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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。
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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。
炒股杠杆公司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股票上涨做多，编辑 | 秦聪慧）
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