Svijet umjetne inteligencije doživljava neočekivanu promjenu. Prema izvješću The Informationa, OpenAI je posljednjih mjeseci kupio desetke tisuća Mac minija i Mac Studiosa. Cilj je obučiti svoje AI agente da upravljaju računalom poput ljudi: klikanjem, navigacijom izbornicima, ispunjavanjem obrazaca i izvršavanjem složenih zadataka. Ova strategija, koja je mnoge iznenadila, pokazuje da Appleov hardver više nije samo za potrošače i kreativce, već je postao ključna komponenta u infrastrukturi velikih AI laboratorija.
Vijest, koju su objavili i mediji poput Cult of Mac, Moneycontrol i 24/7 Wall St., ukazuje na to da se ta računala koriste u vrlo specifičnoj fazi obuke: učenju s potkrepljenjem. U tom procesu, AI modeli komuniciraju sa stvarnim grafičkim sučeljima, testirajući radnje i primajući nagrade ili kazne na temelju ishoda. Ova metoda zahtijeva značajnu količinu memorije i mogućnost paralelnog pokretanja tisuća simulacija, nešto za što se Macovi s Apple Silicon čipovima čine posebno prikladnima.
Zašto je Apple Silicon ključan za učenje s pojačanjem
Treniranje AI agenta koji mora koristiti računalo vrlo se razlikuje od treniranja tradicionalnog jezičnog modela. Umjesto da apsorbira velike količine teksta, agent mora interpretirajte ono što vidite na zaslonu, odlučite koju radnju poduzeti i provjerite je li uspjelo.Svaki pokušaj se boduje, a model prilagođava svoju strategiju na temelju tih povratnih informacija. Da bi to bilo moguće, potrebne su tisuće neovisnih sesija, od kojih se svaka izvodi istovremeno sa svojim vlastitim stanjem i kontekstom.
Tu na scenu stupa Appleova Unified Memory Architecture (UMA). Za razliku od tradicionalnih sustava temeljenih na GPU-u, gdje su video memorija i RAM odvojene, a podaci moraju putovati naprijed-natrag, u Macovima CPU, GPU i Neural Engine dijele isti memorijski blok. To smanjuje uska grla i omogućuje modelu brz pristup informacijama koje su mu potrebne u bilo kojem trenutku. Kao što ističe nekoliko analiza, ova značajka je ključna za agenta kako bi održao dosljedan prikaz zaslona, uputa i rezultata svojih radnji.
Još jedna prednost Mac minija i Mac Studija je njihov sustav hlađenja. Za razliku od MacBookova, koji su tanji i lakši, ova stolna računala imaju namjenske ventilatore koji im omogućuju održavanje stabilnih performansi satima ili čak danima intenzivnog treninga. To je ključno za učenje s potkrepljenjem, koje može zahtijevati vrlo duge sesije bez pregrijavanja i usporavanja računala.
OpenAI kupuje, antropolik iznajmljuje: dvije strategije za isti cilj
Vijest također otkriva da OpenAI nije jedina tvrtka zainteresirana za ovaj pristup. Anthropic, kojeg podržavaju Google i Amazon, navodno se odlučio za drugačiju strategiju: umjesto kupnje opreme, iznajmljuje kapacitet Mac minija putem Amazon Web Services (AWS)Ova razlika je važna jer pokazuje da ne morate uložiti bogatstvo u hardver kako biste testirali funkcionira li ova arhitektura. Možete unajmiti kapacitet, izmjeriti performanse, a zatim odlučiti isplati li se kupiti ili nastaviti s najmom.
Interes ovih laboratorija za Macove ne znači da će zamijeniti velike Nvidijine GPU klastere. Trening jezičnih modela velikih razmjera i dalje se oslanja na te specijalizirane akceleratore. Međutim, za intenzivne zadatke zaključivanja i za obuku agenata koji komuniciraju sa sučeljima, Macovi nude ekonomičniju i učinkovitiju alternativu. Kao što objašnjava analitičar Shay Boloor, Appleova računala koriste se za fazu učenja s potkrepljenjem, dok GPU-ovi ostaju bitni za predtrening.
