O fundador da Cardano, Charles Hoskinson, voltou sua atenção para o hardware de inteligência artificial e argumentou que a Apple poderia reduzir drasticamente o custo de executar grandes modelos de IA localmente em comparação com sistemas baseados em Nvidia.
Em uma publicação recente no X, Hoskinson disse que ficou surpreso com o avanço da Apple com grandes modelos de linguagem locais. Seu foco estava no potencial do hardware Mac Studio de próxima geração da Apple e na quantidade de memória unificada que poderia ser combinada entre várias máquinas.
“Estou pasmo com o quanto a Apple está à frente com LLMs locais”, escreveu Hoskinson.
Ele estimou que um Mac Studio equipado com um M5 Ultra e 512 GB de memória poderia custar aproximadamente de US$ 15.000 a US$ 20.000. Em seu cenário, conectar seis máquinas por meio do Thunderbolt 5 proporcionaria mais de 3 TB de memória combinada, além de substanciais recursos de CPU e GPU.
Hoskinson vê uma grande diferença de custo em relação à Nvidia
Hoskinson argumentou que essa configuração poderia, potencialmente, executar localmente um modelo de IA de fronteira com mais de dois trilhões de parâmetros por aproximadamente US$ 100.000.
Ele contrastou isso com a infraestrutura baseada em Nvidia, afirmando que uma capacidade comparável poderia custar mais perto de US$ 500.000.
Estou pasmo com o quanto a Apple está à frente com LLMs locais. O novo Mac Studio M5 Ultra terá um modelo de 512 GB por cerca de 15-20 mil. Você pode encadear 6 deles usando thunderbolt 5 e isso terá mais de 3 TB de RAM e uma quantidade enorme de núcleos de CPU e GPU. Isso significa que você pode executar localmente um modelo de fronteira com mais de 2 trilhões de parâmetros por cerca de 100 mil. A Nivida fica em torno de 500 mil para a mesma capacidade.
— Charles Hoskinson (@IOHK_Charles) 18 de outubro de 2026
Isso representaria uma diferença de custo de aproximadamente 80% se a comparação se mantiver sob cargas de trabalho do mundo real.
A observação importante é que essas são estimativas de Hoskinson, não números de desempenho verificados de forma independente. Executar um modelo com trilhões de parâmetros também depende de fatores além da memória total, incluindo a precisão do modelo, largura de banda, desempenho de interconexão, software de inferência e quão eficientemente as cargas de trabalho podem ser distribuídas entre as máquinas.
Ainda assim, seu ponto mais amplo é bastante significativo.
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Se a IA local de ponta se tornar consideravelmente mais barata, desenvolvedores e empresas poderão executar modelos cada vez mais capazes sem depender totalmente de infraestrutura centralizada em nuvem.
Para Hoskinson, a arquitetura da Apple pode estar conduzindo essa economia numa direção que poderia desafiar o domínio da Nvidia em certas cargas de trabalho locais de IA.
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A publicação Fundador da Cardano diz que a Apple pode superar a Nvidia nos custos de IA local apareceu primeiro em CaptainAltcoin.