The Information によると、OpenAI はここ数カ月間、コンピューター使用エージェントを訓練するために数万台の Mac mini と Mac Studio を購入しており、この異例のコンピューティング戦略が、Apple 自体が予想していなかった AI 主導の需要急増を引き起こすのに役立っていると報じた。

MacRumors と 24/7 Wall St. が報じたところによると、強化学習作業のために行われた大量購入が Mac mini と Mac Studio 構成の不足につながり、一部のモデルが数か月にわたって在庫切れになっているという。 この件の詳細は、AIニュースをご覧ください。

AI ラボが GPU ラックではなくデスクを求める理由

このロジックは、従来の AI インフラストラクチャの常識を覆します。フロンティア モデルのトレーニングには、相​​互接続された GPU の巨大なクラスターが必要ですが、この市場は Nvidia が独占しています。しかし、デスクトップ内に配置され、タスクを完了するように指示され、その結果に基づいてスコアリングされるコンピューター使用エージェントのトレーニングには、別のプロファイルがあります。つまり、1 台のスーパーコンピューターに集中した生の馬力よりも、数千台の独立したマシンにわたる広がりを重視します。

そこで役立つのが、Apple シリコンのユニファイド メモリ アーキテクチャです。 Mac は、個別のグラフィックス カードや個別のシステム メモリに依存するのではなく、同じプールから CPU、GPU、メモリを動作させ続けます。これは、各マシンが独立して動作する数千の並列デスクトップ セッションを実行するのに適した配置です。また、商業的に言えば、GPU が苦手とするワークロードのために希少で高価な GPU 時間をレンタルするよりも、エージェント トレーニングを拡張するための安価な方法でもあります。

このアプローチに取り組んでいるのは OpenAI だけではありません。 24/7 Wall St. によると、Anthropic は同様のワークロードのために Amazon の AWS を通じて Apple シリコンの容量をレンタルしていると報じられています。

Apple はエンタープライズ AI 購入者を受け入れる準備ができていませんでした

この要求に Apple は足を引っ張られた。 The Information の報道によると、同社には企業顧客向けの専任のエンジニアリング チームや開発者との関係に重点を置くスタッフが不足しており、企業がコンピューティング ノードとして Mac を数千台購入するというアプローチを始めたときもエンタープライズ AI 戦略がありませんでした。

MacRumors の報道によると、一部の企業顧客は Apple のプライベート クラウド コンピューティング インフラストラクチャへのアクセスを求めたが、断られたという。 Appleは代わりに、Appleハードウェア上に構築されたAIツールや実行環境を提供するWebAIやMount Thorなどのパートナーに頼っている。

それにもかかわらず、同社はこのセグメントに求愛している。 6月にAppleはフォード、ディズニー、アンスロピックの幹部らを招いて「ビジネス・アット・ザ・パーク」イベントを開催したが、そこではMac miniがショーの「目玉」だったと伝えられている。 Apple はまた、複数の Mac Studio を、大規模なフロンティア AI モデルを実行するための単一のより高性能なシステムにリンクする機能を推進しました。この機能は、一般消費者ではなく、ビジネスおよび開発者の顧客を対象としています。

異例の早期リフレッシュとサプライチェーンの緊張

この急増により、Appleの製品カレンダーが狂ったようだ。 Apple は通常、10 月か 11 月近くに新しい Mac モデルをリリースしますが、先週、M6 チップを搭載した Mac mini と、M5 Max および M5 Ultra プロセッサを搭載した Mac Studio を刷新しました。異例の早期発売は、Mac Studio と Mac mini の販売における AI 主導のブームによるものだと The Information は考えています。

これらの新しいマシンは、この聴衆に直接向けられています。 AI Buzz Wire が発売時に取り上げたように、M6 Mac mini と M5 Ultra Mac Studio は、Apple の初の 2 ナノメートル プロセッサと、初のクアッド ダイ アーキテクチャおよび最大 512 GB のユニファイド メモリを組み合わせています。この仕様は、大規模な AI モデルをローカルで実行し、マシンを一緒にクラスタリングすることを目的としています。

供給が追いついていない。需要の急増は世界的なメモリ不足と重なっており、多くのハイエンド構成が何か月も在庫切れになっています。一部の企業顧客は、Apple のハイエンド構成が利用できなかったときに、同様のフォームファクターを備えたコンパクトな AI デスクトップである Nvidia の DGX Spark などの代替手段に頼ったと報告されています。

Apple の数字が何を意味するのか — そして Nvidia の堀

このトレンドには実際のお金が存在しますが、帰属には注意が必要です。 Apple は会計年度第 3 四半期に Mac の売上高がおよそ 104 億ドルで、前年同期比で約 29% 増加しましたが、同社は Mac mini と Studios からの収入がどれだけあったかを明らかにしていないため、24/7 Wall St. が指摘したように、その成長を AI ラボに直接当て付けるのは時期尚早でしょう。

より戦略的なポイントは、AI 構築の次の段階についてトレンドが何を示しているかということです。推論とエージェントのトレーニングが巨大な事前トレーニング クラスターを超えて広がるにつれ、AI ラボは経済的に合理的な場所であればどこでもコンピューティングを購入しています。そして Apple は、自社の AI データ センターに 1 ドルも費やすことなく、モデルを構築しているまさにその企業にシリコンを販売することにつまずいています。

だからといって Apple が新しい Nvidia になるわけではありません。 Mac は、エージェント ワークロード用の GPU クラスターを補完するものであり、大規模なモデルの事前トレーニングに必要な集中的な処理能力の代替品ではありません。しかし、コンピューターを使用するエージェントは AI の最前線で最も急速に進んでおり、エージェントのトレーニングの重要な部分がデータセンターのラックではなくデスクサイドのマシンで実行されるようになったという考えは、AI インフラストラクチャがどのようなものであるかについての前提を再構築しています。

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