Potražnja opterećuje lanac opskrbe, a Apple reagira
Ova pomama za Macom nije prošla nezapaženo u lancu opskrbe. Prema nekoliko izvješća, Konfiguracije Mac minija i Mac Studija s više memorije rasprodane su već mjesecima. A rokovi isporuke prilagođenih verzija rastegnuli su se tjednima. Globalna nestašica DRAM i NAND memorije, potaknuta potražnjom podatkovnih centara, pogoršala je situaciju. Dobavljači daju prioritet velikim hiperskalerima, a Appleove narudžbe natječu se u istom redu čekanja.
Kako bi riješio ovu situaciju, Apple je ubrzao svoj raspored osvježavanja. Dana 25. kolovoza 2026. tvrtka je predstavila novi Mac mini s čipovima M6 i M5 Pro, kao i Mac Studio s M5 Max i M5 Ultra. Ovaj neobično rani potez odgovara na potrebu za nadopunjavanjem tržišta snažnijim i učinkovitijim čipovima. Novi modeli uključuju značajna poboljšanja performansi i memorije, s opcijama koje dosežu do 512 GB objedinjene pohrane u Mac Studiju M5 Ultra.
Appleova odluka o pomicanju lansiranja također je protumačena kao odgovor na pritisak potražnje. Tvrtka nije službeno potvrdila akviziciju OpenAI-ja, ali rokovi isporuke i nedostatak zaliha sugeriraju da je institucionalna potražnja stvarna. Zapravo, prihod od Mac odjela porastao je za 29% u odnosu na prethodnu godinu u posljednjem tromjesečju, dosegnuvši 10.400 milijarde dolara, što ga čini Appleovom najbrže rastućom poslovnom linijom.
Nvidia pomno prati kako se Apple pozicionira na poslovnom tržištu
Uspon Macova u području lokalne umjetne inteligencije nije prošao nezapaženo od strane Nvidije. Prema izvoru bliskom tvrtki, Nvidia već smatra Apple svojim najvećim konkurentom u lokalnoj AI obradiKako bi se suprotstavila ovoj prijetnji, Nvidia je krajem prošle godine lansirala DGX Spark, stolno računalo sličnog dizajna kao Mac mini, opremljeno Grace Blackwell čipom i do 128 GB objedinjene memorije. Ovaj proizvod izravno je usmjeren na tržište AI inferencije za stolna računala.
Apple, sa svoje strane, pokušava iskoristiti ovaj trenutak kako bi učvrstio svoju poziciju na tržištu poslovnih uređaja. U lipnju je tvrtka održala privatni događaj u Apple Parku pod nazivom "Business at the Park", kojem su prisustvovali rukovoditelji Disneyja, Forda i suosnivač Anthropica Jared Kaplan. Na ovom događaju, Apple je istaknuo prednosti svog hardvera za lokalnu obradu zadataka umjetne inteligencije, s Mac minijem u središtu pozornosti. Međutim, tvrtki još uvijek nedostaje namjenski prodajni tim za segment umjetne inteligencije u poslovnim sustavima, što su neki bivši rukovoditelji istaknuli kao propuštenu priliku.
Nedostatak opskrbe također dovodi do novih poslovnih modela. Peter Voell, bivši zaposlenik OpenAI-a, osnovao je Mount Thor, tvrtku za računalstvo u oblaku temeljenu na Appleovom hardveru koja još uvijek radi u tajnosti. Druge tvrtke, poput Namespace Labsa, pribjegle su skladištenju MacBook Pro računala kako bi zadovoljile potražnju kupaca. Ovaj ekosustav u nastajanju pokazuje da se interes za Mac računala kao AI infrastrukturu proteže daleko izvan velikih laboratorija.
Ukratko, vijest da je OpenAI kupio desetke tisuća Mac minija i Mac Studija za obuku svojih AI agenata označava prekretnicu u industriji. Apple Siliconova ujedinjena memorija, energetska učinkovitost i mogućnost paralelnog pokretanja tisuća sesija Ovi uređaji postali su vrijedan alat za učenje s potkrepljenjem. Iako ni Apple ni OpenAI nisu službeno potvrdili dogovor, brojke prodaje, nedostatak zaliha i rana izdanja sugeriraju da je ovaj trend stvaran. Ostaje za vidjeti kako će Nvidia reagirati i hoće li Apple iskoristiti ovu priliku za učvršćivanje svoje pozicije na tržištu umjetne inteligencije za poduzeća.
