Svijet umjetne inteligencije doživljava neočekivanu promjenu. Prema izvještaju The Information, OpenAI je u posljednjih nekoliko mjeseci kupio desetine hiljada Mac minija i Mac Studio računara. Cilj je obučiti svoje AI agente da upravljaju računarom kao ljudi: klikanjem, navigacijom kroz menije, popunjavanjem obrazaca i obavljanjem složenih zadataka. Ova strategija, koja je mnoge iznenadila, pokazuje da Appleov hardver više nije samo za potrošače i kreativce, već je postao ključna komponenta u infrastrukturi velikih AI laboratorija.
Vijest, koju su objavili i mediji kao što su Cult of Mac, Moneycontrol i 24/7 Wall St., ukazuje na to da se ovi računari koriste u vrlo specifičnoj fazi obuke: učenju s potkrepljenjem. U ovom procesu, AI modeli komuniciraju sa stvarnim grafičkim interfejsima, testirajući akcije i primajući nagrade ili kazne na osnovu ishoda. Ova metoda zahtijeva značajnu količinu memorije i mogućnost paralelnog pokretanja hiljada simulacija, nešto za što se Mac računari sa Apple Silicon čipovima čine posebno pogodni.
Zašto je Apple Silicon ključan za učenje s pojačanjem
Obučavanje AI agenta koji mora koristiti računar veoma se razlikuje od obučavanja tradicionalnog jezičkog modela. Umjesto da apsorbuje velike količine teksta, agent mora interpretirajte ono što vidite na ekranu, odlučite koju akciju poduzeti i provjerite je li uspjelo.Svaki pokušaj se boduje, a model prilagođava svoju strategiju na osnovu tih povratnih informacija. Da bi to bilo moguće, potrebne su hiljade nezavisnih sesija, od kojih svaka radi istovremeno sa svojim vlastitim stanjem i kontekstom.
Tu na scenu stupa Appleova Unified Memory Architecture (UMA). Za razliku od tradicionalnih sistema zasnovanih na GPU-u, gdje su video memorija i RAM odvojene i podaci moraju putovati naprijed-nazad, na Mac računarima CPU, GPU i Neural Engine dijele isti memorijski blok. Ovo smanjuje uska grla i omogućava modelu brz pristup informacijama koje su mu potrebne u bilo kojem trenutku. Kao što nekoliko analiza ističe, ova funkcija je ključna za agenta kako bi održao konzistentnu reprezentaciju ekrana, instrukcija i rezultata svojih radnji.
Još jedna prednost Mac minija i Mac Studija je njihov sistem hlađenja. Za razliku od MacBookova, koji su tanji i lakši, ovi desktop računari imaju namjenske ventilatore koji im omogućavaju održavanje stabilnih performansi satima ili čak danima intenzivnog treninga. Ovo je ključno za učenje s potkrepljenjem, koje može zahtijevati vrlo duge sesije bez pregrijavanja i usporavanja računara.
OpenAI kupuje, antropolik iznajmljuje: dvije strategije za isti cilj
Vijest također otkriva da OpenAI nije jedina kompanija zainteresirana za ovaj pristup. Anthropic, koju podržavaju Google i Amazon, navodno se odlučio za drugačiju strategiju: umjesto kupovine opreme, iznajmljuje kapacitet Mac minija putem Amazon Web Services (AWS)Ova razlika je važna jer pokazuje da ne morate uložiti bogatstvo u hardver da biste testirali da li ova arhitektura funkcioniše. Možete iznajmiti kapacitet, izmjeriti performanse, a zatim odlučiti da li se isplati kupiti ga ili nastaviti iznajmljivati.
Interes ovih laboratorija za Mac računare ne znači da će oni zamijeniti velike Nvidijine GPU klastere. Obuka jezičkih modela velikih razmjera i dalje se oslanja na te specijalizirane akceleratore. Međutim, za intenzivne zadatke zaključivanja i za obuku agenata koji komuniciraju s interfejsima, Mac računari nude ekonomičniju i efikasniju alternativu. Kao što analitičar Shay Boloor objašnjava, Appleovi računari se koriste za fazu učenja s potkrepljenjem, dok GPU-ovi ostaju neophodni za prethodnu obuku.
