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OpenAI 买了数万台 Mac mini。拿来干什么?


OpenAI 买了数万台 Mac mini。拿来干什么?

消息昨晚传出来了,The Information 报道说:OpenAI 最近几个月买了数万台 Mac mini 和 Mac Studio。不是给开发人员买两三台。是数万台。

我的第一反应是把这句话重新读了两遍。说的是那家砸下数十亿美元购买 Nvidia 显卡的公司,现在却跑到台式电脑货架去采购。

一个巨大的数据中心,货架上摆满了数千台一模一样的小型台式电脑

未来的计算农场,看起来很像电脑商店的货架。

这不是为了训练模型。这是为了教它点击。

事情就是这样,这也正是这个故事有意思的地方。

训练一个经典的语言模型,要靠显卡来完成。成千上万张显卡并行处理文本,机房里不戴耳塞可进不去。这个没有变化。

但这一年来,所有人都在追逐另一种东西:智能体。不是一个回答问题的模型,而是一个替你干活的模型。它打开软件,在菜单里点击,填写表单,修改文件,启动测试,看看是否成功,再来一遍。这就是 OpenAI 所说的会使用电脑的智能体。

而要学会这些,它需要一台电脑。一台真正的电脑。有操作系统、桌面、窗口、卡顿的应用程序,还有在错误时机打开的对话框。服务器里的显卡永远教不会你怎么应付下拉菜单。

一个机器人坐在办公桌前,手放在鼠标上,旁边放着一本练习册,正在学习使用电脑

数千个练习,重复数千次。和实习生的区别在于,它不会抱怨。

这种方法叫强化学习。简单说:让模型自己尝试,告诉它结果好不好,它再来一遍。数百万次。只不过在这里,每次尝试都需要某个地方有一台开着的机器,配上真正的屏幕和真正的系统。所以需要很多台,而且还得便宜。

那为什么是 Mac?

两个原因,第二个才是没人提到的那个。

第一个是技术原因。Apple 的芯片让处理器和图形部分共享内存。在普通 PC 上,这是两块分开的内存:数据需要从一边传到另一边时,就得复制一遍,这需要时间。在 Mac 上,所有人都在同一块内存池上工作。而一个会使用电脑的智能体,大部分时间都在模型和系统之间来回传递。共享内存正好能在这种情况下节省时间。

左边是两个分开的办公桌,中间有个快递员来回奔跑,右边是一个共享的办公桌

左边,一半的工作是在搬箱子。右边,只要伸伸手。

第二个原因和技术毫无关系:macOS 只有在 Apple 硬件上运行才合法。如果你想训练一个智能体,让它学会在 Mac 上处理事情,就不能在别的设备上模拟 Mac。你得买 Mac。这是唯一一款自带购买义务的面向大众的操作系统,而这次,这笔钱要花在数万台设备上。

Apple 成了 AI 供应商,自己却什么都没要求

这个故事最妙的地方,是时间安排。

8月25日,Apple 发布了新的 Mac mini 和 Mac Studio,比它通常的秋季节奏提前了几周。六天前我还在说这件事,当时我发现两年间价格涨了300美元。现在我们又多了一个解释:企业和 AI 实验室的需求比预期来得更快,以至于交货时间开始承受压力。

Anthropic 也在做同样的事,只是方式有所不同:这家公司不是买下这些机器,而是从 Amazon 租 Mac mini,Amazon 多年来一直在运营整片这样的机器农场。

Apple 自己什么也没说。一份公告都没有,一句话都没有。这家公司花了两年时间被人指责在 AI 上落后,现在却正一托盘一托盘地卖出相关硬件,甚至都没有拿出来宣传。顺带一提,这件事发生在它换老板的这一天:John Ternus 将在9月1日正式接任掌舵人,而且他是一名硬件工程师。巧合还真会开玩笑。

那对你来说意味着什么?

两件非常具体的事。

如果你本来打算今年秋天买一台 Mac mini,先看看交货时间,再为价格高兴吧。当一个客户订购同一型号的几万台时,排在最前面的可不是你。

如果你想知道两年后的计算机技术会是什么样,这里有一个很明确的线索。人们不是为了聊天才造出几万个工作站的。人们造出它们,是为了训练程序使用和你一样的软件,用和你一样的鼠标,在和你一样的菜单里操作。你手动花十分钟完成的事,正有人在教一台机器去完成,而你在睡觉。

这可能让人害怕,也可能让人想要,每个人看法不同。我主要觉得,这是第一次有人通过购买和我桌上那台完全相同的电脑来训练 AI!


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