Apple 的 Mac 雖然在創意與效率工具方面一直是許多專業人士的首選，但在生成式 AI 的浪潮中，卻面臨了幾個技術與策略上的挑戰：
🚫 硬體限制
缺乏支援高效能 NVIDIA GPU：Mac 採用的是自家 Apple Silicon（M系列晶片），雖然效能強勁，但對於使用 CUDA 加速的 AI 模型訓練不太友好。
記憶體容量有限：AI 模型運行通常需要大量 VRAM，而 Mac 系統的記憶體架構無法靈活擴充。
主機板設計影響擴充性：例如 Mac mini 為了迷你化設計，使得藍牙晶片太靠近 CPU，甚至引發干擾問題。
🧩 軟體與開發支援不足
缺少開源整合與最佳化：雖然有 Core ML，但主流 AI 框架如 PyTorch、TensorFlow 對 Apple Silicon 的支援還在演進階段。
缺乏本地 AI 模型整合：Windows 陣營已開始將生成式 AI 嵌入作業系統，像是 Copilot in Windows，而 macOS 雖有部分 Siri 強化，但尚未建立完整的本地 AI 體系。
🏛 策略與生態系差異
蘋果注重隱私與封閉性：不像微軟與 Google 推出大量雲端 AI 功能，蘋果的產品路線偏向裝置端優化，反而減少使用者在本地測試與部署 AI 的空間。
開發者社群偏好多元硬體與作業系統：生成式 AI 的研發多以 Linux + NVIDIA 組合為主，Mac 雖然吸引創作者，但對 AI 工程師來說並非首選。
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