据 The Information 报道，OpenAI 已经采购数以万计的 Mac mini 与 Mac Studio，专门用于强化学习训练，目标是训练「计算机使用智能体」——能自主操作电脑、编辑测试代码、整理邮箱、总结文档的多步骤 AI 系统。Anthropic 也在通过 AWS 租用 Mac mini 做类似任务。苹果最近一个季度 Mac 销售额同比增长 29%，达到 103 亿美元，增速超过 iPhone、iPad 等所有产品线，成为苹果增长最快的业务。
为什么强化学习偏偏用 Mac
英伟达 GPU 长期主导 AI 训练，Mac 能切入这个场景，靠的是苹果 M 系列芯片的统一内存架构。英伟达 GPU 的显存与系统内存分离，数据在两者之间传输会产生瓶颈；M 系列芯片让 CPU 与 GPU 共享同一块内存池，直接访问，省掉了数据搬运。
Mac mini 和 Mac Studio 还配备了专门的散热系统，长时间运行复杂 AI 任务不会因过热降频。强化学习训练常持续数小时甚至数天，这两点叠加，使 Mac 在「内存密集、小步迭代」的强化学习场景中成为可行选项。
苹果的应对：需求超出预期
6 月 23 日，苹果在 Apple Park 举办「Business at the Park」活动。迪士尼、福特高管与 Anthropic 联合创始人 Jared Kaplan 出席，即将卸任的 CEO Tim Cook 与接任者 John Ternus 都在场。苹果在会上反复强调硬件适合本地 AI 任务，Mac mini 是整场活动的焦点。
但这场需求更像是撞上的。前苹果 AI 产品企业营销经理 Todd Dailey（今年 4 月离职）透露，Mac 在企业 AI 市场的火爆「完全是意外，而非主动规划」——苹果没有专门面向企业客户的工程团队，也没有专注于开发者关系的员工。苹果上一次出售服务器产品还是 2011 年停产的 Xserve。
供应链同样紧张：AI 数据中心对内存芯片的巨量需求造成全行业短缺，高配版 Mac mini 与 Mac Studio 已断货数月。苹果把 Mac 新品发布从往年的 10-11 月提前到 8 月，新款 Mac Studio 强化了多机集群能力；苹果同时在推广 EXO Labs 开源项目，让多台 Mac 组成集群，本地运行万亿参数级别的模型。
英伟达的对策
英伟达已经把苹果视为本地 AI 领域最大的竞争对手。2025 年英伟达推出 DGX Spark，一款与 Mac mini 设计风格相似的 AI 桌面电脑，直接瞄准这个市场。据知情人士透露，因 Mac 断货，已有企业转投有现货的 DGX Spark。
围绕苹果硬件的算力生意也在冒头：前 OpenAI 计算基础设施员工 Peter Voell 创办了基于苹果硬件的云计算公司 Mount Thor，目前处于隐身模式；苹果自研的 Mac 芯片服务器只用于内部私有云计算（Private Cloud Compute），处理超出 iPhone 或 Mac 处理能力的 AI 任务，暂不出售使用权。
算力路线分化，怎么选
Mac 大规模进入 AI 训练，说明算力路线正在分化：统一内存让强化学习、本地推理这类内存密集型任务有了 GPU 集群之外的新选择。短期看 Mac 不会取代数据中心 GPU，大规模预训练仍由英伟达主导；但当任务特征是频繁内存访问、长时间小步迭代时，Mac 集群已成为真实选项。
对企业而言，判断标准很直接：任务是否重度依赖大内存与高内存带宽——是，值得评估 Mac 方案；否，GPU 云仍是主流选择。