La relación entre Apple y NVIDIA ha atravesado momentos difíciles en los últimos diez años. La restricción sobre los controladores de tarjetas gráficas en macOS Mojave y el lanzamiento del chip M1 fueron decisivos para la distanciación de ambas compañías. Sin embargo, en medio del crecimiento explosivo de la inteligencia artificial, Apple ha comenzado a considerar la compatibilidad con el hardware de NVIDIA.
Según AppleInsider, Apple está desarrollando soporte para CUDA, lo cual facilitaría la ejecución de aplicaciones en tarjetas gráficas NVIDIA. Aunque esto podría sonar emocionante, especialmente si piensas en una eGPU para tu MacBook, es importante destacar que este esfuerzo se centra en MLX, el marco de aprendizaje automático de Apple.
Apple está trabajando para que los proyectos de inteligencia artificial se puedan exportar y operar en hardware NVIDIA. Un desarrollador podría escribir y probar su código en una Mac, aprovechando la optimización de MLX para Apple Silicon, y luego transferir ese código a un sistema más robusto que opere con las GPUs de NVIDIA, lo que representaría una reducción de costos a largo plazo.
Aunque aún no hay una confirmación oficial, el proyecto ha estado en desarrollo desde marzo de 2025 y cuenta con el apoyo de Apple. El repositorio en GitHub indica que el backend para MLX puede funcionar en Linux con CUDA 12 y SM 7.0 (Volta) o superiores. Algunos desarrolladores han reportado que los ejemplos funcionan en computadoras con Ubuntu 22.04 y CUDA 11.6.
Apple y NVIDIA: Una nueva alianza gracias a la IA
Es importante recordar que Apple y NVIDIA no son adversarios irreconciliables. Aunque tuvieron un notorio desencuentro en 2018, la inteligencia artificial ha jugado un papel crucial en suavizar sus diferencias. Un ejemplo de esto ocurrió a fines de 2024, cuando Apple reveló detalles de ReDrafter, un método que mejora la inferencia en modelos utilizando tecnología NVIDIA.
«Al evaluar un modelo de producción de miles de millones de parámetros en una GPU NVIDIA, hemos observado una mejora de 2.7 veces en la velocidad de procesamiento de tokens usando el marco de aceleración de inferencia TensorRT-LLM«, explicó Apple. «Los resultados sugieren que esta tecnología podría reducir significativamente la latencia que experimentan los usuarios, al tiempo que utiliza menos recursos de GPU y consume menos energía«.
Desde el punto de vista del desarrollo, el proyecto MLX + CUDA podría significar un ahorro en los costos de desarrollo durante sus etapas iniciales. Los equipos de desarrollo no necesitarían realizar grandes inversiones, ya que podrían escribir y probar el código en la Mac antes de migrarlo a computadoras más potentes. Esto es especialmente ventajoso dada la alta demanda y el costo de las tarjetas gráficas especializadas en IA.
La implementación es unidireccional. Esto significa que el código CUDA no podrá ejecutarse de manera nativa en macOS, ni se podrán cargar proyectos diseñados para CUDA directamente en MLX. Quizás lo más decepcionante es que los usuarios no podrán instalar una RTX 4090 en el slot PCIe de su Mac Pro, ya que no existe soporte oficial ni controladores de NVIDIA.
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