訓練AI自己操作電腦！傳OpenAI採購數萬台Mac mini與Mac Studio投入強化學習

2026-09-01 07:29

聯合新聞網／ 楊又肇

在人工智慧 模型訓練長期由NVIDIA高階GPU壟斷的市場格局下，蘋果的Mac硬體正悄悄在特定的AI運算領域攻城掠地。

根據業界傳出消息，OpenAI 已經採購數以萬計的Mac mini與Mac Studio 裝置，專門用於「電腦使用代理」（Computer-Use Agent）的強化學習（Reinforcement Learning）訓練。無獨有偶，其主要競爭對手Anthropic也正透過亞馬遜AWS雲端平台租用大量的Mac執行個體，執行類似的自主操作AI模型研發任務。

OpenAI has reportedly bought tens of thousands of Mac minis and Mac Studios for reinforcement learning and computer-use agents while Anthropic is renting Macs through $AMZN AWS.$AAPL hardware is becoming a lot more relevant to AI workloads than we thought entering this year as… pic.twitter.com／1VJK9dY93F
— Shay Boloor （@StockSavvyShay）August 30， 2026

瞄準「自主操作電腦」：高頻互動與統一記憶體成關鍵

這些被大規模採購的Mac裝置，主要任務是訓練能自主控制電腦介面、完成多步驟複雜工作流程的AI代理系統（例如自動撰寫與測試程式碼、整理回覆郵件、自動化操作各類桌面軟體與整理文件等）。

Mac能在此一細分場景中脫穎而出的關鍵，主要在於蘋果Apple Silicon （M系列晶片）獨特的「統一記憶體架構」（Unified Memory Architecture， UMA）：

• 消除資料傳輸瓶頸：傳統由NVIDIA GPU主導的AI運算架構中，系統記憶體（RAM）與顯示卡顯存（VRAM）是彼此獨立分開，兩者之間頻繁的數據搬移往往會形成傳輸延遲與頻寬瓶頸。

• CPU與GPU共享零拷貝記憶體池：蘋果M系列晶片採用單一的高頻寬共享記憶體池，CPU、GPU與神經網路引擎（Neural Engine）能直接存取同一塊記憶體位址，完全無需額外的複製動作。在強化學習需要頻繁模擬環境互動、即時截圖渲染，並且進行邏輯推理的工作負載下，能展現出極高的運算與能源效率。

從AWS Mac雲端服務到Thunderbolt四機串聯叢集

事實上，將Mac硬體導入資料中心與雲端運算架構並非新鮮事。亞馬遜AWS早在多年前就已經利用Mac mini建構EC2 Mac雲端執行個體，專門提供iOS、macOS開發者進行大規模的跨平台建置、測試與持續整合（CI／CD）服務。

如今隨著生成式AI與代理式架構爆發，這套成熟的雲端Mac基礎設施自然成為Anthropic等AI企業快速調度算力的重要管道。

此外，蘋果在近期推出的新款Mac Studio中，同樣也特別強調其強悍的硬體擴充與叢集運算潛力。透過機身搭載的高速Thunderbolt 5連接埠，使用者與企業開發端能以極低延遲直接將最多四台Mac Studio進行硬體級串聯，整合成一個具備超大記憶體容量與龐大算力的運算平台，大幅降低中小規模AI團隊在本地端佈署與微調前沿模型的門檻。