2026.09.01第227号

Xiaomiの1.22TB/sとAppleの1.2TB/s、その適用範囲はまったく異なる

Xiaomiの1.22TB/sはO100チップの近接メモリー帯域幅、Appleの1.2TB/sは512GBユニファイドメモリー全体にかかる帯域幅です。

AI・テック

同じ週に登場したXiaomiのAI Cubeと新型Mac Studio

8月24日、Xiaomiが玄戒（Xuanjie）チップ技術説明会において、独自開発チップ3種とそれらを束ねた「AI Cube」ミニPCのプロトタイプを公開しました。それから数日も経たないうちに、AppleがM5 MaxとM5 Ultraを搭載した新型Mac Studio、M6とM5 Proを搭載した新型Mac miniを発表しました。予約注文は8月27日、出荷開始は9月22日です。

同じ週に、デスクの上に置くAIボックスが2種類登場した格好です。そして双方の発表から、ほぼ同じ数字が飛び出しました。Xiaomiは1.22TB/s、Appleは1.2TB/s。

しかし、この2つの数字は適用される範囲が異なります。そして両社には、さらに重要な共通点が1つあります。**どちらもチップ設計のみを自社で行い、製造とメモリーは外部から調達している点です。**そのサプライヤーリストには、韓国のメモリー企業も名を連ねています。

2つの製品の発表スペック整理

まずは発表内容を正確に整理してみましょう。複数の数字が混ざって出てくるため、誤解しやすいポイントがあるからです。

Xiaomiの玄戒O3は、フラッグシップスマートフォン向けのSoCです。3nmプロセスに240億個のトランジスタ、ダイ面積は133mm²。10コアCPUが最大4.35GHzで駆動し、GPUは16コア、NPUは200 TOPSに達します。目を引くのは、業界で初めてLPDDR6¹に対応した点です。速度は10,667Mbps、帯域幅は113.8GB/sで、LPDDR5X 9600と比べて48%拡大しました。

玄戒O100は、大規模モデルのアクセラレーション用チップです。6nmプロセスに3Dウェハーレベル積層パッケージングを採用し、有効データライン28,672本によって近接メモリー演算²の帯域幅が最大1.22TB/sに達すると発表されました。

玄戒D100は、スマートドライビング（自動運転）向けチップです。3nmプロセスに20コアCPUと16コアNPU、最大160GBのメモリー対応。量産は2027年と報じられています。

AI Cubeは、この3つを束ねたボックスです。150Wの持続性能、最大160GBのユニファイドメモリー、3Bから120Bまでのローカル駆動。航空宇宙グレードのアルミニウムに33,874個のCNC加工穴を開けた、見るからにアピール用の外観となっています。価格も発売日も明かされていません。エンジニアリングプロトタイプです。

Studio 反対側にはAppleが控えています。M5 Ultra Mac Studioは36コアCPUに80コアGPU、最大512GBのユニファイドメモリーと1.2TB/sの帯域幅を誇ります。Appleは「巨大なLLMもオンデバイスで完全に駆動できる」と表現しました。価格は949万ウォンから。M5 Maxは128GBで614GB/s、429万ウォンからとなっています。Mac miniのほうは、M5 Proが64GBで307GB/sで299万ウォン、M6が32GBで170GB/sで149万9千ウォンからです。

1.22TB/sと1.2TB/s、どの範囲にかかる数字なのか

Xiaomiの1.22TB/sと160GBは、結びつけて読んではいけない数値です。

1.22TB/sはO100の近接メモリー帯域幅であり、160GBはD100がサポートするメモリー容量です。別々のチップの異なる数値なのです。「160GBを1.22TB/sで読み出す」システムなど、発表のどこにも存在しません。

Appleの1.2TB/sは性質が異なります。512GBのユニファイドメモリー全体にかかる帯域幅です。1つのチップ、1つのメモリープールなのです。

	最大メモリー	メモリー帯域幅	適用範囲	価格	ステータス
Xiaomi AI Cube	160GB（D100）	1.22TB/s（O100）	チップ別に分離	非公開	プロトタイプ
Mac Studio M5 Ultra	512GB	1.2TB/s	ユニファイドメモリー全体	949万ウォン~	9/22出荷
Mac Studio M5 Max	128GB	614GB/s	ユニファイドメモリー全体	429万ウォン~	9/22出荷
Mac mini M5 Pro	64GB	307GB/s	ユニファイドメモリー全体	299万ウォン~	9/22出荷
Mac mini M6	32GB	170GB/s	ユニファイドメモリー全体	149.9万ウォン~	9/22出荷
NVIDIA DGX Spark	128GB	273GB/s	ユニファイドメモリー全体	3,999ドル	販売中

