下个月 cOS Tahoe 26.2 要推送，但真正值得聊的不是 Edge Light 这种表层功能，而是苹果在 体系底层悄悄塞进去的那条大招：用 Thunderbolt 5 把多台 Mac 串成“临时超算集群”。

这不是玩笑，是苹果第一次在 体系层公开支持多机带宽叠加，让 Mac 用户第一次有机会用“平价方式”把算力堆起来。

Thunderbolt 5 本身的 80Gb/s 峰值带宽已经够狠了，但更关键的是：延迟更低、稳定性更高，还能维持长 时刻高速传输而不掉速。

你不用等下一代 Mac Pro，不用买 A100、H20 那种又贵又费电的显卡，用桌上的三四台 Mac Studio，就能跑以前必须放服务器上的活儿。

尤其是现在国内模型越来越大，从百亿参数到万亿参数，个人电脑完全跑不动，但把多台 Mac 串起来之后，统一内存瞬间扩大三四倍，显存瓶颈直接被拆掉。

你可能会说，Mac 又不能装 PCIe 显卡，谈 何算力？

难题就在这里，苹果不是要你走传统显卡路线，它是想让你用它那套“统一内存 + 高稳定带宽”的路线跑推理任务。

比如文档 领会、音视频转码、图像生成、小模型训练，这些任务本质上对 I/O 和连续吞吐更敏感，而 Thunderbolt 5 正好猛在这点上。

我最近和做 AI 部署的朋友聊，他们最关心的不是峰值算力，而是“连续跑 2 小时是否掉速”“内部调度延迟是否过高”。

按苹果这次的底层调整，多机连接后的调度是由 体 体系一管理的， 学说上延迟甚至会比 Windows 下的第三方集群更稳。

如果你是开发者，这件事的意义更直接：以后测试模型不用一直盯着远端服务器，本地几台 Mac 就能组成一个“小型推理农场”，成本低、维护轻、噪音还小。

更现实一点的场景是：视频剪辑、3D 渲染、多轨工程， 由于 Thunderbolt 5 的 E2E 带宽够高，多机之间的素材传输可以变得像同一台电脑里的文件夹移动一样快。

以前多机协同时最大的阻力是“拷贝 时刻长到怀疑人生”，而 TB5 解决的恰好就是这个。

当然，注意一个现实 难题：线缆和拓扑成本不便宜。

真正跑 TB5 满速的线，不是 39 块能买到的。

如果你是要“4 机合体”，你的线缆、Hub、扩展坞加起来成本至少得大几百上千。

但换个角度想，同等性能 PC 集群的用电量，是 Mac 的三到五倍；同等稳定性的企业 GPU 节点，一块卡的价格就能买三台 Mac mini。

因此苹果这套方案不是发烧级硬核玩家玩的，是那群“不想折腾、但又不想租服务器”的生产力用户玩的。

更关键的一点是：苹果在用这个功能试探未来的生态布局。

如果市场反馈好，你未来看到的可能不是“更强的单机”，而是“用多机拼出一台超级 Mac”的新路径。

它不是在堆配置，而是在堆可能性。

我觉得， cOS 26.2 给 Thunderbolt 5 开的这个口子，不是小更新，是苹果第一次允许用户自己堆算力。

未来属于单机性能的人已经少了，属于集群能力的人才刚开始。