8月31日消息,据 The Information 报道,OpenAI 已采购数以万计的 Mac mini 和 Mac Studio,用于强化学习训练电脑使用智能体(computer-use agent),采购量一度让高配机型断货数月,OpenAI 仍在继续买入。Anthropic 走的是租用路线,通过 AWS 租用 Mac mini 完成类似训练。两家头部公司把消费级台式机买成了 AI 基础设施,这在一年前还难以想象。
数以万计的 Mac,买来做什么
据 The Information 援引 OpenAI 内部知情人士的说法,这批 Mac 的用途非常具体:训练能够自主操作电脑的智能体。这类系统要在真实桌面上完成编辑测试代码、整理邮箱、总结文档等多步骤任务,训练方式是强化学习,模型反复在环境里操作、拿到反馈、修正行为。
OpenAI 对这条线的投入是公开的。其招聘页面上设有 Agent Post-Training 团队的 computer-use 研究岗位,最新模型的训练各阶段都加入了专门提升电脑操作能力的数据和流程。Anthropic 的 Claude 早在 2024 年就上线了电脑控制能力,租用的 Mac 支撑的正是同类训练。 为什么是 Mac,不是 GPU 集群
答案藏在训练范式的差异里。预训练大模型需要的是纯算力,英伟达 GPU 集群仍是主力;但 computer-use agent 的强化学习需要的是大量真实、可交互的桌面环境,模型必须真的在一台台机器上点击、输入、看屏幕。macOS 环境的原生载体就是 Mac,这一需求没有多少替代品。
硬件特性放大了这层匹配。Apple Silicon 采用统一内存架构,CPU 与 GPU 共享同一内存池,避免了英伟达 GPU 显存与系统内存分离带来的数据搬运开销;Mac mini 和 Mac Studio 的散热设计支持长时间满载运行;通过 EXO Labs 这类开源项目,多台 Mac 还能组成集群运行大参数模型。对运行强化学习环境这类负载,数万台 Mac 的性价比结构成立。
英伟达也注意到了这个场景。据 The Information 报道,英伟达去年底发布了面向同类需求的 DGX Spark。竞争的出现本身说明,这不是一次性采购,而是一个正在成形的新硬件市场。
苹果被动接住了这波需求
需求外溢已经反映到苹果的报表和供应链上。据 The Information 报道,Mac 上季度销售额达 103 亿美元,同比增长近 29%,是苹果增长最快的产品线,高配 Mac mini 和 Mac Studio 已断货数月。今年 6 月 23 日,苹果在 Apple Park 举办面向企业的活动,Anthropic 联合创始人 Jared Kaplan 与库克、John Ternus 同台,Mac mini 是那场活动的焦点。
值得注意的是苹果的姿态。前苹果营销经理 Todd Dailey 今年 4 月离职时表示,Mac 企业市场的火爆是意外,不是苹果主动规划的结果;苹果至今拒绝向企业出售 Mac 芯片服务器的使用权,自研服务器芯片只用于内部私有云。前 OpenAI 员工 Peter Voell 创办的苹果硬件云公司 Mount Thor 仍在隐身模式。目前的供给缺口由抢购和租用消化,苹果自己还没有入场做 AI 服务器产品。
环境成了要采购的资产
这件事的核心变化不在苹果的销量,而在 agent 训练的成本结构。此前训练大模型,最贵的投入是算力;训练 computer-use agent,瓶颈转移到了真实桌面环境的获取和运行上,环境本身成了需要采购的资产。OpenAI 选择买断、Anthropic 选择租用,路径不同,买的都是同一类东西:可以反复让模型练习操作电脑的机器。
这个判断的边界也很清楚。GPU 集群在预训练中的地位没有变化,Mac 承接的是强化学习环境这一细分负载;断货与销量增长是已发生的事实,苹果是否会顺势推出面向 AI 训练的服务器产品,目前没有任何官方信号。