Se ha especulado mucho sobre el uso del chipset A18 Pro en la MacBook Neo. Tras el reciente anuncio de Apple de su Mac portátil más económica, analizamos a fondo sus especificaciones internas para descubrir posibles medidas de ahorro que hayan influido en su diseño. Nuestra investigación reveló un contraste significativo entre el chip de la MacBook Neo y el utilizado en dispositivos de la generación anterior, en concreto el iPhone 16 Pro y el iPhone 16 Pro Max.
A18 Pro en el MacBook Neo: una CPU de 5 núcleos, a diferencia de los 6 núcleos del iPhone 16 Pro
A diferencia del iPhone 16 Pro y el iPhone 16 Pro Max, que cuentan con un procesador A18 Pro con una robusta CPU de 6 núcleos y una GPU de 6 núcleos, el MacBook Neo emplea una versión ligeramente menos potente con una GPU de 5 núcleos. Este uso estratégico de la agrupación de chips destaca el enfoque de Apple en su línea de productos más económica, una tendencia común observada en el recientemente presentado iPhone 17e, que funciona con un chip A19 menos potente, y el iPad Air M4, configurado con una CPU de 8 núcleos. Estos ajustes pueden comprometer notablemente el rendimiento general para mantener la rentabilidad.
A pesar de estos cambios, varias especificaciones del MacBook Neo se mantienen constantes. El dispositivo conserva su CPU de 6 núcleos, admite trazado de rayos acelerado por hardware e incluye un Neural Engine de 16 núcleos. Además, Apple ha revelado que el ancho de banda de memoria del A18 Pro es de 60 GB/s. Si bien esto es algo decepcionante en comparación con las ofertas de gama alta, es fundamental tener en cuenta que el MacBook Neo no está diseñado para competir en el segmento premium.

Un aspecto importante que nos interesa explorar es el rendimiento térmico del A18 Pro dentro del chasis más grande del MacBook Neo. A diferencia del entorno térmicamente limitado del iPhone 16 Pro y el iPhone 16 Pro Max, el MacBook Neo podría proporcionar al A18 Pro una mejor gestión térmica, lo que podría mejorar su rendimiento sostenido. Sin embargo, la reducción a un núcleo de GPU menos plantea dudas sobre sus capacidades gráficas en aplicaciones exigentes.
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