OpenAI 近期採購數萬部 Apple Mac 裝置,專門用於旗下 AI 模型的強化學習訓練,以及電腦操作類 AI 智能體的開發。是次大規模採購的硬件清一色為不配備螢幕和鍵盤的桌面級主機,主要集中在 Mac mini 與 Mac Studio 兩款產品,而非便攜式的 MacBook。由於研發端對相關算力硬件需求極為殷切,OpenAI 多次向 Apple 方面提出加快設備交付進度的要求。
利用 Apple 硬件進行 AI 研發的趨勢並非 OpenAI 獨有,主要競爭對手 Anthropic 目前亦正透過 Amazon 雲服務大量租用 Mac 算力。從行業層面觀察,採用 Apple Silicon 架構處理 AI 訓練任務,正逐漸成為大型 AI 實驗室的共同選擇,反映出 Apple M 系列晶片在特定工作負載下的獨特優勢。
Apple M 系列晶片的統一記憶體架構成為關鍵優勢
Apple M 系列晶片擁有獨特的底層架構優勢。該系列晶片採用先進的統一記憶體架構,使 CPU 與 GPU 能夠直接共享同一個龐大的記憶體池。在處理大規模 AI 訓練任務時,這一設計大幅減少數據在不同計算元件之間反覆搬運所帶來的性能損耗,從而提升整體訓練效率。
部分高階 M 系列晶片的統一記憶體容量最高可達 512GB,對於需要載入超大參數模型的 AI 訓練而言屬極大優勢。同時 Mac mini 與 Mac Studio 擁有更寬裕的內部空間與出色的主動散熱設計,能夠更好地確保裝置在長時間、高負載的 AI 訓練任務中保持性能釋放的穩定性,避免因熱量堆積而導致運算速度下降。
項目 規格 處理器 Apple M 系列晶片 統一記憶體容量 最高 512GB 主要採購型號 Mac mini、Mac Studio

