OpenAI大舉採購數萬台Mac，蘋果挑戰Nvidia霸權

OpenAI已購入數萬台Mac mini用於強化學習，帶動蘋果Mac營收成長近29%至103億美元，並引起Nvidia的高度關注。

「Mac在企業AI市場的崛起完全是意料之外，並非有計畫的主動佈局，」蘋果前企業AI產品行銷經理Todd Dailey表示，他於四月離職。「蘋果沒有專門服務企業客戶的工程團隊。」

這些機器用於訓練「電腦使用代理」（computer-use agents）——即能操作瀏覽器、編輯程式碼、整理收件匣的AI系統——這類工作負載包含數千個小型並行任務，恰好適合蘋果的統一記憶體架構，其中CPU與GPU共享同一組RAM。Anthropic也正透過Amazon Web Services租用Mac mini從事類似任務。由於AI資料中心大量消耗記憶體晶片供應，高階Mac mini與Mac Studio配置已缺貨數月。

這筆採購相較於OpenAI 2026年500億美元的運算預算可說是九牛一毛，但卻標誌著前沿實驗室首次將消費級硬體視為核心AI基礎設施。Nvidia為因應此趨勢推出定價4,699美元的DGX Spark桌上型AI電腦，如今更將蘋果視為本地AI運算領域的最大競爭對手。

統一記憶體讓Mac化身AI運算利器

其吸引力在於蘋果晶片的共享記憶體池。Nvidia GPU將視訊記憶體與系統記憶體分離，資料在兩者間傳輸時會產生瓶頸；蘋果M系列晶片則讓CPU與GPU直接存取同一區塊。M5 Ultra可達512GB統一記憶體——足以載入數百億參數的量化模型，無需複雜的多GPU叢集。Mac mini與Mac Studio內建專用風扇，能在長達數小時或數天的訓練過程中維持效能，不像MacBook受熱限制影響。

蘋果正推廣EXO Labs開源專案，該專案可將多台Mac串聯，在本地運行兆級參數模型。八月推出的新款Mac Studio——早於往常的十月或十一月產品週期——特別強調多機叢集功能。獨立基準測試顯示，八台Mac mini M4 Pro組成的叢集可服務DeepSeek V3 671B模型，速度約為每秒5.37個token，這是一年前尚不存在的低成本推論路徑。

Nvidia反擊之際，供應鏈瓶頸浮現

Nvidia的DGX Spark是一款Mac mini大小的桌上型AI電腦，搭載GB10 Grace Blackwell超級晶片與128GB統一記憶體，十月以3,999美元上市後，因記憶體短缺已漲至4,699美元。華碩首批RTX Spark系統在到達零售通路前就被分銷合作夥伴搶購一空。根據台灣媒體kocpc報導的基準測試，Nvidia自家DGX Spark在prefill（提示詞初始處理階段）速度大幅領先，而蘋果晶片則在decode（逐token生成階段，主導互動式使用體驗）表現突出。

供應是蘋果的制約因素。整個產業的記憶體晶片短缺使高規格Mac mini與Mac Studio缺貨數月，部分企業已轉向貨源充足的DGX Spark。在中國，Mac mini入門價在兩年內從4,499元人民幣漲至5,999元人民幣，漲幅超過50%，主因是OpenClaw使用者——當地俗稱「養龍蝦」——的需求推高了價格。

新的商業模式正在湧現。前OpenAI運算基礎設施員工Peter Voell創立了Mount Thor，這是一家基於蘋果硬體打造的隱形雲端公司。Namespace Labs為AI編碼代理提供雲端開發環境，因Mac mini嚴重缺貨，已轉而採用堆疊MacBook Pro——連同螢幕和鍵盤在內——來因應需求。

對投資人而言，關鍵在於誰能贏得本地AI運算市場。蘋果股價於8月28日收在319.70美元，高於8月24日的310.34美元；同期Nvidia股價則從208.48美元回升至217.55美元。蘋果Mac業務如今是其成長最快的產品線，卻仰賴於非計畫內的企業需求；Nvidia的資料中心GPU業務在大規模訓練領域仍占主導地位，但其以DGX Spark開創的桌上型AI品類正面臨蘋果晶片的挑戰。OpenAI的這筆採購無論規模多大，僅占其到2030年7,500億美元預期運算支出的零頭——其中大部分仍透過Microsoft、Oracle及Stargate合資企業流向Nvidia驅動的雲端基礎設施。

本文僅供參考，不構成投資建議。