Theo báo cáo từ The Information, OpenAI đã mua hàng chục nghìn máy tính để bàn Mac mini và Mac Studio trong những tháng gần đây và lý do không liên quan nhiều đến máy tính để bàn. Các máy móc này đang được sử dụng để tăng cường học tập và đào tạo các tác nhân sử dụng máy tính - hệ thống AI học cách vận hành máy tính theo cách con người thực hiện, nhấp qua phần mềm, quản lý tệp và hoàn thành các nhiệm vụ nhiều bước với sự can thiệp hạn chế của con người.
Báo cáo được MacRumors và 24/7 Wall St. đăng tải cùng tuần Apple công bố các bản cập nhật theo thời gian bất thường cho cả Mac mini và Mac Studio. MacRumors báo cáo rằng thông báo này được thúc đẩy bởi sự mong muốn mạnh mẽ bất ngờ của doanh nghiệp đối với khối lượng công việc AI và cuộc thảo luận của Hacker News về tin tức này đã thu hút hàng trăm lượt tán thành khi các nhà phát triển tranh luận về việc mua số lượng lớn tiết lộ điều gì về cách các phòng thí nghiệm biên giới thực sự xây dựng cơ sở hạ tầng đào tạo. For more context on this story, see our ongoing AI trends.
Tại sao Phòng thí nghiệm AI muốn máy tính để bàn thay vì cụm GPU
Đào tạo mô hình biên giới vẫn là công việc đối với các cụm GPU khổng lồ, được kết nối với nhau - loại cài đặt mà bộ tăng tốc của Nvidia chiếm ưu thế và một lần đào tạo duy nhất có thể liên quan đến hàng chục nghìn chip được liên kết. Tuy nhiên, Agentic AI có cấu hình phần cứng khác.
Một tác nhân đang học cách sử dụng máy tính có thể được đặt bên trong máy tính để bàn ảo hoặc vật lý, được giao một nhiệm vụ, chấm điểm dựa trên kết quả và được tinh chỉnh cho phù hợp. Việc chạy hàng nghìn phiên đó đồng thời mang lại lợi ích cho bề rộng - nhiều máy độc lập hoạt động song song - thay vì mã lực kết nối thô xác định quá trình đào tạo trước ở quy mô biên giới. Theo cách sắp xếp đó, kho chứa máy tính để bàn dành cho người tiêu dùng bắt đầu trông rất giống cơ sở hạ tầng.
Đó là lúc thiết kế silicon của Apple trở nên phù hợp. Kiến trúc bộ nhớ hợp nhất của Apple cho phép CPU và GPU hoạt động trên cùng một nhóm bộ nhớ thay vì dựa vào card đồ họa rời có bộ nhớ hệ thống riêng biệt. Đối với khối lượng công việc tự động hóa máy tính để bàn, trong đó mỗi máy cần kết xuất một môi trường điện toán đầy đủ và phản hồi nhanh chóng, thiết kế đó hóa ra lại phù hợp với thực tế.
Làm mới theo thời gian bất thường, được thúc đẩy bởi nhu cầu của doanh nghiệp
Việc mua hàng giúp giải thích lịch kỳ lạ của Apple trong tuần này. Công ty đã công bố các mẫu Mac mini và Mac Studio mới ngoài nhịp độ sự kiện-sản phẩm thông thường của mình và MacRumors báo cáo rằng động thái này được thúc đẩy bởi nhu cầu doanh nghiệp mạnh mẽ bất ngờ đối với các ứng dụng AI. Phần cứng của Apple thường không được mô tả là cơ sở hạ tầng AI – cụm từ đó thuộc về giá đỡ máy chủ và nhóm GPU làm mát bằng chất lỏng – nhưng ranh giới giữa thiết bị tiêu dùng và thiết bị trung tâm dữ liệu đang mờ dần khi quy mô đào tạo đại lý tăng lên.
Thời điểm cũng giao nhau với một khoảng thời gian khó khăn cho câu chuyện công khai của Apple. Tin tức của CNBC về quá trình chuyển đổi lãnh đạo của công ty mô tả Apple đang bước vào "kỷ nguyên John Ternus" trong bối cảnh những thách thức về AI và khủng hoảng bộ nhớ ngày càng gia tăng, ám chỉ tình trạng thiếu linh kiện đã gây áp lực lên ngành công nghiệp điện tử nói chung. Samsung đã cảnh báo vào tháng 7, theo báo cáo của CNBC, rằng họ hy vọng cuộc khủng hoảng chip hiện tại sẽ kéo dài đến năm 2028 - bối cảnh khiến bất kỳ hoạt động mua phần cứng lớn, bền vững nào của phòng thí nghiệm AI đều đáng chú ý gấp đôi.
