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一、数万台Mac mini涌入AI训练场🔥 OpenAI按吨囤Mac mini训练AI智能体，苹果统一内存架构意外成为大模型训练新利器
据钛媒体等媒体报道，OpenAI在过去数月内购入数万台Mac mini和Mac Studio，专门用于强化学习训练和Computer-use Agent开发。Anthropic也通过亚马逊AWS租用大量Mac算力完成同类任务。这些采购并非零售订单——OpenAI购买的是不配备显示器和键盘的Mac mini和Mac Studio，且因需求旺盛多次催促苹果加快交付，部分热门配置已断货数月。
采购规模直接传导至苹果财报。截至2026年6月底的第三财季，Mac业务营收104亿美元，同比增长29%，增速超过iPhone，成为苹果所有产品线中增长最快的业务。大和证券报告指出，苹果管理层承认公司未能获得足够先进制程芯片满足需求，内部团队低估了增长幅度。
二、为什么是Mac？三大优势不可替代训练Computer-use Agent需要让模型在真实macOS环境中反复操作——点击鼠标、打开应用、读取屏幕、试错重来。这种训练方式对硬件环境有硬性约束：苹果的许可协议规定macOS虚拟机只能运行在苹果自研芯片的硬件上，每台机器最多同时运行两个macOS虚拟机。这意味着获取一万个macOS环境，至少需要部署数千台苹果真机，算力可以买英伟达的GPU，但macOS环境只有苹果硬件能提供。
除了环境约束，Mac在运行大模型方面还有两大结构性优势。首先是统一内存架构——苹果M系列芯片的CPU、GPU和神经网络引擎共享同一块内存池，无需在显存和系统内存之间搬运数据，部分高端芯片统一内存容量最高达512GB。其次是散热优势——Mac mini和Mac Studio的散热设计更适合7×24小时持续运行，而MacBook轻薄机身跑几十分钟就会降频，Agent训练一跑就是数天。
三、AI训练格局生变，国产替代加速这一趋势背后是AI训练需求的结构性变化：随着Agentic AI和Computer-use Agent成为新赛道，训练不再仅仅依赖GPU集群，真实操作系统环境的仿真能力成为新的竞争维度。OpenAI、Anthropic等头部厂商纷纷转向Mac平台，也侧面反映出纯GPU路线在特定场景下的局限性。
与此同时，国内AI芯片厂商正在加速追赶。智谱已实现10万卡级国产芯片规模化推理，成本较年初下降80%；寒武纪、摩尔线程、壁仞科技等国产芯片企业半年报集体爆发，国产AI芯片需求约400万颗但实际交付仅300万颗，百万级产能缺口凸显供给紧张。苹果Mac入局AI训练，或许正在推动全球AI算力格局进入多极化时代。
综合钛媒体、界面新闻、华尔街见闻报道 | 2026年9月2日