表にまとめると、今回の発表の真の意味が見えてきます。大規模なモデルを丸ごとメモリーに載せ、その全体を1.2TB/sで読み出せるのは、現時点ではAppleにしかできません。

これが異種チップを組み合わせた構造が払う代償です。性質の異なる3つのチップをつなぎ合わせても、各チップの帯域幅や容量をそのまま足し合わせて使えるわけではありません。チップ間でデータを転送する処理も必要となるため、個々のチップの発表数値をシステム全体の性能として受け取ってはいけないのです。

Appleが優れていてXiaomiが劣っているという話ではありません。発表資料から最大値の数字だけを抜き出して比較すると両製品が同等に見えてしまいますが、実際にはまったく異なる種類の代物であるという意味です。

プロセスとメモリーはどこから調達されるのか

今度は共通点に目を向けてみましょう。

玄戒O3はTSMCのN3Pプロセスで生産されます。Xiaomiが設計し、台湾が製造する構図です。メモリーはさらに興味深い点があります。O3が業界で初めてサポートするというそのLPDDR6について、最初の供給元として有力視されているのはSKハイニックスです。3月に10nm級第6世代（1c）プロセスの開発を完了し、下半期の量産出荷を計画しています。同社は顧客企業を公表していませんが、業界内では初ロットがXiaomiの次世代フラッグシップ向けに供給されるとみられています。サムスン電子も1月に1bプロセスのLPDDR6を発表し、同様の供給競争に加わっています。

しかし、Appleも事情は変わりません。Appleはファウンドリを持っていません。MシリーズはTSMCで生産されています。ユニファイドメモリーと呼んではいるものの、そのDRAMも外部のメモリーメーカーから購入しています。Appleが自らのものとして握っているのは、設計とシステム統合、そしてその上に載せるソフトウェアなのです。

整理すると、両社の構造は驚くほど似通っています。

設計：それぞれ独自
製造：TSMC
メモリー：外部DRAMメーカー

つまり、**設計のみを自前で行い、製造とメモリーを外部から調達する手法は、Xiaomi特有の事情ではなく、この産業における標準的な戦略なのです。**Appleが20年をかけて証明し、Xiaomiも今、同じ道をたどっています。

xiaomi それゆえ、「XiaomiがNVIDIAもAMDもファーウェイのAscend（昇騰）もなくAIボックスを作り上げた」という見方は半分しか当たっていません。自前でやったのは設計だけであり、製造とメモリーは世界トップクラスのサプライヤーから通常通り購入しているからです。

ここにファーウェイとの決定的な違いがあります。ファーウェイは制裁対象であるため、TSMCの最先端プロセスにアクセスできず、SMICのプロセスと独自調達のメモリーでAscendを製造せざるを得ません。そのため、ファーウェイのチップは技術的自立の象徴であると同時に、プロセスの制約が生んだ産物でもあります。一方のXiaomiは制裁線の外側にいるため、最高峰のファウンドリと最高峰のメモリーをそのまま調達できます。Xiaomiがファーウェイよりも先進的なプロセスのチップを発表できる理由は、技術力の差ではなく、制裁対象であるかどうかの違いにすぎません。

O100が6nmに3D積層を採用したのも、同じ論理で読み解けます。HBM³は高価であり、供給量の事実上すべてがデータセンター向けGPUに押さえられています。個人向けのボックスに組み込むのは困難です。そこで、ウェハーレベルで演算チップとメモリーを直接積み重ねて距離を縮めるという迂回路を選びました。最先端プロセスを必要としない領域では、1世代前のプロセスを活用してコストを抑えているのです。

自動運転向けのD100がデスクトップAIボックスに搭載された理由

今回の発表で私が最も長い時間見つめていたのは、D100でした。

D100はスマートドライビング向けチップですが、それがデスクトップ型AIボックスに搭載されています。一見奇妙に思えますが、求められる要件を書き出してみると合点がいきます。車載用AIチップは大容量メモリーを接続でき、発熱と消費電力が制御され、常時起動の状態で安定して動作しなければなりません。これはローカルLLMボックスの要件とほぼ一致します。

