KI-Hype sorgt für Lieferengpässe: High-End-Macs mit viel Arbeitsspeicher knapp

Wer aktuell einen Mac mit viel gemeinsamer Speicherarchitektur bestellen will, braucht Geduld. Vor allem Modelle mit stark aufgerüstetem Arbeitsspeicher haben ungewöhnlich lange Lieferzeiten.

Im Fokus stehen dabei Konfigurationen, die sich besonders gut für lokal laufende KI-Assistenten eignen – und genau hier scheinen Nachfrage und Angebot auseinanderzulaufen.

Lange Wartezeiten bei speicherstarken Mac-Konfigurationen

Apple-Kund:innen berichten derzeit von deutlich längeren Lieferzeiten bei mehreren Mac-Modellen mit erweitertem gemeinsam genutztem Speicher. Basismodelle wie MacBook Air, iMac, der Mac mini mit M4-Chip und andere Standardkonfigurationen sind vielerorts weiterhin am selben Tag erhältlich.

Sobald Ihr jedoch den gemeinsamen Speicher hochkonfiguriert, verlängert sich die Wartezeit spürbar. Bei vielen Modellen kann sich die Auslieferung dann um bis zu drei Wochen verzögern. Besonders deutlich zeigt sich die Situation beim Mac Studio mit M3 Ultra und 512 GB gemeinsamem Arbeitsspeicher: Hier liegt die Lieferzeit inzwischen bei fünf bis sechs Wochen.

Alex Finn, Gründer und Geschäftsführer von Creator Buddy, führt in einem Beitrag auf X diese Knappheit auf eine stark gestiegene Nachfrage nach „dem ersten echten KI-Agenten“ zurück, womit vermutlich OpenClaw gemeint ist. OpenClaw, früher unter den Namen Clawdbot und Moltbot bekannt, ist ein lokal laufender, quelloffener KI-Agent, der derzeit viel Aufmerksamkeit im Netz erhält.

Warum Macs für lokale KI-Agenten attraktiv sind

Während Rechenzentren in großem Stil KI-Grafikprozessoren einkaufen und einige Start-ups auf Mehrfach-Gaming-GPU-Setups zum Trainieren von KI-Modellen setzen, sind solche Lösungen für lokal laufende, agentenbasierte KI auf dem eigenen Rechner weniger geeignet. Das gilt besonders, wenn Ihr sehr große Modelle mit 70 Milliarden Parametern im FP16-Format einsetzen wollt.

Laut dem KI-Investor Ben Pouladian benötigt allein das Gewichtemodell dafür rund 140 GB Speicher. Das passt nicht in eine einzelne RTX 5090 mit 32 GB Grafikspeicher. Selbst wenn Ihr fünf Grafikkarten mit insgesamt 160 GB VRAM kombiniert, bleibt der Flaschenhals durch die PCI-Express-Anbindung bestehen.

Hier setzt Apples Architektur mit gemeinsam genutztem Arbeitsspeicher an. Zwar ist High Bandwidth Memory (HBM) immer noch deutlich schneller als der in Macs und MacBooks verbaute LPDDR-Speicher, doch teilen sich CPU, GPU und Neural Engine denselben Speicherbereich. Dadurch entfallen Engpässe über PCI Express und es werden keine Brückentechnologien wie NVLink benötigt, die üblicherweise Server-Grafikkarten vorbehalten sind.

Das Unternehmen Eternal AI berichtet, dass es bereits seit 2024 Cluster aus Mac Studio-Systemen für langfristige, agentenbasierte Aufgaben und lokale, private große Sprachmodelle nutzt. Diese Mac-Cluster hätten sich dafür als sehr gut geeignet erwiesen.

Wachsende Nachfrage verschärft den Speichermangel

Vor diesem Hintergrund kaufen immer mehr Anwender:innen, die ihren eigenen lokalen KI-Agenten betreiben wollen, Mac-Modelle mit großer Speicherausstattung. Betroffen sind nicht nur Mac Studio-Systeme mit M3 Ultra und 512 GB gemeinsamem Speicher. Auch Mac mini und MacBook Pro mit aufgerüstetem Speicher haben inzwischen Lieferzeiten von zwei bis drei Wochen.

Ob die Verzögerungen ausschließlich auf die starke Nachfrage nach KI-Hardware für den lokalen Einsatz zurückgehen, ist unklar. Apple-Chef Tim Cook hat jedoch eingeräumt, dass der Konzern beim Speichernachschub hinterherläuft, um die hohe Kundennachfrage zu bedienen. Zusätzlicher Druck von der Verbraucherseite dürfte die bestehende Knappheit bei Speicherchips aber nicht entschärfen, zumal der Markt aktuell vor allem durch große KI-Anbieter und institutionelle Käufer:innen dominiert wird.

Via: https://www.tomshardware.com

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