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Il nuovo MacBook Pro da 14 pollici con chip M5, simbolo della nuova era AI di Apple.

L'annuncio del nuovo MacBook Pro da 14 pollici non è un semplice aggiornamento incrementale. L'introduzione del chip M5 segna l'inizio di una nuova strategia hardware per Apple, dove l'intelligenza artificiale non è più una funzione software, ma il nucleo dell'architettura del processore. Questo dispositivo rappresenta la manifestazione fisica della scommessa di Apple sull'AI on-device, sicura e privata. ARTICOLO COMPLETO

Un'architettura ridisegnata per l'intelligenza artificiale
Il cuore della rivoluzione è il nuovo chip M5, costruito con un processo produttivo a 3 nanometri di terza generazione che garantisce una maggiore efficienza energetica e una densità di transistor superiore. La sua architettura, che include una CPU a 10 core e una GPU a 10 core, offre prestazioni multithreaded migliorate di circa il 20% rispetto alla generazione M4. Ma la vera svolta risiede in una novità architetturale decisiva: l'integrazione di un "Neural Accelerator" in ciascuno dei 10 core della GPU. A differenza dei precedenti Neural Engine centralizzati, questa distribuzione parallela della capacità di calcolo AI è progettata per accelerare in modo massiccio i carichi di lavoro legati al machine learning e alla grafica avanzata, rendendo l'intero sistema intrinsecamente ottimizzato per l'intelligenza artificiale.

Una strategia di ecosistema unificato
La scelta di Apple di lanciare il chip M5 simultaneamente su MacBook Pro, iPad Pro e persino su una versione aggiornata di Vision Pro non è casuale. Rivela una strategia deliberata per creare una piattaforma di sviluppo unificata e ad alte prestazioni. Gli sviluppatori possono ora creare applicazioni AI-intensive e graficamente ricche, come giochi con ray tracing o software di modellazione 3D, con la certezza che gireranno in modo nativo e ottimizzato su tutto l'ecosistema "Pro" di Apple. Questo approccio abbassa la barriera di ingresso per lo sviluppo di app complesse e rafforza il vantaggio competitivo dell'ecosistema Apple, creando un ambiente coeso dove l'hardware abilita nuove categorie di software.

Prestazioni tangibili e specifiche tecniche
Le promesse architetturali si traducono in miglioramenti concretos. Le prestazioni AI sono fino a 3.5 volte più veloci, abilitando funzionalità on-device in macOS Tahoe come la Live Translation e migliorando drasticamente la velocità delle app di terze parti. Nel campo grafico, le performance sono 1.6 volte superiori, con il supporto per ray tracing accelerato via hardware e un dynamic caching di seconda generazione che si traduce in frame rate fino a 3.2 volte più alti rispetto ai modelli M1. Anche il sottosistema di memoria e archiviazione è stato potenziato: gli SSD sono fino a due volte più veloci e la banda di memoria unificata raggiunge i 153 GB/s, un aumento di quasi il 30% rispetto a M4, essenziale per gestire modelli AI di grandi dimensioni direttamente sul dispositivo senza ricorrere al cloud. La batteria, infine, garantisce un'autonomia straordinaria fino a 24 ore.

Specifiche Tecniche - MacBook Pro 14" (M5)

• Chip: Apple M5 con CPU 10-core, GPU 10-core (con Neural Accelerator in ogni core), Neural Engine 16-core


• Memoria Unificata: 16GB o 32GB, con banda passante di 153 GB/s


• Archiviazione: SSD da 512GB, 1TB, 2TB o 4TB


• Display: Liquid Retina XDR da 14,2 pollici con ProMotion (fino a 120Hz)


• Porte: 3x Thunderbolt 4 (USB-C), slot SDXC card, porta HDMI, jack cuffie da 3.5mm, porta MagSafe 3


• Batteria: Fino a 24 ore di riproduzione video


• Prezzo di partenza: €1.599 / $1,599

Il MacBook Pro M5 non è quindi solo un laptop più veloce. È il primo passo di Apple verso un futuro in cui il calcolo non è più solo elaborazione di dati, ma anche comprensione e anticipazione, con l'intelligenza artificiale integrata nel silicio come principio fondante. Una mossa strategica che posiziona l'azienda come un'alternativa potente alle soluzioni basate su cloud di Microsoft e Google, puntando su privacy, prestazioni e un ecosistema integrato.