つまりXiaomiは、新たなカテゴリーのために新しいチップを作ったわけではありません。**自動車向けとしてすでに開発していたチップの用途を1つ増やしただけなのです。**スマートフォン、車、家電、そしてPCを単一のチップファミリーで束ねる構想です。AppleがiPhone向けのAシリーズをスケールアップさせてMacへと移行させた道筋と、方向が異なるだけで構造は同じです。

studio 韓国の視点から見た示唆も1つあります。ハナ証券の資料には、CXMT（長鑫存儲）のDRAM生産シェアがマイクロンに匹敵する水準に達しているとみる推計もあります。これは売上シェアとは異なる指標です。現状ではXiaomiは韓国製メモリーを購入しています。しかし、設計を自前で行う企業にとって、メモリーのサプライヤーはいつでも切り替え可能な交渉の対象にすぎません。現時点での初回供給は喜ばしいことですが、それが直ちに長期契約を意味するわけではないのです。

率直に付け加えれば、AI Cubeはまだプロトタイプです。価格も発売日も定まっておらず、D100の量産が2027年であることを踏まえると、このボックスが実際に市販されるのは早くても再来年の話です。対するMac Studioは来月届きます。AI Cubeは早くても再来年、Mac Studioは来月というこの発売時期の差こそが、現在の両社の真の格差なのです。

Oswarldの視点

私は、今回の発表を「中国の半導体勃興」と解釈することには反対です。むしろ、最先端プロセスとメモリーを依然として外部から調達しなければならないという事実が、今回の発表によってより鮮明になりました。もっとも、それはAppleにとっても同様ですが。

私が注目しているのは、設計のみを自前で行うだけでも新たなカテゴリーを切り拓けるという点です。GTM（Go-To-Market）戦略を策定する中で私が繰り返し目にしてきたのも、新カテゴリーを切り拓くのは部品を発明した企業ではなく、既存部品の組み合わせを再定義した企業であるという事実でした。

そうであるなら、Xiaomiの勝負所は性能ではなく価格です。Appleは512GBのユニファイドメモリーと1.2TB/sの帯域幅を949万ウォンから販売しています。Xiaomiがこの市場で存在感を示すには、同等のスペックを半額で投入するか、Appleがまったく相手にしていないエントリー層を刈り取るしかありません。Xiaomiが過去15年間にわたって最も得意としてきたのは、まさにその戦い方です。

私自身もローカルAIを実際に動かしています。Mac Studioを常駐の推論サーバーに据え、MacBookをクライアントとして使っていますが、コーディングエージェントをローカルモデルに接続して動かすことも今や実用レベルになりました。ただし、「何らの制約もなく」と言い切るのには慎重にならざるを得ません。2つの壁にぶつかるからです。コンテキスト長が小さく設定されていると対話が長引いた際に冒頭部分が警告なしに切り捨てられ、複数ファイルにまたがる難度の高い推論ではリトライが顕著に増加します。

したがって私の見立てでは、ローカルがクラウドを置き換えるのではなく、タスクが2種類に分岐すると考えています。反復的で機密性の高いタスクはローカルへと移行し、高度な判断が求められるタスクはクラウドに残ります。両社が狙っているのはローカルへとシフトしていく側の市場であり、そこでは性能ではなくメモリー容量と価格が勝負の分かれ目になる可能性が高いでしょう。

おわりに

3行でまとめます。

Xiaomiの1.22TB/sとAppleの1.2TB/sは、**適用範囲が異なります。**大規模モデルを丸ごと載せて全体をその速度で読み出せるのは、現時点ではAppleにしかできません。
両社ともに完全な自立ではなく、設計のみを自前で行い、残りは外部調達する手法をとっています。いずれもTSMCのプロセスと外部DRAMメーカーのメモリーに依存している点で構造は同じです。ファーウェイにできずXiaomiにできる理由は、技術ではなく制裁線の内側か外側かの違いです。
ローカルAIハードウェアは全く新しいカテゴリーではなく、既存のチップファミリーの派生市場として開かれつつあります。Xiaomiにとっては自動運転チップが、AppleにとってはiPhoneのチップがそのルーツです。

