OpenAI закупил десятки тысяч Mac для усиленного обучения! NVIDIA оттесняет Apple

marsbitОпубликовано 2026-08-31Обновлено 2026-08-31

Введение

Сообщается, что OpenAI приобрела десятки тысяч компьютеров Mac (моделей Mac mini и Mac Studio) для обучения своих агентов искусственного интеллекта методом reinforcement learning (с подкреплением). Эти агенты, так называемые "computer-use agents", обучаются автономному выполнению задач на компьютере, таких как редактирование кода или суммирование документов. К подобной практике также прибегает компания Anthropic, арендуя Mac mini через AWS. Рост спроса со стороны AI-сектора способствовал резкому увеличению продаж Mac: в последнем квартале их выручка выросла на 29%, до $10,3 млрд, что сделало Mac самым быстрорастущим продуктом Apple. На специальном мероприятии для бизнеса Apple представила Mac mini как идеальное аппаратное решение для локальной обработки AI-задач. Ключевым технологическим преимуществом Mac для AI-обучения является унифицированная память (Unified Memory) в чипах Apple Silicon, которая позволяет CPU и GPU напрямую обращаться к общему пулу памяти, повышая эффективность. Кроме того, модели Mac mini и Mac Studio обладают улучшенной системой охлаждения для продолжительных вычислений. Успех Apple в этом сегменте привлек внимание NVIDIA, которая выпустила конкурирующий продукт DGX Spark. В то же время Apple столкнулась с дефицитом поставок высокопроизводительных конфигураций Mac из-за общего недостатка чипов памяти в отрасли. Хотя Apple начала использовать собственные серверы на своих чипах для внутренних AI-задач, она пока не планирует продавать их внешним клиента...

OpenAI, как выяснилось, скупает Mac десятками тысяч единиц.

Случайно распродав их все, они пытаются любыми способами получить больше.

Им не нужны ноутбуки MacBook, они целенаправленно покупают Mac mini и Mac Studio без экранов и клавиатур.

Возникает вопрос: какие задачи в области ИИ не могут решить GPU от NVIDIA и TPU от Google, что для них нужны именно Mac?

Десятки тысяч Mac для обучения с подкреплением, ИИ-компании тоже этим занимаются

Согласно информации от The Information, OpenAI уже приобрел десятки тысяч компьютеров Mac mini и Mac Studio, специально для обучения с подкреплением.

Не только OpenAI, Anthropic также арендует Mac mini через облачный сервис Amazon AWS для выполнения аналогичных задач.

Эти Mac используются для обучения «агентов компьютерного использования» (computer-use agent) — систем ИИ, которые могут автономно управлять компьютером, выполнять многошаговые задачи, такие как редактирование тестового кода, автоматическая организация почтового ящика, обобщение документов и т.д.

Этот ажиотаж напрямую отразился на финансовых результатах Apple.

В последнем квартале продажи Mac выросли почти на 29% в годовом исчислении, достигнув 10,3 млрд долларов США, опередив рост по всем другим линейкам продуктов Apple, включая iPhone и iPad, что сделало Mac самым быстрорастущим бизнесом Apple.

23 июня в штаб-квартире Apple в Apple Park прошло мероприятие под названием «Business at the Park». Это необычно для Apple, которая всегда была сосредоточена на потребительском рынке и крайне редко проводила мероприятия, специально ориентированные на корпоративных клиентов.

На этом мероприятии присутствовали топ-менеджеры Disney и Ford, соучредитель Anthropic Джаред Каплан, а также действующий CEO Apple Тим Кук и его преемник Джон Тернус.

По словам одного из участников, Apple на мероприятии неоднократно подчеркивала, что её оборудование отлично подходит для локальной обработки задач ИИ, и Mac mini стал центром внимания всего мероприятия.

Обучение ИИ долгое время доминировало за счёт GPU NVIDIA, но Mac смогли занять место в этом узком сегменте обучения с подкреплением благодаря единой памяти.

Видеопамять GPU NVIDIA и системная память разделены, передача данных между ними создаёт узкое место. В свою очередь, чипы Apple серии M используют единый общий пул памяти, где CPU и GPU имеют прямой доступ к одной и той же памяти, что даёт преимущество в производительности при обработке рабочих нагрузок ИИ.