 

Un'immagine concettuale che rappresenta la velocità di elaborazione del framework AI dInfer di Ant Group.

Il gigante fintech cinese Ant Group ha lanciato una sfida diretta al dominio di Nvidia nel campo dell'intelligenza artificiale, rilasciando un framework open-source chiamato dInfer che promette prestazioni fino a 10 volte superiori. Questa mossa non è solo una gara di velocità, ma una mossa geotecnologica strategica per aggirare le restrizioni statunitensi sui chip avanzati, puntando tutto sull'innovazione software. ARTICOLO COMPLETO

Un nuovo paradigma: i modelli di diffusione
Il framework dInfer di Ant Group non è progettato per i Large Language Models (LLM) tradizionali come GPT, che sono di tipo "autoregressivo" e generano testo in modo sequenziale, una parola dopo l'altra. Invece, dInfer è ottimizzato per una classe più recente di modelli chiamata "diffusion language models" (dLLM). Questi modelli, già ampiamente utilizzati per la generazione di immagini e video, funzionano in modo diverso: generano l'output in parallelo, il che può portare a un'efficienza computazionale molto maggiore.

Scommettendo su questa architettura alternativa, Ant Group sta tentando di cambiare le regole del gioco. Di fronte alle restrizioni sull'esportazione di chip AI avanzati dagli Stati Uniti, le aziende cinesi non possono competere sulla pura potenza hardware. La loro strategia è quindi quella di innovare a livello di software e algoritmi, cercando un vantaggio in un campo dove possono ancora primeggiare.

Prestazioni da record
I risultati dei test interni di Ant Group sono impressionanti. Sul benchmark di generazione di codice HumanEval, utilizzando il proprio modello di diffusione LLaDA-MoE, dInfer ha raggiunto una media di 1.011 token al secondo. In confronto, il framework Fast-dLLM di Nvidia ha generato solo 91 token al secondo, mentre vLLM, un motore di inferenza open-source sviluppato a Berkeley, ha raggiunto i 294 token al secondo.

Questi numeri indicano che dInfer è fino a 10 volte più veloce della soluzione di Nvidia e 3 volte più veloce di vLLM per questo specifico tipo di modello. Secondo i ricercatori di Ant, questo risultato contribuisce a risolvere una delle principali limitazioni dei modelli di diffusione: il loro elevato costo computazionale, rendendoli una valida alternativa pratica ai modelli autoregressivi.

Una strategia open-source per l'indipendenza tecnologica
Rilasciando dInfer come progetto open-source, Ant Group non solo fornisce alla comunità di sviluppatori uno strumento pratico per accelerare la ricerca sui dLLM, ma posiziona anche la propria tecnologia come un potenziale standard di settore. Questa mossa si inserisce in una più ampia strategia di autosufficienza tecnologica cinese. Recentemente, è emerso che Ant Group ha sviluppato tecniche per addestrare modelli AI a un costo inferiore del 20% utilizzando semiconduttori di produzione cinese (di Alibaba e Huawei), ottenendo risultati paragonabili a quelli dei chip H800 di Nvidia.

L'introduzione di dInfer è molto più di un semplice annuncio tecnico. È un segnale che la corsa globale all'intelligenza artificiale non si combatte solo sul fronte dell'hardware. Innovando radicalmente le architetture software e promuovendo paradigmi alternativi, le aziende tecnologiche cinesi stanno dimostrando una notevole resilienza e capacità di aggirare le barriere geopolitiche, intensificando la competizione e accelerando il progresso in tutto il settore.