NVIDIAが、ArmベースのGrace CPUとBlackwell世代のGPUをひとつのSuperchipとして結合し、最大128GBの共有メモリを載せたPC向けプラットフォーム「RTX Spark」を発表し、大きな話題となった。その翌日、筆者はAppleシリコンのSenior Product ManagerであるDoug Brooks（ダグラス・ブルックス、通称ダグ）と向き合っていた。
WWDC 2026の開幕を5日後に控えた日のことだ。そのインタビューの書き出しにNVIDIAの新発表を持ち出したのには理由がある。
RTX Sparkと、そのプラットフォームを採用した製品を見ると、半導体を含めたアップルのAI戦略がより鮮明に浮かび上がってくるからだ。RTX Sparkは、CPUとGPUが同じメモリを共有するアーキテクチャを特徴としている。これはアップルが2020年のAppleシリコン移行によって広く印象づけ、いまや業界の潮流となった設計思想と共通している。
アップルの成功をもたらしたこのコンセプトには、高い効率性など、さまざまな利点が存在する。ここ数年、注目されているのが、AIワークロードへの適性の高さだ。その技術コンセプトが、NVIDIAの業界標準とも言えるAI技術スタックとともにWindowsマシンに降りてくることを歓迎する声は多い。同時に、それはアップルのAI戦略を引き立てることにもなっている。
数カ月前、筆者はRTX Sparkとよく似たArmコアとBlackwellアーキテクチャを積むDGX Sparkを手元で試していた。あるAIモデルをロードしてプログラムコードを書かせると、そのスループットは毎秒14トークン前後。悪くはないが、同じ作業を、アップルのM4 Maxを搭載するMacBook Proで実行すると、およそ毎秒34トークン前後を出力した。
大きな理由はメモリ帯域にある。生成AIが応答を逐次生成する際、ボトルネックになりやすいのは演算能力よりも、モデルのウェイトを読み出す速度だからだ。M4 Maxの最大メモリ帯域は546GB/s。DGX Sparkの273GB/sに対して2倍に達する。M4アーキテクチャには行列演算効率が低い弱点もあったが、M5ではその弱点も解消されている。
その結果、どうなったかはM5 Max搭載のMacBook Proなどの評価で過去の記事でお伝えした。その背景や、アップルの戦略面での種明かしは詳細は中盤で触れるとしてとして、まずはブルックスを紹介したい。
彼はAppleシリコンの製品戦略を担当しているが、半導体そのものの設計者ではない。1994年にシステムエンジニアとしてアップルに入社し、長くMacのハードウェアに携わってきた人物だ。そして現在の彼の役割は、Appleシリコンが備える機能や思想が、どのように製品の価値を高めているかについて語ることにある。
Appleシリコンは何が「特別」なのか？
ブルックスが繰り返し強調したのは、Appleシリコンが異なる役割を持つ複数の処理モジュールを、製品が必要とする機能や性能に合わせてバランスさせている、という点だ。強力なCPUやGPU、そして推論エンジンのNeural Engine。細かく分類するなら、他にもオーディオや画像の信号処理を担当するモジュールがある。
いわゆる「ヘテロジニアス」と呼ばれる、異なるコンセプトのプロセッサを多数集めたマルチプロセッサだが、アップルが多くの半導体ベンダーと異なるのは、そのチップを使う顧客が自分たち自身だという点にある。
