OpenAI 据悉采购数万台 Mac 用于智能体训练，Anthropic 同步布局

据 The Information 报道，OpenAI 近期采购了数万台苹果 Mac mini 与 Mac Studio，用于强化强化学习（RL）与计算机操作（computer-use）智能体的训练。这一硬件布局透露出 OpenAI 在模型训练基础设施上的策略调整，即在传统 GPU 集群之外，引入更具性价比的消费级计算资源来支撑特定训练任务。

硬件采购的背景与规模

报道指出，OpenAI 此次购入的 Mac 设备数量达到「数万台」级别，覆盖 Mac mini 与 Mac Studio 两条产品线。选择苹果硬件的主要原因是其在能效比、本地推理性能以及统一内存（Unified Memory）方面的优势，适合运行中等规模的强化学习环境与浏览器/桌面操作类智能体的训练循环。值得注意的是，OpenAI 并未公开这笔交易的具体金额与合作细节，目前信息来自 The Information 的爆料，OpenAI 尚未发表官方声明。

Anthropic 的平行布局

同一报道还提到，Anthropic 采取了类似但更轻量的路径：通过 AWS 租赁 Mac mini 来支持其智能体工作流优化。Anthropic 本身是 Claude 系列模型的开发商，其在「computer use」能力上投入较早，此次与 AWS 合作既能灵活扩展算力，又避免了大规模硬件采购带来的资本支出风险。两大头部 AI 实验室在硬件选择上的趋同，表明业界正在形成一种新的共识——智能体训练并非完全依赖高端 GPU，部分任务可在苹果 Silicon 平台上更高效地完成。

对行业基础设施趋势的启示

传统上，大模型训练被视为 GPU 密集型任务，NVIDIA H100、B200 等高端芯片是行业标配。OpenAI 与 Anthropic 的这一选择意味着 AI 训练硬件生态开始出现分化：

• 高端 GPU 仍是大模型预训练与大规模分布式训练的核心；
• 苹果 Silicon 等高能效消费级硬件在智能体强化学习、特定任务微调等场景中具备成本与部署灵活性优势；
• 云厂商（如 AWS）通过租赁模式提供按需算力，降低了中小规模实验的门槛。

待观察的关键变量

由于原始报道尚未得到 OpenAI 官方的确认，以下几个方向值得关注：一是 OpenAI 后续是否会在模型迭代或技术报告中提及这批硬件的具体用途；二是 Mac 设备在智能体训练中的实际效果与规模化表现，能否形成可复用的方法论；三是该策略是否会进一步推广至更多 AI 实验室，从而重塑部分训练任务的硬件选型标准。