2026年8月に発表された「Mac Studio (M5 MaxまたはM5 Ultra)」では、M5 Ultraを搭載したモデルが登場した。

M5 UltraはM5 Maxを2個Ultra Fusionで結合した最強のAppleシリコンだ。今回はこのM5 Ultraについて深掘りしてみたい。

まずM4 UltraのベースとなるM4 Max自体が、モノリシックダイ（単一のシリコンダイ）としてはレチクル限界（回路をダイに焼き付けるEUVリソグラフィ技術の限界サイズ）に達していた。

M4 Maxの総トランジスタ数は公式には発表されていないが、M3 Maxが920億トランジスタ、M4がM3比で12%トランジスタ数が増えていたことから考えると、M4 Maxでは1,000億トランジスタを越えていたことは容易に想像できる。

M4 Ultraを作るには、M4 MaxにさらにUltra Fusionのためのインターコネクトエリアを設ける必要があり、これはさらに数%ダイサイズが大きくなることを意味している。

ちなみにモノリシックダイとしては最大級とされるNVIDIA Blackwellは１つのダイで1,040億トランジスタなので、M4 Maxはこれと同等、もしくはそれを上回る巨大なダイだったことは間違いない。

レチクル限界に近いダイサイズは単一ウエハーからの獲得数が少なくなるだけでなく、歩留まりも悪化するため極めて高価格になる。

もう１つの理由はすでにM5のリリースを目前に控えていたことだ。

M3 Ultraのリリースが2025年3月、M5が同年10月のリリースなので、M4 Ultraはその企画時点で、すでに設計の終わっているM5シリーズとの性能比較ができたはずだ。M5 Ultraのような膨大なGPUとメモリ規模を持つAppleシリコンの用途は、AppleがMac Studioの発表時に訴求したように、大きなAIモデルを高速に実行できることである。

この点において、Neural Acceleratorを有するM5シリーズと、それを持たないM4シリーズの性能差は圧倒的だ。

Apple自身がM5シリーズのAI性能をM4シリーズの4倍、と紹介しているように、AI用途においてM4 UltraはM5 Maxにすら劣る可能性が高い。それを踏まえたうえで、あえてM4 Ultraのリリースを急ぐ必然性はなかったと考えられる。

M5 ProとM5 Maxでは、ついにWMCM（Wafer-level Multi Chip Module）が採用された。これは複数のダイを高密度に結合して１つのチップを作り上げるパッケージ技術で、M5 Pro/Maxに採用されたのはTSMCのSoIC-mH（Small Outline Integrated Circuit Molding-Horizontal）だと考えられる。

M5 Pro/MaxのダイはCPUダイとGPUダイに分割され、これをチップレット上に横に並べてモールディング（Molding-Horizontal）し、両者をインターポーザでパンプレス接続する。これによってUltra Fusionより高密度かつ高速な伝送路を実現し、UMA（Unified Memory Architecture）のメリットを損なうことなくWMCMを実現している。

M5 Pro、M5 Max、M5 Ultraのチップデザイン予想。従来モノリシック（単一）ダイだったM5 ProとM5 MaxはCPUダイとGPUダイに分割された。これによって両者のCPUダイは共通化され、GPUダイはM5 ProとM5 Maxで別設計となり、GPUコア数とメモリ帯域が１：２となっている。M5 UltraはM5 Maxをチップ（サブスレート）上に２つ搭載し、両者をUltra Fusionで接続した構成となった。

M5 Ultraはその結合したM5 Maxを２つ、さらにUltra Fusionで結合したものだ。

その接続帯域はM2 Ultraの2.5TB/秒以上から、M5 Ultraでは4.4TB/秒以上へと高速化されている。このようにM5 Ultraでは目的や性能の異なる2種類のWMCM技術が併用されていると考えられる。

CounterPointの解析結果を参考に推測したM5シリーズの内部レイアウト。M5 ProとM5 MaxのCPUダイは共通で、M5 MaxのGPUダイはM5 ProのGPUダイを上下反転して２個結合した設計になっている。GPUダイの設計手法はモノリシックダイのM1 Pro/MaxやM2 Pro/Maxと共通しており、そこにWMCM技術を導入したのがM5 Pro/Maxであることがわかる。

参考資料：Apple M5 Pro Chip Teardown Analysis: Apple Silicon Chiplet Era Beckons（Counterpoint Research）

M5 MaxやM5 Ultraのような膨大なGPUコアとメモリ規模を持つAppleシリコンと、それを搭載するMac Studioの魅力は、Appleがそのリリースで提示したようにさまざまなローカルAI処理を単体でこなせる点だ。そしてこのような利用シーンで重要になるのが、AI（GPU）が利用できるメモリサイズだ。

市場ではNVIDIAのGPUを搭載した製品がこのカテゴリーを席巻している。それはCUDAという圧倒的なエコシステムの恩恵と、NVIDIA GPUの優れたAI演算性能に支えられている。

その一方で個人ユーザが導入できるソリューションでは、圧倒的にメモリが足りない。最強のGPUカードとされるGeForce RTX 5090ですら32GBが上限だ。RTX PRO 6000 Blackwellなら96GBを選べるが、乗用車が購入できる価格帯になる。（それもGPUカードだけで）

発表されたMac miniおよびMac Studioのメモリ仕様と価格を、NVIDIAの最新のGeForce RTX 50シリーズGPUカード（PC本体は別途必要）と比較した。NVIDIAのBlackwell GPUは圧倒的なAI演算性能を誇るが、反面搭載メモリ容量に大きな制限がある。ローカルAIでは「搭載されたメモリ以上のサイズのAIモデルを動かせない」という制約があるため、より賢い（パラメータ数の大きい）モデルを動かすには多くのメモリが必要になる。またAIエージェントをローカル環境で動かすには、さらに多くのメモリが要求される。

一方、UMAを採用するAppleシリコンでは、メインメモリの多くをGPUに割り当てることができる。しかもメモリオプション追加のコストは（最近は高騰しているものの）かなり低い。このため２～３年ほど前からMac miniやMac StudioがAIサーバとして選ばれる機会が増えた。（一時はM4/M4 Pro搭載Mac miniが市場から消えるほどに）今回Neural Acceleratorを搭載したM5シリーズのラインナップが出揃ったことで、このようなAIニーズにおける魅力が一層増したことは疑いの余地がない。


さらに最近はLLMだけではなく、AIエージェント（自立型AI）の利用が急速に普及している。自立型AIは自ら「判断と行動」を行うため、プライバシーや機密保護、そして大規模なトークン消費にともなうクラウドコストの爆発的増加などの観点から、ローカル（またはオンプロミス）生成のニーズが増大している。

AIエージェントでは今まで以上に多くのメモリと、高いCPU性能も求められるようになる。そのすべてをバランス良く、かつ比較的リーズナブルで実現する新しいMac mini（M6またはM5 Pro）とMac Studio（M5 MaxまたはM5 Ultra）は、AI用途でPCを使うユーザからみて非常に魅力的な存在となることは違いないだろう。

執筆：MysticRoom Tak.