Кроме того, в отличие от тонких MacBook, Mac mini и Mac Studio оснащены специальными системами охлаждения, что позволяет им работать со сложными задачами ИИ в течение длительного времени без снижения производительности из-за перегрева. Это крайне важно для обучения с подкреплением, которое может длиться часами или даже днями.

Apple также продвигает проект открытого программного обеспечения EXO Labs, который позволяет объединять несколько Mac в кластер для локального запуска моделей ИИ с триллионами параметров.

Новая модель Mac Studio, только что выпущенная Apple, также особо подчёркивает возможности кластеризации: несколько Mac Studio могут быть соединены в цепочку для создания более мощной системы для запуска передовых моделей.

Время выпуска этого нового продукта также необычно. Apple обычно обновляет линейку Mac в октябре или ноябре, на этот раз выпуск состоялся в августе.

NVIDIA обратила внимание, Apple действует в спешке

Восхождение Mac в сфере локального ИИ уже привлекло внимание NVIDIA.

По словам осведомлённого источника, обсуждавшего конкурентную ситуацию с топ-менеджерами NVIDIA, компания считает Apple своим главным конкурентом в области локального ИИ.

В конце прошлого года NVIDIA выпустила DGX Spark — настольный компьютер для ИИ, стилистически похожий на Mac mini, прямо нацелившись на этот рынок.

Apple же столкнулась с практической проблемой нехватки поставок.

Огромный спрос на чипы памяти со стороны центров обработки данных для ИИ привёл к историческому дефициту во всей отрасли, от которого не избежала и Apple.

Высококонфигурированные версии Mac mini и Mac Studio, наиболее привлекательные для разработчиков ИИ, распроданы уже несколько месяцев.

Бывший менеджер по маркетингу продуктов ИИ в Apple Тодд Дэйли сообщил, что за последний год из-за ограниченных поставок Mac некоторые компании уже начали искать альтернативы, и NVIDIA DGX Spark часто упоминается как вариант, который сейчас есть в наличии.

Дэйли ушёл из Apple в апреле этого года и сейчас работает независимым консультантом по ИИ. Он также сообщил, что бум Mac на корпоративном рынке ИИ произошёл совершенно неожиданно, а не в результате активного планирования Apple. У Apple нет специальной инженерной команды, ориентированной на корпоративных клиентов, и нет сотрудников, занимающихся исключительно отношениями с разработчиками.

В последний раз Apple продавала серверные продукты — это был Xserve, производство которого было прекращено ещё в 2011 году. Серверная операционная система на базе Mac также перестала разрабатываться в 2022 году.

Однако некоторые уже почувствовали возможность.

Бывший сотрудник по вычислительной инфраструктуре OpenAI Питер Фёлл основал Mount Thor — компанию, предоставляющую облачные вычисления на базе оборудования Apple. Компания всё ещё находится в режиме стелс, а на её сайте продукт описывается как «среда выполнения ИИ на базе оборудования Apple».

Apple также возлагает надежды на таких партнёров, как Mount Thor и webAI, чтобы продвигать Mac глубже на корпоративный рынок.

Apple наконец-то начала использовать чипы Mac для создания собственных серверов. Однако эти серверы предназначены только для внутреннего использования в рамках сервиса частных облачных вычислений (Private Cloud Compute) для обработки задач ИИ, которые превышают возможности iPhone или Mac.

Некоторые корпоративные клиенты спрашивали Apple, могут ли они получить доступ к использованию этих серверов, но Apple пока отказывает.

Ссылки на источники:[1]https://www.theinformation.com/articles/apple-stumbled-ai-hardware-success-mac[2]https://www.apple.com/newsroom/2026/07/apple-reports-third-quarter-results/

Статья взята с официального аккаунта WeChat «QbitAI», автор: Фокус на передовых технологиях

Связанные с этим вопросы

QКакие продукты Apple активно закупает OpenAI для целей искусственного интеллекта и почему?

AOpenAI закупает в больших количествах (десятки тысяч единиц) компьютеры Mac mini и Mac Studio без экрана и клавиатуры. Это связано с их использованием для задач обучения с подкреплением (reinforcement learning), в частности, для тренировки «агентов компьютерного использования». Ключевыми преимуществами являются единая (унифицированная) память архитектуры Apple Silicon, которая устраняет узкие места при передаче данных между GPU и CPU, а также эффективные системы охлаждения, позволяющие долго выполнять сложные вычисления без троттлинга.

