Mac mini 缺货数月真因曝光：AI 模型强化学习需求激增

据《The Information》报道，OpenAI 已购入数万台 Mac mini 和 Mac Studio，主要用于训练强化学习模型；Anthropic 则通过亚马逊 AWS 租用 Mac mini 算力，执行类似工作。两家 AI 公司大规模采购，导致全球高规格 Mac mini 和 Mac Studio 供应紧张。

OpenAI 购入数万台 Mac mini 和 Mac Studio

根据《The Information》报道，目前主要采购方及采购模式如下：

OpenAI：直接购入数万台 Mac mini 和 Mac Studio，主要用于强化学习训练，以及训练 AI 代理学习操作电脑界面等现实任务。

Anthropic：通过亚马逊 AWS 租用 Mac mini 算力，以灵活的方式获取计算资源，执行类似的强化学习工作。

Mount Thor（由前 OpenAI 基础设施员工创办）：正筹备以 Apple 硬件为核心的 AI 云端执行环境，尝试将 Mac 集群商品化。

其他企业也在开发软件工具，支持在办公室或实验室内通过串联多台 Mac 在本地运行万亿级参数模型，从而进一步降低企业自建 AI 算力的门槛。

M 系列统一内存架构契合强化学习工作负载

报道指出，AI 公司选择 Mac 是出于技术层面的考量，与 Apple 品牌本身无关。传统 GPU 集群针对大规模矩阵运算设计，最适合 LLM 的预训练阶段；然而，训练计算机操作 AI 代理（Computer-use Agent）的强化学习流程截然不同：AI 必须在真实操作系统环境中反复执行“观察屏幕→采取行动→接收反馈”的迭代循环。此类工作负载属于内存密集型任务，但对并行计算的依赖程度远低于预训练。

Apple M 系列芯片将 CPU 与 GPU 集成在单一芯片中，并共用高带宽内存池，大幅降低数据在不同处理器之间传输时的瓶颈；Mac mini 和 Mac Studio 的散热表现也优于 MacBook，适合长时间持续运行。

Apple 供应链告急：高规格机型缺货数月

大规模采购直接冲击了 Apple 供应链。AI 数据中心对大容量内存的庞大需求，导致高规格 Mac mini 和 Mac Studio 持续短缺，部分高端机型已连续数月无货，企业采购部门甚至开始转向 NVIDIA DGX Spark 等替代方案。

几天前，Apple 刚刚提前更新了两条产品线：Mac mini 增加 M6 和 M5 Pro 芯片选项，Mac Studio 升级至 M5 Max 和 M5 Ultra 配置。此举被认为是 Apple 针对供需失衡主动采取行动的信号。

英伟达 AI 硬件版图受冲击

长期主导 AI 训练硬件市场的英伟达（NVIDIA）不得不正视 Apple 的存在。Mac mini 起售价远低于单台企业级 GPU 服务器；对于适合水平扩展的工作负载而言，购买一万台 Mac mini 虽然需要可观的资本支出，但与长期租用并不适合此类任务的云端 GPU 算力相比，整体经济效益截然不同。这是部分 AI 公司绕过英伟达生态系统的根本原因。

值得注意的是，数据中心和高端 GPU 集群仍然是预训练超大型模型不可替代的基础设施；然而，Mac 系列正在开辟一块独立市场，专门服务于强化学习、AI 代理训练，以及企业本地部署等对内存效率敏感的工作负载。

常见问题

OpenAI 为什么选择购买 Mac mini，而不是 NVIDIA GPU 服务器进行 AI 训练？

根据《The Information》报道，原因在于 Apple M 系列芯片采用统一内存架构（CPU 与 GPU 共用高带宽内存池），对强化学习迭代流程（内存密集、对并行计算的依赖较低）具备架构层面的实际优势，整体经济效益也优于租用云端 GPU 算力。

Anthropic 是如何获取 Mac 算力的？

Anthropic 通过亚马逊 AWS 租用 Mac mini 算力，以灵活的方式执行强化学习工作，而不是像 OpenAI 一样直接大量购买。

Mac mini 和 Mac Studio 缺货的具体原因是什么？

根据报道，OpenAI 购入数万台 Mac mini 和 Mac Studio，导致 AI 数据中心对大容量内存的需求激增，使高规格机型连续数月无货；Apple 因此提前更新了 Mac mini（M6/M5 Pro）和 Mac Studio（M5 Max/M5 Ultra）产品线。