発表スペックを読み解く際は、各数値がどのチップのものなのか、そしてどの範囲に適用されるのかをまず切り分けてみることをお勧めします。性質の異なるチップを束ねた発表では、それだけでも誇張された比較の多くを見分けることができます。

💬 ローカルモデルにコーディングエージェントを接続して使ってみた方はいらっしゃいますか？どのようなタスクまではローカルで十分であり、どこからクラウドに戻らざるを得なかったか、モデル名とともにコメントでお聞かせください。事例が集まりましたら、次号で「ローカルに移行しても問題ないタスク一覧」としてまとめてみたいと思います。

💬 上記の質問について、ぜひ皆さんのご経験をお寄せください。

📨 Mac Studioの構成に悩んでいる同僚がいらっしゃいましたら、ぜひこの記事をシェアしてください。

参考資料と関連リンク

主要出典

Apple Newsroom、「Apple、M5 MaxとM5 Ultraを搭載した新しいMac Studioを発表」、2026年8月。リンク ··· 512GB・1.2TB/s・949万ウォンという本稿の比較基準がすべてここにあります。
Apple Newsroom、「Apple、完全に新しいM6とM5 Proを搭載したさらに強力なMac miniを発表」、2026年8月。リンク ··· ローカルAIエントリー帯の価格と帯域幅を確認できます。M6の32GB・170GB/sが現実的な下限です。
IT之家、「小米 AI Cube 原型机公布」、2026年8月24日。リンク ··· 発表当日のスペックが最も細かく整理された原文です。3つのチップの数値を切り分けて確認するにはここからご覧ください。
Notebookcheck, “Xiaomi unveils AI Cube mini PC with three Xring chips and 150 W performance”, 2026. リンク ··· D100の2027年量産計画がここに記載されています。
HotHardware, “Xiaomi Taps TSMC For 3nm Xring O3 Chip With LPDDR6”, 2026. リンク ··· N3Pプロセス、240億個のトランジスタ、133mm²のダイ面積の出典です。「組み立て」テーゼの核心的な根拠です。
ヘラルド経済、「【独自】SKハイニックス、LPDDR6を下半期に量産…Xiaomiに初供給」、2026年7月28日。リンク ··· 韓国製メモリーがこの構図のどこに位置づけられるかを確認できます。CXMTのシェアに関する言及も含まれています。
マネートゥデイ、「Fold8に似たXiaomiスマホ登場へ…「業界初LPDDR6」独自チップで勝負」、2026年8月25日。リンク ··· O3に関する韓国内報道の中で数値が最も正確です。113.8GB/sおよび48%向上の数値をここで確認しました。

背景知識

EXO Labs, “Combining NVIDIA DGX Spark + Apple Mac Studio for 4x Faster LLM Inference”. リンク ··· DGX Sparkの128GB・273GB/sといった基準位置を把握する際に有用です。帯域幅と容量がなぜ別個に動くのかが理解できます。
OllamaおよびCodex CLIのローカルモデル連携ガイド ··· コーディングエージェントをローカルモデルに接続する手順や、コンテキストが警告なく切り捨てられる問題の解決策がまとめられています。

著者 アン・グァンソプ（Oswarld） は世宗大学校兼任教授、INLEVEL9 戦略コンサルタントです。経歴、研究、著書、最近の活動は著者紹介で更新しています。最近の活動 · 2026年7月：HEMA-2: A Consolidation-Aware Tri-Memory Architecture with Multi-Channel Scheduling for Lifelong Conversational AI。

📝 用語解説

각주

LPDDR6：スマートフォンやノートPCに用いる低電力DRAMの次世代規格です。前世代のLPDDR5Xよりも同じ電力でより多くのデータを転送できます。AIモデルは計算処理よりもデータ転送でボトルネックが生じることが多いため、オンデバイスAIにおいては、この規格移行が体感性能の向上に直結します。 ↩
近接メモリー演算（Near-Memory Computing）：演算チップとメモリーを物理的に極力近づけ、データが行き来する距離を短縮する設計手法です。倉庫を工場のすぐ隣に移転するようなイメージです。距離が短くなれば、同じ時間内により多くのデータを転送でき、消費電力も低減できます。 ↩
HBM（High Bandwidth Memory）：DRAMを垂直に積層し、帯域幅を大幅に引き上げたメモリーです。主にAIアクセラレータに搭載されますが、高価であり生産量も限られているため、個人向けデバイスに組み込むことは現時点では困難です。 ↩