Dipende da cosa ottimizzi:
- NVIDIA vince in velocità pura (banda di memoria e compute: una 4090 macina token che un Mac sogna) e in ecosistema – CUDA è la lingua franca: training serio, Stable Diffusion, vLLM, tutto nasce lì. Contro: la VRAM si compra a caro prezzo (24 GB consumer è il tetto pratico), consumi e rumore da workstation.
- Apple Silicon vince in capacità: la memoria unificata arriva a 128+ GB – modelli 70B in locale su una macchina silenziosa che sta in borsa. Contro: banda e compute inferiori (i modelli grandi entrano ma generano con calma), ed ecosistema più giovane (MLX cresce bene – SiliconDev ci costruisce sopra chat e fine-tuning – ma CUDA resta avanti).
Regola di tasca: già hai un Mac con tanta memoria → usalo, copre più di quanto credi. Compri apposta per l'AI → una GPU NVIDIA usata con 24 GB è il miglior rapporto token/euro. Vuoi 70B+ sempre acceso → o Mac Studio, o il salto al multi-GPU.