QКакое ключевое технологическое преимущество Mac на чипах Apple Silicon перед решениями NVIDIA для определённых задач ИИ?

AКлючевым преимуществом является архитектура с единой памятью (Unified Memory Architecture, UMA). В системах с GPU NVIDIA видеопамять (VRAM) и системная оперативная память (RAM) разделены, что создаёт задержки при обмене данными. В чипах Apple M-series CPU и GPU имеют прямой доступ к общему пулу памяти, что повышает производительность при обработке рабочих нагрузок ИИ, особенно чувствительных к задержкам, таких как обучение с подкреплением.

QКак рост спроса на Mac для задач ИИ повлиял на бизнес Apple и как компания на это отреагировала?

AСпрос со стороны компаний в сфере ИИ, таких как OpenAI и Anthropic, сделал Mac самым быстрорастущим продуктом Apple. Выручка от продаж Mac выросла почти на 29% в последнем квартале, достигнув $10,3 млрд, опередив рост iPhone и iPad. Apple отреагировала, проведя редкое для себя мероприятие для бизнес-клиентов «Business at the Park», где активно продвигала Mac mini как идеальную платформу для локальной обработки ИИ-задач. Также компания анонсировала новое ПО (EXO Labs) для объединения Mac в кластеры и нестандартно рано (в августе) обновила линейку Mac Studio.

QКакие проблемы возникли у Apple из-за внезапного спроса на Mac для ИИ и кто является её основным конкурентом в этом сегменте?

AОсновные проблемы — дефицит поставок. Популярные высокопроизводительные конфигурации Mac mini и Mac Studio были распроданы на месяцы вперёд из-за общего дефицита чипов памяти в индустрии, вызванного спросом со стороны ИИ-дата-центров. Это привело к тому, что некоторые корпоративные клиенты начали рассматривать альтернативы. Основным конкурентом Apple в сегменте локальных ИИ-систем стала NVIDIA, которая выпустила настольный компьютер DGX Spark, напрямую конкурирующий с Mac mini. По сведениям источников, NVIDIA считает Apple своим главным конкурентом в этой области.

QСоздаёт ли Apple собственные серверы на своих чипах для рынка ИИ и каковы её планы в этом направлении?

AДа, Apple создаёт собственные серверы на своих чипах, но на текущий момент они предназначены исключительно для внутреннего использования. Эти серверы являются частью инфраструктуры Private Cloud Compute (Частное облако для вычислений) и предназначены для обработки сложных ИИ-задач, которые слишком ресурсоёмки для iPhone или Mac. Несмотря на запросы от корпоративных клиентов о возможности покупки доступа к таким серверам, Apple пока отказывает в их продаже. Для выхода на корпоративный рынок компания в значительной степени полагается на партнёров, таких как стартапы Mount Thor и webAI.

Похожее

Marvell: не дотягивает до Nvidia, не оправдывает ожиданий, и высокая оценка сначала «выжимает воду»?

Компания Marvell Technologies опубликовала финансовые результаты за второй квартал 2027 финансового года (по состоянию на июль 2026 года). Выручка за квартал составила 2,74 млрд долларов, что соответствует ожиданиям рынка. Основной рост был обеспечен сегментом центров обработки данных, выручка которого выросла на 19% и достигла 2,17 млрд долларов, в основном за счет продуктов для соединений. Руководство компании представило прогнозы на 2027 и 2028 финансовые годы, повысив ожидания по выручке до 12 млрд и 18 млрд долларов соответственно (рост на 45% и 50%). Однако эти прогнозы оказались лишь незначительно выше консенсус-ожиданий аналитиков (11,8 млрд и 17-17,5 млрд долларов) и выглядят скромно на фоне более высоких темпов роста, заявленных Nvidia. Особое внимание рынка было приковано к перспективам бизнеса по производству заказных ASIC-чипов после недавнего соглашения с Google. Однако компания не повысила прогнозы по этому направлению, оставив ожидание двукратного роста только на 2028 финансовый год. Это заставило инвесторов усомниться в немедленном коммерческом эффекте от сделки с Google, которая может оказаться рамочным соглашением. Акции Marvell упали в ходе послеторговых сессий. Основными причинами стали: 1) недостаточно впечатляющий, по мнению рынка, прогноз роста, особенно на фоне Nvidia; 2) отсутствие пересмотра в сторону повышения прогнозов по бизнесу ASIC, что снизило ожидания от партнерства с Google. Несмотря на долгосрочный потенциал в области AI-чипов и сетевых решений, текущая высокая оценка компании, по мнению аналитиков, подвергается корректировке. Ключевые детали по ASIC-стратегии руководство пообещало раскрыть на Дне аналитика 6 октября.

