OpenAI bị tiết lộ đang gom mua Mac một cách điên cuồng, mỗi lần mua là hàng chục ngàn chiếc.
Vô tình mua đến mức cháy hàng, và phải tìm đủ mọi cách để có thêm.
Không mua Macbook, chỉ tập trung mua Mac mini và Mac Studio không màn hình, không bàn phím.
Vậy câu hỏi đặt ra là: Loại công việc AI nào mà GPU của Nvidia và TPU của Google không xử lý được, lại phải dùng đến Mac?
Hàng chục ngàn chiếc Mac dùng cho huấn luyện reinforcement learning, AI cũng làm vậy
Theo tin từ The Information, OpenAI đã mua hàng chục ngàn chiếc Mac mini và Mac Studio, chuyên dụng cho việc huấn luyện reinforcement learning.
Không chỉ OpenAI, Anthropic cũng đang thuê Mac mini thông qua dịch vụ đám mây AWS của Amazon để thực hiện các nhiệm vụ tương tự.
Những chiếc Mac này được dùng để huấn luyện "tác nhân sử dụng máy tính" (computer-use agent), tức là các hệ thống AI có thể tự vận hành máy tính, hoàn thành các nhiệm vụ nhiều bước như chỉnh sửa kiểm thử mã code, tự động sắp xếp hộp thư, tóm tắt tài liệu, v.v.
Cơn sốt này phản ánh trực tiếp lên báo cáo tài chính của Apple.
Quý gần đây nhất, doanh thu Mac tăng gần 29% so với cùng kỳ, đạt 10,3 tỷ USD, tốc độ tăng trưởng vượt qua iPhone, iPad và tất cả các dòng sản phẩm khác của Apple, Mac trở thành mảng kinh doanh phát triển nhanh nhất của Apple.
Ngày 23 tháng 6, trụ sở Apple Park của Apple đã tổ chức một sự kiện có tên "Business at the Park". Điều này không phổ biến trong lịch sử Apple, vì Apple vốn tập trung vào thị trường tiêu dùng, hiếm khi tổ chức sự kiện riêng cho khách hàng doanh nghiệp.
Trong sự kiện này, các giám đốc điều hành của Disney và Ford đã có mặt, đồng sáng lập Anthropic Jared Kaplan cũng đến, cả CEO sắp mãn nhiệm của Apple Tim Cook và người kế nhiệm John Ternus đều tham dự.
Theo một người tham dự tiết lộ, Apple tại sự kiện liên tục nhấn mạnh phần cứng của họ rất phù hợp để xử lý các tác vụ AI cục bộ, Mac mini là tâm điểm của toàn bộ sự kiện.
Việc huấn luyện AI từ lâu đã do GPU của Nvidia thống trị, nhưng Mac có thể được mua sắm quy mô lớn trong phân khúc reinforcement learning này nhờ vào bộ nhớ hợp nhất (unified memory).
VRAM của GPU Nvidia và bộ nhớ hệ thống là tách biệt, việc truyền dữ liệu giữa hai bên tạo ra nút thắt cổ chai. Chip dòng M của Apple thì sử dụng một nhóm bộ nhớ chia sẻ duy nhất, CPU và GPU truy cập trực tiếp vào cùng một khối bộ nhớ, mang lại lợi thế về hiệu năng khi xử lý các tải công việc AI.
Ngoài ra, khác với MacBook mỏng nhẹ, Mac mini và Mac Studio được trang bị hệ thống tản nhiệt chuyên dụng, chạy các tác vụ AI phức tạp trong thời gian dài sẽ không bị giảm tần số do quá nhiệt. Điều này rất quan trọng đối với quá trình huấn luyện reinforcement learning có thể kéo dài hàng giờ hoặc thậm chí nhiều ngày.
Apple cũng đang quảng bá dự án phần mềm nguồn mở EXO Labs, có thể kết hợp nhiều máy Mac thành một cụm (cluster), chạy các mô hình AI quy mô nghìn tỷ tham số ngay tại chỗ.
