OpenAI 購買數萬臺 Mac 進行強化學習，蘋果在本地 AI 硬體市場挑戰 NVIDIA
為何重要
這代表強化學習等非傳統訓練領域的基礎設施正逐漸多元化，不再完全依賴 NDA 和高昂成本的 GPU 叢集。開發者與企業現在有了基於 Mac 更易部署的運算選項，同時這也迫使 NVIDIA 必須正視來自 Mac 晶片在桌面級與邊緣算力市場的競爭威脅。
OpenAI 與 Anthropic 等大廠正採用 Mac mini 和 Mac Studio 進行強化學習（RL）訓練，打破了 GPU 為主的訓練生態，顯示出蘋果 M 系列晶片在新興分散式算力管道的潛力。
- OpenAI 購買了數以萬計的 Mac mini 和 Mac Studio，並透過 AWS 租用 Mac mini，用於強化學習訓練「電腦使用智慧體」（computer-use agent）。
- M 系列架構透過統一記憶體、 CPU/GPU 直接訪問及專用散熱，解決了 GPU 系統記憶體間的傳輸瓶頸，能持續數小時至數日執行高強度 AI 任務。
- 蘋果透過 EXO Labs 開源專案與商業夥伴（如 Mount Thor）組建 Mac 叢集，執行龐大模型，並將 NVIDIA 視為本地 AI 領域的最大競爭對手。