OpenAI kauft Zehntausende von Macs für Reinforcement-Learning-Trainings! Apple hat NVIDIA das entsprechende Geschäft weggenommen.

Es wird aufgedeckt, dass OpenAI massenhaft Macs kauft, es werden gleich Zehntausende Geräte erworben.

Aus Versehen wurden die Bestände komplett ausverkauft, und man muss alle Mittel einsetzen, um weitere Einheiten zu beschaffen.

MacBooks werden nicht gekauft, man erwirbt ausschließlich Mac mini und Mac Studio ohne Bildschirm und Tastatur.

Dann stellt sich die Frage: Welche Art von KI-Geschäft kann weder mit Nvidias GPUs noch mit Googles TPUs realisiert werden, sodass man unbedingt auf Macs zurückgreifen muss?

Zehntausende Macs für Reinforcement Learning – auch Anthropic macht das

Nach Informationen von The Information hat OpenAI bereits Zehntausende Mac mini und Mac Studio erworben, die ausschließlich für Reinforcement Learning verwendet werden.

Nicht nur OpenAI, auch Anthropic mietet Mac mini über den Amazon Web Service AWS, um ähnliche Aufgaben zu bearbeiten.

Diese Macs werden verwendet, um sogenannte „Computer-Use-Agenten“ zu trainieren, also KI-Systeme, die selbstständig Computer bedienen und mehrstufige Aufgaben wie das Bearbeiten und Testen von Code, das automatische Ordnen von E-Mails oder das Zusammenfassen von Dokumenten erledigen können.

Dieser Boom spiegelt sich direkt in den Finanzberichten von Apple wider.

Im letzten Quartal stieg der Umsatz mit Macs im Jahresvergleich um fast 29 % auf 10,3 Milliarden US-Dollar. Diese Wachstumsrate übertrifft die aller anderen Produktlinien von Apple wie iPhone oder iPad, sodass Mac zum am schnellsten wachsenden Geschäftsbereich von Apple wurde.

Am 23. Juni fand im Apple Park, dem Hauptsitz von Apple, eine Veranstaltung mit dem Titel „Business at the Park“ statt. Das ist in der Geschichte von Apple unüblich: Apple hat sich bisher hauptsächlich auf den Verbrauchermarkt konzentriert und nur sehr selten Veranstaltungen speziell für Unternehmenskunden abgehalten.

Führungskräfte von Disney und Ford waren bei dieser Veranstaltung anwesend, ebenso Jared Kaplan, Mitbegründer von Anthropic. Auch der scheidende Apple-CEO Tim Cook und der designierte Nachfolger John Ternus nahmen teil.

Laut einem Teilnehmer betonte Apple während der Veranstaltung wiederholt, dass seine Hardware hervorragend für die lokale Verarbeitung von KI-Aufgaben geeignet sei, wobei der Mac mini im Mittelpunkt der gesamten Veranstaltung stand.

Das KI-Training wird seit langem von Nvidias GPUs dominiert, aber dass Macs in diesem Teilbereich des Reinforcement Learning in großem Umfang beschafft werden können, liegt am einheitlichen Arbeitsspeicher.

Der Videospeicher und der Systemspeicher von Nvidias GPUs sind getrennt voneinander, sodass die Übertragung von Daten zwischen beiden zu Engpässen führt. Die Apple-M-Chips hingegen nutzen einen einzigen gemeinsamen Speicherpool, auf den sowohl CPU als auch GPU direkt zugreifen, was bei der Verarbeitung von KI-Arbeitslasten Leistungsvorteile bietet.

Im Gegensatz zu den leichten und dünnen MacBooks sind Mac mini und Mac Studio mit speziellen Kühlsystemen ausgestattet, sodass sie auch bei lang andauernden komplexen KI-Aufgaben nicht aufgrund von Überhitzung ihre Taktfrequenz senken. Das ist für das Reinforcement Learning, das mehrere Stunden oder sogar Tage andauern kann, von entscheidender Bedeutung.

Apple fördert zudem das Open-Source-Softwareprojekt EXO Labs, mit dem sich mehrere Macs zu einem Cluster zusammenschließen lassen, um KI-Modelle mit Billionen von Parametern lokal auszuführen.

