A OpenAI comprou dezenas de milhares de Mac minis e Mac Studios nos últimos meses para treinar agentes de uso de computadores, informou The Information, uma estratégia de computação incomum que ajudou a desencadear um aumento de demanda impulsionado por IA que a própria Apple não esperava.
As compras em massa, feitas para trabalho de aprendizagem por reforço, contribuíram para a escassez de configurações de Mac mini e Mac Studio que deixaram alguns modelos fora de estoque por meses, de acordo com relatórios cobertos por MacRumors e 24/7 Wall St. Para mais contexto sobre esta história, confira nossa cobertura da indústria de IA.
Por que os AI Labs querem mesas em vez de racks de GPU
A lógica inverte a sabedoria convencional da infraestrutura de IA. Treinar um modelo de fronteira exige enormes clusters de GPUs interconectadas – um mercado que a Nvidia domina. Mas o treinamento de agentes para uso de computadores, que são colocados dentro de uma área de trabalho, instruídos a completar uma tarefa e pontuados com base no resultado, tem um perfil diferente: favorece a amplitude entre milhares de máquinas independentes, em vez de potência bruta concentrada em um supercomputador.
É aí que a arquitetura de memória unificada do silício da Apple se torna útil. Um Mac mantém a CPU, GPU e memória trabalhando no mesmo pool, em vez de depender de uma placa gráfica discreta e memória de sistema separada, um arranjo adequado para executar milhares de sessões paralelas de desktop, onde cada máquina opera de forma independente. É também, comercialmente falando, uma maneira mais barata de dimensionar o treinamento de agentes do que alugar horas escassas e caras de GPU para cargas de trabalho nas quais as GPUs não são exclusivamente boas.
OpenAI não está sozinho na abordagem. A Anthropic supostamente alugou capacidade de silício da Apple por meio da AWS da Amazon para cargas de trabalho semelhantes, de acordo com Wall St.
A Apple não estava pronta para compradores empresariais de IA
A demanda pegou a Apple de surpresa. De acordo com o relatório do The Information, a empresa não tinha uma equipe de engenharia dedicada para clientes empresariais e uma equipe focada nas relações com desenvolvedores, e não tinha uma estratégia empresarial de IA quando as organizações começaram a abordá-la para comprar Macs aos milhares como nós de computação.
Alguns clientes corporativos solicitaram acesso à infraestrutura de computação em nuvem privada da Apple – e foram recusados, informou MacRumors. Em vez disso, a Apple está se apoiando em parceiros como WebAI e Mount Thor, que fornecem ferramentas de IA e ambientes de execução construídos em hardware Apple.
Mesmo assim, a empresa vem cortejando o segmento. Em junho, a Apple realizou um evento “Business at the Park” com a participação de executivos da Ford, Disney e Anthropic, onde o Mac mini teria sido o “queridinho” do show. A Apple também promoveu a capacidade de vincular vários Mac Studios em um sistema único e mais capaz para executar grandes modelos de IA de ponta – um recurso voltado para clientes empresariais e desenvolvedores, e não para consumidores comuns.
Uma atualização excepcionalmente precoce — e uma cadeia de suprimentos tensa
O aumento parece ter distorcido o calendário de produtos da Apple. A Apple normalmente lança novos modelos de Mac perto de outubro ou novembro, mas na semana passada atualizou o Mac mini com seu chip M6 e o Mac Studio com processadores M5 Max e M5 Ultra – um lançamento incomumente antecipado que The Information atribui ao boom impulsionado por IA nas vendas de Mac Studio e Mac mini.
Essas novas máquinas são direcionadas diretamente para esse público. Conforme AI Buzz Wire abordou no lançamento, o M6 Mac mini e o M5 Ultra Mac Studio combinam o primeiro processador de 2 nanômetros da Apple com sua primeira arquitetura quad-die e até 512 GB de memória unificada – especificações destinadas a executar grandes modelos de IA localmente e agrupar máquinas.
A oferta não acompanhou o ritmo. O aumento da demanda coincidiu com uma escassez global de memória, deixando muitas configurações de última geração fora de estoque durante meses. Alguns clientes corporativos teriam recorrido a alternativas como o DGX Spark da Nvidia, um desktop compacto de IA com formato semelhante, quando as configurações de ponta da Apple não estavam disponíveis.
O que isso significa para os números da Apple - e para o fosso da Nvidia
Há dinheiro real na tendência, embora a atribuição exija cuidado. A Apple gerou cerca de 10,4 bilhões de dólares em receitas de Mac em seu terceiro trimestre fiscal, um aumento de cerca de 29% ano após ano, mas a empresa não divulga quanto veio de Mac minis e estúdios, portanto, fixar o crescimento diretamente nos laboratórios de IA seria prematuro, como observou Wall Street 24 horas por dia, 7 dias por semana.
O ponto mais estratégico é o que a tendência diz sobre a próxima fase da construção da IA. À medida que a inferência e o treinamento de agentes se espalham para além dos gigantescos clusters de pré-treinamento, os laboratórios de IA estão comprando computação onde quer que a economia faça sentido – e a Apple tropeçou ao vender silício para as próprias empresas que constroem os modelos, sem gastar um dólar em seus próprios data centers de IA.
Isso não faz da Apple uma nova Nvidia. Os Macs são complementos dos clusters de GPU para cargas de trabalho de agente, e não substitutos da potência concentrada exigida pelo pré-treinamento massivo de modelos. Mas com os agentes que utilizam computadores entre as fronteiras de evolução mais rápida na IA, a ideia de que uma parte significativa da formação dos agentes é agora executada em máquinas de secretária - em vez de racks de centros de dados - está a remodelar os pressupostos sobre a aparência da infraestrutura de IA.
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