OpenAI 被曝按吨囤 Mac mini，几万台全拿去训 AI 了

据报道，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。Anthropic则通过亚马逊AWS租用Mac算力完成同类任务。这批设备训练的是Computer-use Agent，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系统。

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。大和发布报告指出，苹果管理层在财报会上承认，公司未能获得足够的先进制程芯片满足需求，内部团队低估了增长幅度。

据援引OpenAI内部知情人士，这批采购均为不配备显示器和键盘的Mac mini和Mac Studio。OpenAI频繁催促苹果加快交付，部分热门配置已断货数月。MacRumors今年4月曾报道，配备512GB统一内存的Mac Studio一度停售，基础版Mac mini也出现过无法购买的状态。

为什么是Mac

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。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，且每台机器最多同时运行两个macOS虚拟机。AWS的EC2 Mac实例至今仍以“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。亚马逊在文档中给出的理由是苹果许可协议的要求。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，macOS环境只有苹果硬件能提供。

苹果芯片产品高级经理Doug Brooks曾公开解释，Agent需要一台完全自主控制、与主力电脑隔离、能够持续运行数天的机器，Mac mini符合这些条件。

除了macOS环境的不可替代性，Mac在运行大模型方面也具备结构性优势。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。英伟达GPU的显存与系统内存相互独立，数据在两者之间传输会形成瓶颈。在运行大模型时，内存容量能否装下整个模型，往往比推理速度更关键。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。

散热是另一个决定性因素。MacBook轻薄机身跑几十分钟就会降频，而Agent训练是7×24小时持续运行的任务，一跑就是数天。Mac mini和Mac Studio配备了主动散热系统，能够长时间满载运行不降频。EXO Labs的开源方案可以将多台Mac串联成集群，在本地运行671B参数级别的模型。苹果新发布的Mac Studio也强调了集群能力，多台设备可以串联组成更强的系统来运行前沿模型。

部分高端Mac的本地模型推理速度已经接近云端前沿模型。据Artificial Analysis数据，GPT-5.6 Sol的云端服务速度约75-79 tok/s，Opus 4.8约58 tok/s。而在高端Mac上，M5 Ultra 256GB配置预计可在4-bit量化下完整加载DeepSeek V4 Flash，推理速度约80-90 tok/s。

企业市场，英伟达也想要

数万台的订单摆在面前，苹果没有直接接单。这家公司近年持续退出企业市场：2011年砍掉Xserve服务器，2022年停掉macOS Server，今年3月连Mac Pro也宣布停产。苹果自研芯片确实被用于构建服务器，但仅限于内部的Private Cloud Compute，不对外出售。

一个细节是，苹果没有专门面向企业客户的工程团队，也没有负责人对接开发者关系。今年4月离职的前苹果企业AI产品营销经理Todd Dailey直言，认为苹果有任何团队真正在推进企业AI计划，“这是个笑话”。最热的AI算力需求最终被外包给两家创业公司——webAI和Mount Thor。后者由前OpenAI算力基础设施员工Peter Voell创办，据报道称其中一家连官网都尚未完善。

今年6月23日，苹果在Apple Park举办了一场名为“Business at the Park”的企业闭门活动。迪士尼和福特的高管到场，Anthropic联合创始人Jared Kaplan也出席了。即将卸任的CEO Tim Cook和即将接任的John Ternus同时现身。据参会者透露，苹果在活动上反复强调其硬件适合在本地处理AI任务，Mac mini是全场焦点。这场活动的信号意义大于实质。苹果开始意识到企业AI市场的存在，但尚未建立起承接能力。

英伟达今年1月在CES上发布了DGX Spark，直接瞄准Mac的短板。后续软件更新将性能提升了最高2.5倍，该设备甚至可以作为外接加速器搭配MacBook Pro使用。企业和开发者提及它的理由很直接：随时有货。

苹果这才有了动作。往年Mac的年底更新排在10月或11月，今年8月25日就提前发布了新一代M6 Mac mini和M5 Ultra Mac Studio。新品宣传语第一次直接针对本地运行前沿大模型和多机集群撰写。

库克在财报会上表示，“我们正处在内存定价的百年一遇洪水里，价格在指数级上涨”。上一代Mac mini国行起售价4499元，M6版本已涨至6999元起。AI实验室把Mac mini当作基础设施来采购，苹果仍把它当作台式机来卖。这种认知错位，或许才是苹果在企业AI市场面临的最大风险。（本文首发钛媒体APP，作者 | 硅谷Tech-news，编辑 | 秦聪慧）