MacBook 接上 RTX 顯卡跑得動了！TinyCorp 成功打通 USB4 eGPU，專為 AI 模型設計

你沒看錯，MacBook 上真的能跑 NVIDIA 顯卡了！AI 新創公司 TinyCorp 再度突破技術限制，讓 RTX 30/40/50 系列顯卡能透過 USB4 介面，搭配外接 GPU 擴充基座在 macOS 上執行 AI 任務，成為 Apple 生態圈內少見支援 NVIDIA 的解法。

但先別太興奮，這功能目前僅限於 AI 開發使用，並不支援顯示輸出，也就是說——想用來打電動或渲染圖像的用戶還得等等。

怎麼做到的？USB4 + 驅動 + NVK 編譯器

TinyCorp 公開的實驗組合如下：

• 使用 ADT-UT3G 擴充基座

• 搭配 任何 RTX 30/40/50 系列顯卡

• 在 Mac 上禁用 SIP（系統完整性保護）

• 安裝驅動：extra/usbgpu/tbgpu

• 安裝 NVK 編譯器：brew install tinymesa

• 執行測試指令：

  DEBUG=2 NV_NAK=1 NV=1 python3 test/test_tiny.py TestTiny.test_plus
  

目前支援 RTX 30、40、50 系列，RTX 20 系列需要額外設定，GTX 系列則尚未支援。

從 TinyCorp 公開的照片可見，一台搭載 M3 Max 的 MacBook Pro 正在運行 Tinygrad（他們自行開發的 AI 框架），並透過 USB4 連接 RTX 顯卡與 ADT-UT3G 擴充基座，機器畫面正在執行命令列測試，代表已能順利驅動 CUDA 類型任務。

自從 Apple 換用自研的 M 系列 ARM 架構晶片後，macOS 原生就不再支援 NVIDIA 顯卡。雖然 M 系列的內建 GPU 效能已相當強悍，但在某些 AI 模型訓練或推論上，RTX 4090、5090 等等 NVIDIA 顯卡的算力仍遠遠領先。

這讓部分 AI 開發者與研究者無法在 Mac 上順利部署 LLM 等模型，因此 TinyCorp 的解法，雖然不支援圖形輸出，但在 開發與本地推論工作流上提供了全新可能性。

什麼情境值得裝？

這項功能對於下列使用者特別有價值：

• 需要在 macOS 上測試或開發 AI 模型（如 LLM、Diffusion）

• 無需顯示輸出，只求 GPU 運算力

• 擁有高階 NVIDIA 顯卡但不想轉移至 Windows/Linux

儘管尚未正式整合至主流工具鏈，但此舉展示了Apple 生態系也能擁抱 NVIDIA，哪怕是非官方的 workaround。