marsbit11 мин. назад

Marvell: не дотягивает до Nvidia, не оправдывает ожиданий, и высокая оценка сначала «выжимает воду»?

marsbit11 мин. назад

Тенденции на рынке акций США (31 августа): Высказывание Уоша подорвало акции чипов, взаимные атаки США и Ирана в выходные подняли цены на нефть

Индексы США завершили неделю в минусе после выступления председателя ФРС Уорша на симпозиуме в Джексоне, где он дал сигналы о возможном ужесточении политики в сентябре. Вероятность повышения ставки выросла до почти 60%. Это вызвало скачок доходности казначейских облигаций, особенно на коротком конце кривой, и оказало давление на активы, чувствительные к ставкам. Индекс полупроводников упал на 3.47%, акции NVIDIA потеряли почти половину послеролевых достижений. Геополитическая напряженность обострилась после взаимных ударов США и Ирана по целям в регионе Персидского залива в выходные, что подстегнуло цены на нефть в начале азиатских торгов. Одновременно было объявлено о масштабном нефтяном соглашении между США и Венесуэлой, что создает противоречивое влияние на рынок. Ключевыми факторами на текущей неделе будут переоценка траектории ставок ФРС после жестких заявлений Уорша, дальнейшее развитие конфликта с Ираном и его влияние на цены на нефть, а также способность переоцененных технологических акций, особенно полупроводникового сектора, стабилизироваться на фоне растущих ставок.

marsbit27 мин. назад

Тенденции на рынке акций США (31 августа): Высказывание Уоша подорвало акции чипов, взаимные атаки США и Ирана в выходные подняли цены на нефть

marsbit27 мин. назад

Новая модель ChatGPT «Bel» предварительно обучена, количество параметров достигает 10 триллионов

В мире технологий происходит революция: согласно утечкам, OpenAI завершила предварительное обучение модели Bel с рекордными 10 триллионами параметров. Эта модель, преемник Doug и основа для эры после GPT-6, напрямую нацелена на создание общего искусственного интеллекта (AGI). Сообщается, что Bel превосходит Astra в задачах кодирования, рассуждений и долгосрочной работы агентов, способна функционировать автономно в течение нескольких дней и координировать сотни параллельных подагентов. Одновременно ожидается скорая публичная демонстрация модели Astra. Внутри OpenAI активно применяется рекурсивное самоулучшение (RSI) моделей, что уже привело к снижению операционных затрат на 80%. Руководство компании уверено в своем лидерстве благодаря огромным вычислительным мощностям и собственному чипу Jalapeño, утверждая, что конкуренты, такие как Anthropic, отстают. В ближайшем будущем, как прогнозируют в OpenAI, взаимодействие с ИИ станет практически мгновенным, что вернет пользователей в состояние потока, а локальные вычисления уступят место облачным агентским кластерам. Конечная цель — создание персонального AGI, который будет пассивно понимать цели и привычки пользователя, предлагая помощь без сложных команд. Эти разработки сигнализируют о приближении переломного момента в развитии искусственного интеллекта.

marsbit1 ч. назад

Новая модель ChatGPT «Bel» предварительно обучена, количество параметров достигает 10 триллионов

marsbit1 ч. назад

Крупный сбой механизмов безопасности Claude: ИИ удалил 700 ГБ домашнего каталога разработчика

