NVIDIA
在网络上已经被讨论得非常透彻了。从性能、带宽、编程难度到生态系统的完善性以及接口兼容性，这款设备相较于
NVIDIA的显卡还是有明显差距的。尽管理论上
苹果的产品具备更大的显存优势，但实际使用中却无法完全发挥出来，其可用性甚至不如直接购买两张3090显卡。对于最近大火的大型语言模型而言，虽然
NVIDIA显卡的总显存较小，但由于优化技术的存在，反而能够支持更大的参数量，成本也更低，并且还能兼顾其他任务。
NVIDIA之所以没有大规模推出消费级大显存产品，主要是因为消费市场对此需求并不旺盛。相反，企业市场愿意为高价位的大显存卡买单，如果将低价位的大显存产品投放到消费市场，反而会侵蚀企业市场的利润空间。而在当前市场上，几乎没有能与
NVIDIA竞争的产品，因此老黄自然可以采取压榨消费者，保障营收的策略。即便抛开速度和带宽，单纯从性价比角度出发，仅以内存容量大小作为衡量标准，选择一些志强处理器的老主板插满内存条，或者用双路Epyc
服务器再插满内存，不仅容量更大，价格还更便宜。而
苹果的GPU加速能力并不突出，换成一台配置较好的CPU，运行速度可能也不会差太多。所以综合来看，
苹果在这方面的竞争力确实有限。需要明确的是，日常生活中真正需要在本地运行人工智能模型的人并不多，尤其是个人用户很少会在本地
电脑上运行大模型，更不用说在
手机上运行了。因此，大模型对消费级市场的影响暂时还不会太大。而从整体市场份额来看，
苹果和
NVIDIA的目标用户群体本身就有很大差异。
NVIDIA除了应用于人工智能领域外，还可以用于三维渲染、游戏运行以及挖矿等场景，而
苹果的设备无论是
电脑还是
手机，其主要受众并不在此领域，因此双方的市场份额大概率仍会维持现状。不过值得注意的是，
NVIDIA最近推出了188GB的H100 NVL，这表明他们有意进一步拓展这一市场，但该产品依然是面向企业级用户的昂贵解决方案，与消费市场无缘。
