建模太阳磁场、运行本地大模型！为什么学生都爱用Macbook Air？

一台、两台、三台、四台、五台，放眼看过去，到处都是MacBook Air。

上周参加苹果在上海举办的Mac学生活动，现场一共展示了16个学生作品。作品涉及天文学、人工智能、编程开发、数据分析和三维创作，完成度都相当高。更明显的变化是，现场超过一半的Mac都是MacBook Air。

两年前，这个比例还只有20%。

2023年举办第一届Mac学生活动时，5位上台分享的学生中，有4位使用的是搭载M1 Pro或M1 Max芯片的MacBook Pro。那时很多人默认，大学生只要涉及编程、建模、科研或专业软件，就应该买Pro。Air虽然轻，但性能可能撑不住复杂课程，更别说科研计算。

到了M4这一代，情况完全变了。学生不再把MacBook Air当成只能查资料、写论文和做PPT的入门电脑，而是直接用它处理过去需要高性能笔记本才能完成的工作。

活动中，来自南京大学的一位朱博士展示了自己的研究流程。他所学的是天文学，但日常工作和很多人想象中的“拿望远镜看星星”并不一样。他需要对太阳磁场进行建模，通过计算结果估计太阳活动。

这套工作用到了IRI。它是一款专门处理和分析天文数据的建模软件，从上世纪80年代开始就是天文领域常见的标准工具。由于软件具有开源属性，可以直接在Mac环境中运行。

他的整套流程很典型。使用Anaconda和Python管理运行环境、编写代码，通过Open MPI加速多线程任务，再用ParaView查看太阳磁场模拟结果。遇到本地设备处理不了的大规模计算，还会通过终端连接超算集群，提交并行运算任务。

看完这套流程，很难再说Mac只适合少数计算机专业学生。

很多理工科的学习和研究，本来就离不开计算机模拟、数据处理与可视化。物理、化学、天文、生物和工程类专业，都可能频繁使用Python、MATLAB以及各种开源工具。实验室里的操作只是科研的一部分，大量时间仍然要花在整理数据、修改代码、运行模型和分析结果上。

只要专业依赖的软件能够在macOS上正常使用，Mac不仅可以完成任务，整体体验还比较顺畅。

性能变化也很直接。

2021年，我买过一台16英寸MacBook Pro，搭载M1 Max芯片和32GB内存，当时花了将近3万块。那是苹果第一代自研芯片时代的高性能机型，无论CPU、GPU还是内存带宽，都属于当时Mac笔记本中的旗舰水平。

仅仅过了4年，搭载M4芯片的MacBook Air，在大量日常任务中的表现，已经基本不输那台M1 Max版MacBook Pro。

价格差距却很明显。现在二手平台上的M1 Max机型，大约只能卖到9000元左右，而全新的MacBook Air起售价只有7499元。过去接近3万元才能买到的部分体验，现在已经进入七八千元价位。

从参数看，M4配备10核心CPU，包括4颗高性能核心和6颗高效能核心。它的CPU单核心性能比M1 Max快约50%，多核心性能也快约10%。

这意味着打开软件、处理文档、编译中小型项目、运行数据脚本以及切换多个应用时，M4 MacBook Air并不会因为产品定位更低就明显落后。很多依赖CPU响应速度的任务，它甚至比当年的旗舰机型更快。

GPU方面，M1 Max依然有明显的纸面优势。M1 Max理论算力达到10.4 TFLOPS，M4只有4.26 TFLOPS，前者超过后者两倍。

但理论算力并不能直接等同于所有软件中的实际速度。

我用两台机器测试了本地大模型推理。M4运行8B模型时，每秒大约可以生成20个token，运行12B模型时大约是13个token。这个速度已经能够用于日常问答、整理文本和辅助写代码。

M1 Max在大模型上的优势更明显。运行38B模型时，它的速度比M4快了一倍多；运行12B模型时，可以达到每秒33个token。

问题在于，很多个人用户并不需要追求特别高的生成速度。对本地模型来说，每秒超过15个token，实际使用时已经比较流畅。只要不是同时服务多人，也不是运行超大参数模型，M4 MacBook Air的性能完全可以满足日常辅助需求。

Blender渲染测试的结果更有意思。虽然M1 Max的理论GPU性能强得多，但在两个测试场景中，M4都超过了M1 Max。

原因并不复杂。M1 Max的算力依然很强，但它毕竟属于较早一代架构，内存子系统还保留着部分移动端设计思路，尤其是TLB缓存设计偏小。Blender这类三维渲染软件对内存访问、缓存效率和带宽调度都很敏感，单纯提高计算单元数量，并不一定能获得同等比例的性能提升。

这类设计问题从M2时代开始得到改善，M3和M4还加入了光线追踪支持。新架构在特定软件中的效率更高，因此会出现基础款新芯片超过老旗舰的情况。

学生用户从Pro转向Air，也和这几年的软件环境有关。

M1刚推出时，很多人不知道苹果自研芯片到底能不能稳定支撑专业任务。初代M1最高只有16GB内存，部分专业软件还没有完成适配，只能通过转译环境运行。软件兼容性不确定，内存上限又比较明显，购买Pro或Max芯片，相当于多留一些性能余量。

经过两三年的适配，大部分常用软件已经原生支持Apple Silicon。基础款芯片的CPU性能也超过了当年的M1 Max，MacBook Air还提供了32GB内存选项。对那些需要较大内存，但不需要顶级GPU性能的用户来说，Air自然变得更合适。

学生真正需要的性能，也没有很多人想得那么夸张。

Pro和Max芯片相对基础款芯片的主要提升，集中在GPU核心数量、内存带宽、视频编解码能力、持续高负载表现和外接设备支持。天天做3D渲染、复杂视频制作、超大工程编译或AI训练的人，确实可以从这些性能中受益。

可大部分学生的高频任务，仍然是Office三件套、微信、飞书、浏览器、PDF阅读、代码编辑、数据分析和在线会议。这些工作更依赖CPU性能、内存容量以及系统响应速度，并不会长期占满高规格GPU。

今天的Max芯片，本来就是为少数专业用户准备的高端生产力方案。对于大部分大学生，基础款M系列芯片已经够用。与其把预算投入很少使用的图形性能，不如增加内存或存储空间。

性能足够，价格更低，重量更轻，还能建模太阳磁场、运行本地大模型。对多数学生而言，这已经是一个很容易做出的选择。