Das neueste von Apple vorgestellte Mac Studio betont ebenfalls die Cluster-Fähigkeit: Mehrere Mac Studio-Geräte können miteinander verbunden werden, um ein leistungsstärkeres System zur Ausführung modernster Modelle zu bilden.

Der Zeitpunkt dieser Produktvorstellung ist ebenfalls ungewöhnlich. Apple führt normalerweise im Oktober oder November jedes Jahres die Aktualisierung der Mac-Produktlinie zum Jahresende durch, dieses Mal wurde sie bereits auf den August vorgezogen.

Nvidia hat das Potenzial erkannt, Apple reagiert eilig

Der Aufstieg von Macs im Bereich der lokalen KI hat die Aufmerksamkeit von Nvidia erregt.

Laut einer mit der Wettbewerbssituation vertrauten Person, die mit Führungskräften von Nvidia gesprochen hat, betrachtet Nvidia Apple als den größten Konkurrenten auf dem Markt für lokale KI.

Ende letzten Jahres stellte Nvidia den DGX Spark vor, einen KI-Desktop-Computer mit ähnlichem Design wie der Mac mini, der direkt auf diesen Markt abzielt.

Auf Seiten von Apple gibt es das praktische Problem, dass das Angebot nicht mit der Nachfrage Schritt halten kann.

Die enorme Nachfrage nach Speicherchips in KI-Rechenzentren hat zu einem historischen branchenweiten Mangel geführt, von dem auch Apple nicht verschont geblieben ist.

Die hochkonfigurierten Versionen von Mac mini und Mac Studio, die für KI-Entwickler am attraktivsten sind, sind seit Monaten ausverkauft.

Laut Todd Dailey, ehemaliger Marketingmanager für KI-Produkte bei Apple für Unternehmenskunden, haben einige Unternehmen im vergangenen Jahr aufgrund der begrenzten Lieferung von Macs begonnen, nach Alternativen zu suchen. Nvidias DGX Spark ist eine häufig genannte Option, die derzeit sofort verfügbar ist.

Dailey verließ Apple im April dieses Jahres und arbeitet derzeit als unabhängiger KI-Berater. Er enthüllte außerdem, dass der große Erfolg von Macs auf dem unternehmensweiten KI-Markt völlig unerwartet war und nicht Teil der aktiven Planung von Apple war. Apple verfügt weder über ein spezielles Ingenieurteam für Unternehmenskunden noch über Mitarbeiter, die sich ausschließlich um die Beziehungen zu Entwicklern kümmern.

Das letzte Serverprodukt, das Apple verkauft hat, war der Xserve, der bereits 2011 eingestellt wurde. Das auf Macs basierende Serverbetriebssystem wurde zudem 2022 nicht mehr weiterentwickelt.

Trotzdem haben einige bereits die Chance erkannt.

Peter Voell, ehemaliger Mitarbeiter für Recheninfrastruktur bei OpenAI, gründete Mount Thor, ein Cloud-Computing-Unternehmen, das auf Apple-Hardware basiert. Das Unternehmen befindet sich noch im Stealth-Modus, und auf seiner offiziellen Website wird das Produkt als „KI-Ausführungsumgebung auf Basis von Apple-Hardware“ beschrieben.

Apple setzt ebenfalls auf Partner wie Mount Thor und webAI, um Macs tiefer in den Unternehmensmarkt zu bringen.

Apple hat kürzlich endlich damit begonnen, eigene Server mit Mac-Chips zu bauen. Diese Server werden jedoch ausschließlich intern für den Private-Cloud-Compute-Dienst verwendet, um KI-Aufgaben zu bearbeiten, die die Verarbeitungskapazität von iPhone oder Mac übersteigen.

Einige Unternehmenskunden haben Apple gefragt, ob die Nutzung dieser Server erworben werden kann, aber Apple hat dies bisher abgelehnt.

Referenzlinks: [1]https://www.theinformation.com/articles/apple-stumbled-ai-hardware-success-mac[2]https://www.apple.com/newsroom/2026/07/apple-reports-third-quarter-results/

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „QbitAI“, Autor: Fokus auf Spitzentechnologie, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.