苹果Mac正逐渐成为AI训练领域的一股新兴力量。据The Information报道，OpenAI已购入数万台Mac mini和Mac Studio，用于强化学习和智能体训练；Anthropic则选择通过AWS租用Mac mini，用途类似。部分初创公司甚至开始搭建纯Mac云服务，这显示出市场对苹果硬件需求的持续扩张。种种迹象表明，在英伟达GPU之外，Mac正被纳入AI训练硬件的采购清单。
这背后的原因在于，智能体训练与传统模型训练有着本质区别。虽然训练GPT等前沿模型仍需依赖成千上万张GPU组成的大型集群，英伟达在这一领域的主导地位并未动摇，但智能体训练的工作负载截然不同。AI智能体需要在虚拟或物理桌面环境中运行，通过完成任务、接受评分并不断改进表现。这种工作负载更看重部署的广度与灵活性，而非单纯的单点算力强度。Mac的架构恰好契合了这一需求：其一，统一内存架构消除了GPU显存与系统内存分离带来的数据瓶颈，使得本地高负载AI任务效率更高；其二，设备体积紧凑，企业可以轻松部署大量独立设备，将智能体工作负载分散在数千台机器上，而非集中在一个远程云环境。因此，Mac更像是GPU集群的补充，而非替代品。
在AI爆发导致存储芯片供需紧张、SK海力士CEO甚至预测这一局面将延续至2030年底的背景下，算力饥渴促使AI实验室和PC厂商争抢能够本地运行大模型的硬件。基于英伟达RTX Spark的AI笔记本在上市前数月便已售罄，便是这一趋势的佐证。苹果的反应同样迅速，近期完成了Mac产品线的升级，推出了搭载M6芯片的Mac mini以及搭载M5 Max和M5 Ultra的Mac Studio。苹果罕见地将这些设备定位为AI专用机器，强调其本地运行大语言模型的能力，并支持通过Thunderbolt 5组建集群。公司宣称M6是首款采用2纳米制程的尖端芯片，而M5 Ultra则是“迄今最强大的苹果芯片”。
财报数据显示，Mac在最新季度的收入同比增长了近29%，达到103亿美元，成为苹果增长最快的硬件类别。OpenAI、Anthropic等机构的巨额采购带来了源源不断的订单。与此同时，苹果的制造布局也在同步跟进。库克于8月中旬出席了休斯敦新工厂的揭牌仪式，并表示该工厂将在今年晚些时候投产Mac mini，部分区域已开始组装苹果自用的AI服务器。从消费电子到算力基础设施，Mac正在苹果的业务版图中占据新的战略位置。