Potražnja opterećuje lanac snabdijevanja, a Apple reaguje
Ova pomama za Macom nije prošla nezapaženo u lancu snabdijevanja. Prema nekoliko izvještaja, Konfiguracije Mac mini i Mac Studio sa više memorije su rasprodate već mjesecima. A rokovi isporuke prilagođenih verzija su se produžili sedmicama. Globalna nestašica DRAM i NAND memorije, uzrokovana potražnjom iz podatkovnih centara, pogoršala je situaciju. Dobavljači daju prioritet velikim hiperskalerima, a Appleove narudžbe se takmiče u istom redu čekanja.
Kako bi se riješila ova situacija, Apple je ubrzao svoj raspored osvježavanja. 25. augusta 2026. godine, kompanija je predstavila novi Mac mini sa čipovima M6 i M5 Pro, kao i Mac Studio sa M5 Max i M5 Ultra. Ovaj neobično rani potez odgovara na potrebu da se tržište obogati snažnijim i efikasnijim čipovima. Novi modeli uključuju značajna poboljšanja u performansama i memoriji, s opcijama koje dosežu do 512 GB objedinjene memorije u Mac Studiju M5 Ultra.
Appleova odluka da pomakne lansiranje ranije također je protumačena kao odgovor na pritisak potražnje. Kompanija nije službeno potvrdila akviziciju OpenAI-a, ali rokovi isporuke i nedostatak zaliha ukazuju na to da je institucionalna potražnja stvarna. U stvari, prihod od Mac odjela porastao je za 29% u odnosu na prethodnu godinu u posljednjem kvartalu, dostigavši 10.400 milijarde dolara, što ga čini najbrže rastućom poslovnom linijom Applea.
Nvidia pažljivo prati kako se Apple pozicionira na tržištu velikih preduzeća
Uspon Mac računara u oblasti lokalne umjetne inteligencije nije prošao nezapaženo od strane Nvidije. Prema izvoru bliskom kompaniji, Nvidia već smatra Apple svojim najvećim konkurentom u lokalnoj AI obradiKako bi se suprotstavila ovoj prijetnji, Nvidia je krajem prošle godine lansirala DGX Spark, desktop računar sličnog dizajna kao Mac mini, opremljen Grace Blackwell čipom i do 128 GB objedinjene memorije. Ovaj proizvod je direktno namijenjen tržištu desktop računara zasnovanom na vještačkoj inteligenciji.
Apple, sa svoje strane, pokušava iskoristiti ovaj trenutak kako bi učvrstio svoju poziciju na tržištu poslovnih proizvoda. U junu je kompanija održala privatni događaj u Apple Parku pod nazivom "Business at the Park", kojem su prisustvovali rukovodioci kompanija Disney, Ford i suosnivač Anthropica, Jared Kaplan. Na ovom događaju, Apple je istakao prednosti svog hardvera za lokalnu obradu AI zadataka, pri čemu je Mac mini bio u centru pažnje. Međutim, kompaniji i dalje nedostaje poseban prodajni tim za segment AI poslovanja u preduzećima, što su neki bivši rukovodioci istakli kao propuštenu priliku.
Nedostatak ponude također dovodi do pojave novih poslovnih modela. Peter Voell, bivši zaposlenik OpenAI-a, osnovao je Mount Thor, kompaniju za računarstvo u oblaku zasnovanu na Appleovom hardveru koja još uvijek radi u tajnom režimu. Druge kompanije, poput Namespace Labsa, pribjegle su skladištenju MacBook Pro računara kako bi zadovoljile potražnju kupaca. Ovaj ekosistem u nastajanju pokazuje da se interes za Mac računare kao AI infrastrukturu proteže daleko izvan velikih laboratorija.
Ukratko, vijest da je OpenAI kupio desetine hiljada Mac minija i Mac Studiosa za obuku svojih AI agenata označava prekretnicu u industriji. Apple Silicon-ova ujedinjena memorija, energetska efikasnost i mogućnost paralelnog pokretanja hiljada sesija Ovi uređaji su postali vrijedan alat za učenje s potkrepljenjem. Iako ni Apple ni OpenAI nisu zvanično potvrdili dogovor, brojke prodaje, nedostatak zaliha i rana izdanja sugeriraju da je ovaj trend stvaran. Ostaje da se vidi kako će Nvidia reagovati i hoće li Apple iskoristiti ovu priliku da učvrsti svoju poziciju na tržištu AI za preduzeća.
