> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://www.digitalbrain.news/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # Apple estrena el M6 a 2 nanómetros y un M5 Ultra de cuatro dados con 512 GB de memoria - URL: https://www.digitalbrain.news/noticias/apple-m6-m5-ultra-2nm-mac-studio/ - Published: 2026-08-25T14:44:23.000Z - Updated: 2026-08-27T07:43:04.000Z - Description: Apple ha presentado dos chips el mismo día: el M6, que estrena el proceso de 2 nanómetros, y el M5 Ultra, el primero de la serie M que junta cuatro dados… - Author: Ramón Pérez Coronado - Tags: #noticias, apple, chips, hardware, inferencia-local Apple ha presentado dos chips el mismo día: el M6, que estrena el proceso de 2 nanómetros, y el M5 Ultra, el primero de la serie M que junta cuatro dados en un solo paquete. El M6 va dentro del nuevo Mac mini y el M5 Ultra dentro del nuevo Mac Studio. Lo que hace interesante este anuncio para quien trabaja con IA no son los gráficos ni la edición de vídeo, que es lo que Apple pone en los titulares. Es la memoria. ## Los números del M6 El M6 lleva 12 núcleos de CPU repartidos en tres tipos: 2 super cores, 4 de rendimiento y 6 de eficiencia. La [GPU](https://www.digitalbrain.news/glosario/#gpu) tiene 12 núcleos con aceleradores neuronales integrados, y el Neural Engine pasa a ser dual de 16 núcleos, con el doble de rendimiento que la generación anterior. En memoria unificada llega hasta 32 GB con 170 GB/s de ancho de banda, un 10% más que el M5 y dos veces y media lo del M1\. En cómputo de GPU para tareas de IA, Apple habla de un 30% por encima del M5 y más de 8 veces el M1. En CPU multihilo, 1,2 veces el M5 y 2,4 veces el M1\. Son mejoras de generación normal, sin sorpresas. ## El M5 Ultra es la pieza rara Aquí es donde cambia algo. El M5 Ultra es el primer chip de la serie M que une cuatro dados mediante UltraFusion, la tecnología de interconexión de Apple. Hasta ahora el tope eran dos. Los números que salen de ahí: hasta 36 núcleos de CPU (12 super cores y 24 de rendimiento), hasta 80 núcleos de GPU, Neural Engine de 32 núcleos y, lo importante, **hasta 512 GB de memoria unificada con 1,2 TB/s de ancho de banda**. Eso es un 50% más de ancho de banda que el M3 Ultra. Entre dados, 4,4 TB/s con una densidad de conexión seis veces mayor. En cómputo de IA, Apple dice 4,5 veces el M3 Ultra y más de 6 veces el M1 Ultra. ## Por qué 512 GB de memoria unificada es el dato En una tarjeta gráfica convencional, la memoria del sistema y la memoria de la GPU están separadas, y la GPU solo puede trabajar con lo que le quepa en su propia VRAM. Una RTX de gama alta para consumidor se mueve entre 24 y 32 GB. Ahí caben modelos abiertos pequeños y medianos cuantizados, y poco más. En la arquitectura de Apple la memoria es una sola y la comparten CPU, GPU y Neural Engine. Con 512 GB, un Mac Studio puede cargar modelos abiertos grandes enteros, sin trocear y sin cuantizar hasta romperlos. Un modelo de 120.000 millones de parámetros en 4 bits entra con margen de sobra para el contexto. El ancho de banda de 1,2 TB/s es la otra mitad de la ecuación. Generar [tokens](https://www.digitalbrain.news/guias/que-es-un-token-en-ia/) es una operación limitada por memoria: el cuello no es la potencia de cálculo, es la velocidad a la que se leen los [pesos del modelo](https://www.digitalbrain.news/glosario/#pesos). Más ancho de banda es directamente más tokens por segundo. Un servidor con GPUs profesionales que ofrezca esa capacidad de memoria cuesta bastante más y consume bastante más, y hay que meterlo en un rack con refrigeración. El Mac Studio va encima de una mesa y se enchufa a un enchufe normal. ## Para qué sirve esto en una empresa Hay un caso de uso concreto que se vuelve viable: procesar datos que no pueden salir de la empresa. Nóminas, historiales médicos, contratos con cláusulas de confidencialidad, datos de clientes en sectores regulados. Todo eso hoy o se manda a una API con un contrato de tratamiento de datos detrás, o no se procesa. Con hardware así, la tercera opción (procesarlo en local, sin que salga un byte) deja de ser un experimento. El resto de casos, sinceramente, salen más baratos por API. Un Mac Studio con 512 GB no es barato, y un modelo abierto corriendo en local no llega al nivel de un modelo de frontera. Si tu limitación es el presupuesto y no la confidencialidad, la API sigue ganando. Apple no ha dado precios ni fecha exacta de disponibilidad en la nota. Y el Neural Engine, pese al bombo, sigue estando pensado sobre todo para las funciones del sistema operativo: quien corre modelos abiertos en un Mac lo hace por GPU con Metal, no por Neural Engine. Fuente original: [Apple](https://www.apple.com/newsroom/2026/08/apple-introduces-m6-and-m5-ultra-for-a-big-leap-in-performance-and-ai-compute/?ref=digitalbrain.news) --- **Relacionado** [![Apple recorta más de 200 empleos en Vision Pro y Siri para reordenarse alrededor de la IA](https://storage.ghost.io/c/6d/e3/6de31f63-d0a8-45df-9c6a-481016520347/content/images/size/w300/format/webp/2026/08/apple-recorta-200-empleos-vision-pro-siri.jpg)Apple recorta más de 200 empleos en Vision Pro y Siri para reordenarse alrededor de la IA](https://www.digitalbrain.news/noticias/apple-recorta-200-empleos-vision-pro-siri/)[![Nvidia presenta NVHBM: 30% más ancho de banda y 25% más espacio de cómputo](https://storage.ghost.io/c/6d/e3/6de31f63-d0a8-45df-9c6a-481016520347/content/images/size/w300/format/webp/2026/08/nvidia-nvhbm-nvlink-fusion-annapurna.jpg)Nvidia presenta NVHBM: 30% más ancho de banda y 25% más espacio de cómputo](https://www.digitalbrain.news/noticias/nvidia-nvhbm-nvlink-fusion-annapurna/)[![Cerebras presenta el CS-4 con tres WSE-3 Turbo y promete 30 veces la velocidad de un sistema GPU](https://storage.ghost.io/c/6d/e3/6de31f63-d0a8-45df-9c6a-481016520347/content/images/size/w300/format/webp/2026/08/cerebras-cs-4-wse-3-turbo.png)Cerebras presenta el CS-4 con tres WSE-3 Turbo y promete 30 veces la velocidad de un sistema GPU](https://www.digitalbrain.news/noticias/cerebras-cs-4-wse-3-turbo/)