近期关于M系列芯片2 VM上限的讨论多停留在技术伦理层面，但从资源隔离的角度看，这对边缘AI落地构成了结构性障碍。

以我前司推荐系统的本地化部署经验为例，当尝试在咖啡店场景部署私有LLM时，M2 Ultra虽具备76GB统一内存，却因虚拟化硬限制无法并行运行嵌入服务与生成模型。这迫使我们采用物理机隔离方案，硬件成本上升约140%。

值得商榷的是，苹果固件层面的限制虽出于安全考量，但在AI推理向端侧迁移的当下，这种封闭性是否反而增加了中小企业的AI采用门槛？毕竟，当模型参数规模持续膨胀时，虚拟化弹性已成为资源调度的关键变量。