MacStudioがAI利用に致命的に向かない理由

CUDAへの非対応: AI開発のデファクトスタンダードであるNVIDIAのCUDA（GPUコンピューティングプラットフォーム）に対応していません。多くのAIモデルやフレームワークはCUDAを前提に構築されているため、Mac Studioではネイティブな高速処理ができず、NVIDIA製GPU搭載マシンに比べて処理速度が大幅に劣ります。

ソフトウェアとツールチェーンの遅れ: macOS向けのAIライブラリ（Metal Performance Shadersなど）は、長年にわたるNVIDIAのエコシステムに比べると、対応モデルの種類や最適化、ツールの豊富さで大きく劣っています。これにより、開発者は互換性の問題に直面しやすく、反復作業の速度が低下します。

高コストな統一メモリ: Mac Studioの強みであるユニファイドメモリ（CPUとGPUが共有する大容量メモリ）は、大規模なAIモデルを動かす上では有用です。しかし、NVIDIA製GPU搭載マシンに比べて、同等の性能を確保するための初期コストが非常に高くなります。メモリは購入後の増設ができないため、後から容量不足に陥るリスクもあります。

eGPUやPCIeの非サポート: Mac StudioはeGPU（外付けGPU）やPCIeスロットによる拡張に対応していないため、AIワークロードのパフォーマンスを向上させるための柔軟性がありません。NVIDIA製GPUなど、AppleのMシリーズチップ以外のハードウェアを組み合わせることは不可能です。

AIネットワーク用途での制約
AI研究や生成AIの開発現場では、数十～数百枚のGPUをNVLINK等で束ね、各ノード間で大容量の重みや特徴マップを高速交換する使い方が主流です。
NVLINKがないMacStudioだと、複数台のマシン間通信は一般的なEthernetやInfiniBand（ネットワーク経由）に頼らざるを得ず、明らかに遅延・帯域制約が発生し、分散学習効率が大きく劣化します。