Anthropic cũng được cho là đã thuê Apple Silicon
OpenAI không phải là phòng thí nghiệm biên giới duy nhất thử nghiệm phần cứng của Apple. Theo 24/7 Wall St., Anthropic được cho là đã thuê công suất silicon của Apple thông qua Amazon Web Services cho khối lượng công việc tương tự. Cả hai chi tiết đều không thay đổi thực tế rằng Nvidia vẫn là trọng tâm của điện toán AI, nhưng chúng cùng nhau chỉ ra một kết luận thực tế trong ngành: các phòng thí nghiệm đang săn lùng điện toán ở bất cứ nơi nào có ý nghĩa kinh tế và khối lượng công việc.
Đối với Apple, hiệu ứng này là một cơn gió thuận chiều về nhu cầu mà hãng chưa bao giờ lên kế hoạch. 24/7 Wall St. lưu ý rằng doanh thu từ máy Mac đã tăng 29% trong quý gần đây nhất của Apple và coi các đơn đặt hàng số lượng lớn trong phòng thí nghiệm AI là sự gia tăng doanh thu hàng tỷ đô la một cách tình cờ - sự tăng trưởng đến mà Apple không phải chi hàng tỷ đô la cho việc xây dựng trung tâm dữ liệu của riêng mình.
Ý nghĩa của thị trường điện toán AI
Câu chuyện còn quan trọng hơn cả báo cáo thu nhập của Apple vì ba lý do.
Đầu tiên, nó xác nhận rằng giai đoạn tiếp theo của cuộc cạnh tranh AI là tác nhân. Vấn đề tốn kém không còn chỉ là đào tạo một mô hình để trả lời các câu hỏi; đó là hệ thống đào tạo để hoàn thành nhiệm vụ trong môi trường phần mềm thực. Lớp khối lượng công việc đó thay đổi theo số lượng môi trường bạn có thể mô phỏng, điều này ưu tiên các nhóm máy phân tán thông thường hơn các cụm nguyên khối đơn lẻ.
Thứ hai, nó mở rộng bản đồ nhà cung cấp. Trong suốt năm 2025 và 2026, cuộc trò chuyện về phần cứng AI đã bị chi phối bởi sự khan hiếm GPU, chi tiêu vốn siêu quy mô và sự tranh giành nguồn cung do hải quan. Nếu hàng nghìn máy tính để bàn sẵn có có thể đảm nhận một phần tải trọng đào tạo tác nhân đáng kể, thì nguồn cung cấp hiệu quả tính toán có khả năng AI sẽ lớn hơn — và phân tán hơn — so với tường thuật về trung tâm dữ liệu gợi ý.
Thứ ba, nó tạo ra sự phụ thuộc kỳ lạ. Các phòng thí nghiệm của Frontier hiện có quyền lợi thực sự trong nhịp phát hành, giá cả và tính sẵn có của thành phần của các dòng phần cứng tiêu dùng. Tình trạng thiếu bộ nhớ làm tăng giá máy tính để bàn hoặc chu kỳ làm mới làm thay đổi silicon bên trong máy Mac mini, giờ đây ảnh hưởng trực tiếp đến các kế hoạch đào tạo AI.
Xem gì tiếp theo
Cả OpenAI và Apple đều chưa công khai chi tiết về quy mô của chương trình, vì vậy những con số chính – số lượng máy, mức chi tiêu chính xác và kết quả đào tạo so sánh với các lựa chọn thay thế dựa trên GPU – vẫn chưa được xác nhận. Các câu hỏi đáng theo dõi là liệu các phòng thí nghiệm khác có làm theo nhóm máy tính để bàn của riêng họ hay không, liệu Apple có tập trung vào nhu cầu AI của doanh nghiệp với các cấu hình nhắm cụ thể vào khối lượng công việc của tác nhân hay không và liệu lợi thế bộ nhớ hợp nhất có còn tồn tại khi các tác nhân chuyển từ kiểm soát một máy tính để bàn sang điều phối nhiều máy tính cùng một lúc hay không.
Hiện tại, bức tranh đã đủ rõ ràng: việc xây dựng AI đã phát triển lên một tầm cao mới và nó đang được đặt trên bàn làm việc thay vì trong các trung tâm dữ liệu. Để biết thêm về cuộc đua cơ sở hạ tầng của ngành đang phát triển như thế nào, hãy xem thông tin cập nhật liên tục của chúng tôi về phần cứng AI và các công ty xây dựng nó.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