Вот краткое изложение статьи на русском языке: Инцидент с Claude AI привел к катастрофической потере данных: модель удалила 700 ГБ файлов из домашнего каталога разработчика. Разработчик Guillemot поручил Claude Fable 5 создать скрипт для безопасной очистки временных файлов в /tmp, оставляемых AI-агентами. Модель, определив операцию удаления как рискованную, инициировала внутреннюю проверку безопасности (adversarial review). В рамках этой проверки система Anthropic автоматически понизила версию модели со "способной" Fable 5 до более "осторожной" Opus 4.8 для выполнения теста. Тест успешно определил домашний каталог как защищенную зону, которую нельзя удалять. Однако в последующем шаге очистки временных тестовых файлов модель ошибочно повторно использовала переменную, содержащую путь к домашнему каталогу, и выполнила команду `rm -rf`, уничтожив все данные. Ирония ситуации в том, что механизм безопасности, предназначенный для снижения рисков, передал сложную задачу по работе с файловыми путями и переменными менее способной модели, что и привело к фатальной ошибке. Разработчики критикуют эту систему за излишнюю чувствительность, "липкое" понижение версии на весь сеанс и снижение общей эффективности при выполнении стандартных задач кодирования. Целевой каталог /tmp остался нетронутым.

marsbit1 ч. назад

Крупный сбой механизмов безопасности Claude: ИИ удалил 700 ГБ домашнего каталога разработчика

marsbit1 ч. назад

От Anthropic к Hyperliquid: Разбираем рынок бессрочных контрактов

Автор: Thejaswini M A Источник: Token Dispatch Компиляция и подготовка: BitpushNews Предисловие Jesse Leimgruber, соучредитель компании по производству аппаратного обеспечения для ИИ OpenHome и акционер Anthropic, ранее сообщил о потенциальной продаже своих акций. Интерес покупателей был огромен. Он использовал платформу Ventuals на Hyperliquid (теперь заменена на Entropy) для оценки своей доли. Это подчеркивает высокий спрос на акции частных компаний, таких как Anthropic, для обычных инвесторов, которые могут получить доступ только через такие продукты, как HIP-3 на Hyperliquid. Крипто-инвестиции на «автопилоте» Hyperliquid запустил протокол HIP-3 в октябре 2025 года, позволяющий любому создать децентрализованную биржу (DEX) для бессрочных контрактов, заблокировав 40 миллионов долларов в качестве гарантии. В августе 2026 года Entropy, поддержанная Ribbit Capital, развернула свой DEX на HIP-3, запустив синтетический актив ANTH, отслеживающий предполагаемую рыночную капитализацию Anthropic в миллиардах долларов. Контракт будет закрыт наличными в августе 2028 года, если Anthropic не станет публичной. Сравнение подходов Trade.xyz, доминирующий на HIP-3, использует внутренний ценовой оракул на основе своей собственной 30-минутной средней цены. В отличие от него, Entropy использует гибридный оракул, сочетающий данные ордербука с оценками частного рынка. Entropy также вводит ограничение на годовое финансирование около 10%, решая ключевую проблему, из-за которой потерпел неудачу Ventuals (предшественник Entropy), где ставки финансирования достигали 8700% годовых. Ventuals обвалилась из-за резких колебаний цен и высоких ставок финансирования. Текущая ситуация и вызовы Entropy, несмотря на поддержку Ribbit Capital и опытную команду, имеет относительно низкий открытый интерес для своего контракта ANTH, что указывает на преимущественно краткосрочную торговлю, а не на долгосрочные позиции. Платформа также запрещает доступ пользователям из строго регулируемых регионов (США, Великобритания, ЕС и др.). Возможное тестирование Kraken на основе HIP-3 показывает интерес регулируемых институтов к этой технологии, но в рамках разрешенной, а не безразрешительной среды. Заключение Entropy стремится создать новый класс активов — синтетические контракты на частные компании. Его успех зависит от способности преодолеть проблемы с ликвидностью и точностью ценообразования, с которыми столкнулся Ventuals. HIP-3 Hyperliquid позволяет создавать рынки без разрешения, но для соответствия регуляциям институты, вероятно, будут использовать его базовую технологию с добавлением своих правил и белых списков пользователей. Развитие этого пространства продолжается.

marsbit2 ч. назад

От Anthropic к Hyperliquid: Разбираем рынок бессрочных контрактов

marsbit2 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片

Популярные категорииright-arrow

Популярные тегиright-arrow