La llegada de macOS Tahoe 26.2 introduce una función inesperada: la posibilidad real de conectar varios Macs mediante Thunderbolt 5 para que actúen como un clúster de computación destinado a cargas de inteligencia artificial. Es un salto llamativo porque convierte hardware doméstico o semiprofesional —como el Mac Studio o el Mac mini con Apple Silicon— en una plataforma capaz de ejecutar modelos de mil millones o billones de parámetros con un consumo energético sorprendentemente contenido. Este enfoque resulta especialmente interesante para desarrolladores, investigadores o pequeñas empresas que quieren ejecutar modelos avanzados sin depender por completo de la nube. Tahoe no es solo una actualización más: redefine qué puede hacer un conjunto de Macs trabajando en equipo.

Un salto en computación con macOS Tahoe

Con macOS Tahoe 26.2, Apple habilita una arquitectura de clúster a través de Thunderbolt 5, que proporciona hasta 80 Gb/s de ancho de banda teórico entre máquinas. Esta novedad —descrita en detalle en Engadget en su análisis “You can turn a cluster of Macs into an AI supercomputer in macOS Tahoe 26.2”  permite que varios equipos Apple Silicon funcionen como un único entorno de ejecución para modelos de IA complejos. El beneficio no es solo la velocidad: la baja latencia resultante permite repartir operaciones de cálculo sin que el sistema se vuelva ineficiente, una limitación clásica en clústeres caseros.

Ejemplos recientes muestran cómo cuatro Mac Studio, cada uno con 512 GB de memoria unificada, pueden actuar como una máquina conjunta capaz de cargar y ejecutar modelos como el “Kimi-K2-Thinking” de un billón de parámetros. En pruebas publicadas, ese conjunto funcionó consumiendo menos de 500 W, lo que es notable si consideramos que una sola GPU de gama alta puede consumir más de esa cifra por sí sola. Esta eficiencia se explica por el rendimiento por vatio de Apple Silicon y por la capacidad de acceder al acelerador neuronal del chip desde Tahoe.

Tahoe también se integra a la perfección con el ecosistema de desarrollo de Apple. El soporte ampliado para MLX y la optimización de tareas en el Neural Engine abre la puerta a una ejecución fluida de modelos locales, reduciendo la dependencia del cómputo en la nube. Apple describe este enfoque en su propia nota oficial “macOS Tahoe 26 makes the Mac more capable, productive and intelligent than ever”.

Y lo mejor es que no se limita al Mac Studio: también pueden incorporarse Mac mini M4 Pro y MacBook Pro M4 Pro o Max, lo que permite montar configuraciones híbridas según las necesidades y el presupuesto.

Lo que significa comparado con el pasado reciente de la informática personal

Si miramos apenas unos años atrás, la tendencia entre aficionados era montar clústeres de Raspberry Pi. Aquellos inventos eran ingeniosos y didácticos, pero su potencia era extremadamente limitada. Incluso un clúster de ocho RPis tenía una capacidad de cálculo anecdótica para tareas de IA. Su interconexión basada en Ethernet y su escasa memoria hacían imposible trabajar con modelos medianos, ya no digamos con modelos de cientos de millones de parámetros.

Comparativamente, un clúster actual de Mac puede disponer de más de 2 TB de memoria unificada, un ancho de banda interno enorme y una latencia lo suficientemente baja como para ejecutar modelos masivos de manera realista. La informática doméstica ha pasado de proyectos casi experimentales a configuraciones que hasta hace poco solo eran viables en laboratorios profesionales. Y la transición ha sido rápida: en menos de una década hemos pasado de montar “minisupercomputadores” con placas de 35 € a conectar máquinas de alto rendimiento capaces de competir con servidores dedicados en eficiencia energética.

El cambio también refleja una tendencia clara: la descentralización del cómputo. En lugar de delegar toda la carga a centros de datos remotos, más usuarios tienen ahora la posibilidad de ejecutar modelos grandes en local, lo que repercute en privacidad, velocidad y autonomía técnica.

Foco en el producto principal: el clúster basado en Mac Studio

El Mac Studio ocupa un papel central en este nuevo planteamiento. Es el equipo que más partido saca a Tahoe 26.2 gracias a su enorme capacidad de memoria unificada y a su rendimiento sostenido. Un único Mac Studio con 512 GB ya es capaz de ejecutar modelos grandes, pero su verdadero potencial emerge cuando se combinan varios.

En las demostraciones analizadas por Engadget, cuatro Mac Studio unidos por Thunderbolt 5 actuaron como un único entorno de más de 2 TB de memoria unificada efectiva. Este volumen de memoria, unido a la interconexión de alta velocidad, marca la diferencia frente a arquitecturas tradicionales donde la memoria se segmenta y el cuello de botella se dispara. Técnicamente, el sistema puede distribuir tensores de gran tamaño evitando costosos intercambios de datos en disco, y puede realizar particionado de modelos en segmentos homogéneos que cada nodo procesa simultáneamente.

En términos de eficiencia, el consumo inferior a 500 W para un modelo de un billón de parámetros supone una densidad de rendimiento notable. En escenarios comparables, un clúster de dos o tres GPU de gama alta suele superar fácilmente los 1.000 W o incluso los 1.500 W, y aun así puede presentar cuellos de interconexión si la infraestructura NVLink o PCIe no está perfectamente optimizada. Por tanto, el clúster de Mac Studio destaca no solo por su estabilidad térmica y consumo, sino por su simplicidad: no requiere chasis especiales, ventilación industrial ni configuraciones complicadas.

La nota de Geektopia, “macOS Tahoe permitirá ejecutar en los Mac muchos más juegos de Windows gracias a MetalFX”, aporta otro dato relevante: Tahoe mejora la capa gráfica y traduce tecnologías externas como DLSS a MetalFX, lo que demuestra que parte de la optimización introducida en este sistema puede beneficiar, indirectamente, a las aplicaciones de IA populares que dependen de aceleración gráfica. Aunque no esté relacionado directamente con los clústeres, indica una dirección más amplia para la plataforma.

Reflexiones adicionales

Lo que Apple propone con macOS Tahoe 26.2 no es simplemente conectar ordenadores, sino permitir que varios dispositivos de su ecosistema funcionen como una gran unidad computacional sin hardware externo especializado. Esto coloca a los desarrolladores en una posición muy distinta respecto a hace pocos años: pueden entrenar modelos medianos, hacer inferencia acelerada o prototipar arquitecturas de gran escala sin pagar constantemente por instancias en la nube.

También invita a reflexionar sobre el futuro de la computación personal. A medida que los modelos de IA aumentan en tamaño, la capacidad de construir clústeres locales compactos y con un consumo razonable podría convertirse en un recurso clave para PYMES, centros educativos y laboratorios independientes. La dependencia de la nube no desaparecerá, pero ya no será la única vía para proyectos de cierta ambición.

La informática ha cambiado profundamente: pasar de clústeres de Raspberry Pi que apenas podían ejecutar cálculos vectoriales moderados a sistemas capaces de manejar billones de parámetros en local es un salto técnico que parecía improbable hace apenas unos años. Y ahora está al alcance de cualquiera con varios Macs modernos y cables Thunderbolt 5.