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🔥 OpenAI用Mac训AI，苹果成了算力黑马

一、数万台Mac mini入局AI训练

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。这批设备训练的是能够自主操作电脑、执行编辑代码、整理邮件、总结文档等多步骤操作的AI智能体系统。OpenAI采购的均为不配备显示器和键盘的Mac mini及Mac Studio，因需求旺盛多次催促苹果加快交付。部分热门配置甚至断货数月。

这一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的先进制程芯片满足需求，内部团队低估了AI拉动下的增长幅度。

二、为什么是Mac而不是GPU？

训练Computer-use Agent需要让模型在真实的macOS环境中反复操作——成千上万台机器同时运行，模型在其中点击鼠标、打开应用、读取屏幕、试错、重来。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，且每台机器最多同时运行两个macOS虚拟机。AWS的EC2 Mac实例仍以"专用主机"形态提供，租用即占用一整台物理Mac，最低按24小时计费。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。

除了macOS环境的不可替代性，Mac在运行大模型方面具备结构性优势。苹果M系列芯片采用统一内存架构，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。M5 Ultra最高支持512GB统一内存，带宽达1.2TB/s。苹果称M6 Mac mini在LM Studio中的大模型提示处理速度达到M4的4.8倍、M1的13.5倍。散热同样是决定性因素——Mac mini和Mac Studio的散热设计更适合7×24小时持续运行训练任务。

三、AI算力版图正在重塑

OpenAI和Anthropic转向Mac，折射出AI算力需求的多元化演进。GPU算力固然重要，但当AI智能体需要在真实操作系统中学习和决策时，macOS环境的稀缺性凸显了苹果硬件的独特价值。一些初创公司甚至正在构建仅限Mac的云服务，以应对未来苹果硬件需求激增的情况。算力可以买英伟达的GPU，但macOS环境只有苹果硬件能提供——这或许就是苹果在AI时代的新护城河。

综合钛媒体、界面新闻、证券时报报道 | 2026年9月2日