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The Information報導,OpenAI近幾個月買進數以萬計的Mac Mini與Mac Studio
[https://tw.news.yahoo.com/tag/Mac Mini與Mac Studio],以因應強化
[https://tw.news.yahoo.com/tag/應強化]學習與代理需求。Anthropic也透過亞馬遜雲端運算服務(AWS),租用Mac Mini
[https://tw.news.yahoo.com/tag/Mac
Mini],進行類似作業,凸顯這兩家積極投入AI基建的巨頭,也依賴消費者擺放在螢幕下方的蘋果
[https://tw.news.yahoo.com/tag/蘋果]小型桌機。
這並不意味著蘋果的小型桌電可以取代輝達的H100晶片,需要龐大平行運算的大型模型訓練市場,仍由輝達主導。
不過,能觀看螢幕、把桌面環境保留在記憶體中、操作瀏覽器,並不斷嘗試學習的AI代理,帶來的是另一種運算需求。開發者需要能同時執行大量本機工作階段的設備,而蘋果統一的記憶體架構,讓大型模型和桌面操作任務能在同一套系統上運作,成為一種實際可行的做法。
只要配備足夠的統一架構記憶體,Mac mini也能在本機執行規模大到無法塞進一般消費級GPU顯示記憶體的模型。
蘋果執行長庫克 [https://tw.news.yahoo.com/tag/蘋果執行長庫克]早在4月30日舉行的第2季法說會上表示,Mac mini和Mac
Studio可能還要幾個月,才能恢復供需平衡,「這兩款(電腦)都是非常出色的AI及代理式工具平台。」他並表示,消費者對這類用途的認知速度,比蘋果原先預期還快。
MacRumors在4月報導,部分機型的出貨等候時間已拉長至數月,蘋果也停止銷售配備512GB統一記憶體的Mac Studio,基本款Mac
mini則一度在蘋果網路商店顯示「目前無法供應」。
蘋果還表示,截至6月該季,Mac營收年增29%至104億美元,成為主要產品類別中成長最快項目。
蘋果通常會把9月重磅發表會的這段時間留給iPhone,以免模糊市場焦點,但這次卻在9月以前就推出新款桌上型電腦,原因在於舊款機型已愈來愈難買到。
如今,這些Mac卻置身於一場更廣泛的AI運算版圖之爭:AI工作究竟要在雲端執行、租用GPU叢集,還是在企業能真正買下並自行掌控的本機硬體上運作。
Google有TPU,亞馬遜有Trainium,輝達有DGX Spark,而蘋果現
[https://tw.news.yahoo.com/tag/蘋果現]在突然面臨AI實驗室成批、大量採購Mac
mini。但這也讓蘋果面臨一項棘手的營運問題。如果企業需要高記憶體Mac時卻拿不到貨,就會轉向其他硬體。
【看原文連結】
[https://udn.com/news/story/6811/9725831?utm_source=yahoonews&utm_medium=yahoo]
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