輝達（Nvidia）的AI晶片龍頭地位出現鬆動，而新挑戰者居然是一向被酸AI落後的蘋果（Apple）！據《The Information》消息，OpenAI瘋狂掃貨數萬台Mac Mini與Mac Studio，用以強化學習模型與訓練AI代理人操作電腦，結果還引發近期Mac供應吃緊，甚至高規格機型長達數月缺貨；對手Anthropic也向亞馬遜AWS租用Mac算力。與之相關的台廠供應鏈，包括晶圓代工龍頭台積電（2330），以及負責組裝的廣達（2382）、仁寶（2324）與英業達（2356），都有望直接受惠。
OpenAI與Anthropic青睞Mac，看中的是其所搭載Ｍ系列晶片的統一記憶體架構（Unified Memory Architecture）。傳統GPU叢集為大規模矩陣運算所設計，適合大型語言模型（LLM）的預訓練階段。但在電腦真實系統的操作，包括使用介面、收發電子郵件與撰寫文件等任務，都需反覆執行「觀察螢幕、採取行動、接收回饋」的迭代循環，記憶體容量與資料存取的需求更高，卻未必需要同等程度的平行運算能力。而統一記憶體架構，顧名思義，將CPU與GPU整合在單一晶片，並共用高頻寬記憶體（HBM），可降低不同處理器間搬移資料的瓶頸。此外，若與傳統筆記型電腦相比，Mac Mini與Mac Studio體積小，又會主動散熱，適合長時間運算。
這股風潮還吹進了新創圈。前OpenAI基礎設施員工創辦的新創公司Mount Thor，正籌備以Apple硬體為核心的AI雲端執行環境，試圖將Mac叢集商品化；另有業者開發能串連多台Mac、在辦公室或實驗室本地運行兆級參數模型模型的軟體工具。隨著AI代理人應用持續發展，Mac不再只是個人電腦，也逐漸被視為一種可大量部署的AI運算設備，甚至讓部分企業開始尋找GPU以外的算力方案。
隨著AI資料中心對記憶體需求暴增，高規格Mac mini與Mac Studio面臨大容量記憶體供給不足，部分高階機型連續數月缺貨，企業採購部門只能轉而尋求輝達DGX Spark作為替代方案。為了因應供需失衡，蘋果也提前更新了Mac mini與Mac Studio兩條產品線，Mac mini導入M6、M5 Pro晶片選項，Mac Studio升級至M5 Max、M5 Ultra配置。同時這股熱潮也帶給相關台廠供應鏈新商機，比如負責M系列晶片代工的台積電，以及組裝Mac的英業達、廣達與仁寶，都可能因Mac出貨成長而吃香。
同時，輝達也因這股Mac熱潮感受到前所未有的競爭壓力。Mac Mini起售價遠低於一台輝達GPU伺服器。即使企業採買1萬台Mac Mini也是不小開支，但若是適合水平擴展的工作負載，也比長期租用不適合這類任務的雲端GPU算力划算。企業因此有了捨棄輝達生態系的理由。不過，這不代表Mac取代了高階GPU，而是搭上AI需求分層的趨勢，搶下了一塊涵蓋了強化學習、AI代理人訓練，以及企業本地部署的新興獨立市場。
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