apple podría superar a Nvidia en costos de IA local apareció primero en CaptainAltcoin.