Mẫu Mac Studio mới vừa được Apple ra mắt cũng đặc biệt nhấn mạnh khả năng cụm hóa, nhiều máy Mac Studio có thể kết nối với nhau tạo thành hệ thống mạnh mẽ hơn để chạy các mô hình tiên phong.
Thời điểm ra mắt sản phẩm mới lần này cũng bất thường. Apple thường cập nhật dòng sản phẩm Mac vào cuối năm vào tháng 10 hoặc 11, lần này lại sớm vào tháng 8.
Nvidia để ý, Apple ứng phó gấp rút
Sự trỗi dậy của Mac trong lĩnh vực AI cục bộ đã thu hút sự chú ý của Nvidia.
Theo một nguồn tin am hiểu tình hình đã thảo luận về tình hình cạnh tranh với các giám đốc điều hành Nvidia, Nvidia coi Apple là đối thủ cạnh tranh lớn nhất trong lĩnh vực AI cục bộ.
Cuối năm ngoái, Nvidia đã ra mắt DGX Spark, một máy tính để bàn AI có phong cách thiết kế tương tự Mac mini, nhắm trực tiếp vào thị trường này.
Phía Apple đang đối mặt với vấn đề thực tế là nguồn cung không theo kịp.
Nhu cầu khổng lồ từ các trung tâm dữ liệu AI đối với chip nhớ đã dẫn đến tình trạng thiếu hụt toàn ngành chưa từng có, và Apple cũng không ngoại lệ.
Các phiên bản Mac mini và Mac Studio cấu hình cao, hấp dẫn nhất đối với nhà phát triển AI, đã cháy hàng trong nhiều tháng.
Cựu giám đốc tiếp thị sản phẩm AI doanh nghiệp của Apple, Todd Dailey, tiết lộ rằng trong năm qua do nguồn cung Mac bị hạn chế, một số doanh nghiệp đã bắt đầu tìm kiếm giải pháp thay thế, Nvidia DGX Spark là lựa chọn thường xuyên được nhắc đến, và hiện có sẵn hàng.
Dailey rời Apple vào tháng 4 năm nay, hiện là cố vấn AI độc lập. Ông còn tiết lộ rằng sự bùng nổ của Mac trên thị trường AI doanh nghiệp hoàn toàn là bất ngờ, không phải kế hoạch chủ động của Apple. Apple không có đội ngũ kỹ thuật chuyên biệt dành cho khách hàng doanh nghiệp, cũng không có nhân viên nào tập trung vào mối quan hệ với nhà phát triển.
Lần cuối cùng Apple bán sản phẩm máy chủ là Xserve đã ngừng sản xuất từ năm 2011. Hệ điều hành máy chủ dựa trên Mac cũng đã ngừng phát triển từ năm 2022.
Tuy nhiên, đã có người đánh hơi thấy cơ hội.
Cựu nhân viên hạ tầng tính toán của OpenAI, Peter Voell, đã thành lập Mount Thor, một công ty điện toán đám mây dựa trên phần cứng Apple, hiện vẫn đang trong chế độ ẩn danh, trang web mô tả sản phẩm là "môi trường thực thi AI dựa trên phần cứng Apple".
Apple cũng đang kỳ vọng vào các đối tác như Mount Thor và webAI, để đưa Mac tiến sâu hơn vào thị trường doanh nghiệp.
Apple gần đây cuối cùng cũng bắt đầu sử dụng chip Mac để xây dựng máy chủ của riêng mình. Tuy nhiên, những máy chủ này chỉ dành cho mục đích sử dụng nội bộ, cho dịch vụ điện toán đám mây riêng (Private Cloud Compute), xử lý các tác vụ AI vượt quá khả năng xử lý của iPhone hoặc Mac.
Một số khách hàng doanh nghiệp đã hỏi Apple liệu có thể bán quyền sử dụng các máy chủ này hay không, nhưng Apple cho đến nay đều từ chối.
Tài liệu tham khảo:[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/
Bài viết từ tài khoản công chúng WeChat "Quantum Bit", tác giả: Quan Tâm Công Nghệ Tiên Phong
