OpenAI는 컴퓨터 사용 에이전트를 교육하기 위해 최근 몇 달 동안 수만 대의 Mac mini와 Mac Studio를 구입했다고 The Information이 보도했습니다. 이는 Apple 자체가 예상하지 못한 AI 기반 수요 급증을 촉발하는 데 도움이 된 특이한 컴퓨팅 전략입니다.

MacRumors와 24/7 Wall St.에서 취재한 보고에 따르면 강화 학습 작업을 위한 대량 구매로 인해 Mac mini 및 Mac Studio 구성이 부족해 일부 모델이 몇 달 동안 품절 상태에 빠졌다고 합니다. 이 이야기에 대한 자세한 내용은 인공지능 뉴스를 참조하세요.

AI 연구소가 GPU 랙 대신 책상을 원하는 이유

이 논리는 기존의 AI 인프라 지혜를 뒤집습니다. 프론티어 모델을 훈련하려면 Nvidia가 지배하는 시장인 상호 연결된 GPU의 거대한 클러스터가 필요합니다. 그러나 데스크톱 내부에 배치되어 작업을 완료하라는 명령을 받고 결과에 따라 점수를 매기는 훈련 컴퓨터 사용 에이전트는 프로필이 다릅니다. 즉, 하나의 슈퍼컴퓨터에 집중된 원시 마력보다는 수천 대의 독립 기계에 걸친 폭을 선호합니다.

이것이 바로 Apple 실리콘의 통합 메모리 아키텍처가 유용해지는 부분입니다. Mac은 별도의 그래픽 카드와 별도의 시스템 메모리에 의존하지 않고 CPU, GPU 및 메모리가 동일한 풀에서 작동하도록 유지합니다. 이는 각 시스템이 독립적으로 작동하는 수천 개의 병렬 데스크톱 세션을 실행하는 데 매우 적합한 배열입니다. 또한 상업적으로 말하면 GPU가 특별히 잘 수행하지 못하는 워크로드에 대해 부족하고 값비싼 GPU 시간을 임대하는 것보다 에이전트 교육을 확장하는 더 저렴한 방법입니다.

OpenAI만이 이러한 접근 방식을 취하는 것은 아닙니다. 24/7 Wall St.에 따르면 Anthropic은 유사한 워크로드를 위해 Amazon의 AWS를 통해 Apple 실리콘 용량을 임대한 것으로 알려졌습니다.

Apple은 엔터프라이즈 AI 구매자를 수용할 준비가 되어 있지 않았습니다.

이러한 요구는 애플을 무방비 상태로 만들었다. The Information의 보고에 따르면 회사에는 비즈니스 고객을 위한 전담 엔지니어링 팀과 개발자 관계에 중점을 둔 직원이 부족했으며 조직이 컴퓨팅 노드로 수천 대의 Mac을 구매하기 위해 접근하기 시작했을 때 엔터프라이즈 AI 전략이 없었습니다.

일부 기업 고객은 Apple의 프라이빗 클라우드 컴퓨팅 인프라에 대한 액세스를 요청했지만 거절했다고 MacRumors가 보도했습니다. 대신 Apple은 Apple 하드웨어에 구축된 AI 도구 및 실행 환경을 제공하는 WebAI 및 Mount Thor와 같은 파트너에 의존하고 있습니다.

그럼에도 불구하고 회사는 해당 부문에 관심을 가져왔습니다. 지난 6월, Apple은 Ford, Disney 및 Anthropic의 임원들이 참석하는 "Business at the Park" 이벤트를 열었는데, 여기서 Mac mini가 쇼의 "사랑"이었던 것으로 알려졌습니다. Apple은 또한 여러 개의 Mac Studio를 대규모 AI 모델을 실행하기 위한 더욱 강력한 단일 시스템으로 연결하는 기능을 홍보했습니다. 이는 일반 소비자가 아닌 비즈니스 및 개발자 고객을 대상으로 한 기능입니다.

이례적인 조기 교체와 공급망의 긴장

급증으로 인해 Apple의 제품 일정이 구부러진 것으로 보입니다. Apple은 일반적으로 10월이나 11월에 새로운 Mac 모델을 출시하지만, 지난 주에는 M6 칩을 탑재한 Mac mini와 M5 Max 및 M5 Ultra 프로세서를 탑재한 Mac Studio를 새롭게 출시했습니다. The Information에서는 AI가 주도한 Mac Studio 및 Mac mini 판매 붐이 이례적으로 조기 출시되었다고 밝혔습니다.

그 새로운 기계는 바로 이 청중을 향하고 있습니다. 출시 당시 AI Buzz Wire가 다룬 것처럼 M6 Mac mini와 M5 Ultra Mac Studio는 Apple의 첫 번째 2나노미터 프로세서와 첫 번째 쿼드 다이 아키텍처 및 최대 512GB의 통합 메모리를 결합합니다. 이는 대규모 AI 모델을 로컬에서 실행하고 머신을 함께 클러스터링하는 것을 목표로 하는 사양입니다.

공급이 속도를 따라가지 못했습니다. 수요 급증은 글로벌 메모리 부족과 동시에 발생하여 많은 고급 구성이 몇 달 동안 품절되었습니다. 일부 기업 고객은 Apple의 고급 구성을 사용할 수 없을 때 유사한 폼 팩터를 갖춘 소형 AI 데스크톱인 Nvidia의 DGX Spark와 같은 대안으로 전환한 것으로 알려졌습니다.

Apple의 숫자와 Nvidia의 해자가 의미하는 바

추세에는 실제 돈이 있지만 기여에는 주의가 필요합니다. Apple은 회계연도 3분기에 Mac 매출에서 약 104억 달러를 창출했는데, 이는 전년 동기 대비 약 29% 증가한 수치입니다. 하지만 회사는 Mac mini와 Studios에서 나온 금액을 공개하지 않으므로 24/7 Wall St.에서 지적한 것처럼 AI 연구소에 직접 성장을 고정시키는 것은 시기상조입니다.

보다 전략적인 점은 AI 구축의 다음 단계에 대한 추세입니다. 추론 및 에이전트 훈련이 거대한 사전 훈련 클러스터를 넘어 확산됨에 따라 AI 연구소는 경제적으로 합리적인 곳이면 어디에서나 컴퓨팅을 구매하고 있으며 Apple은 자체 AI 데이터 센터에 1달러를 지출하지 않고 모델을 구축하는 바로 그 회사에 실리콘을 판매하게 되었습니다.

그렇다고 해서 애플이 새로운 엔비디아가 되는 것은 아닙니다. Mac은 에이전트 워크로드를 위한 GPU 클러스터를 보완하는 것이지, 대규모 모델 사전 훈련에 필요한 집중된 성능을 대체하는 것이 아닙니다. 그러나 AI 분야에서 가장 빠르게 변화하는 분야 중 하나인 컴퓨터 사용 에이전트의 경우 에이전트 교육의 의미 있는 부분이 이제 데이터 센터 랙이 아닌 데스크사이드 머신에서 실행된다는 아이디어는 AI 인프라의 모습에 대한 가정을 바꾸고 있습니다.

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