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蘋果撼動輝達霸權!OpenAI掃貨Mac 台廠供應鏈誰吃香?

記者 林浩博 台北報導
2026/09/02 13:07:00
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AI晶片市場出現新變局,OpenAI與Anthropic因應AI代理人訓練需求,紛紛轉向採購Mac Mini與Mac Studio。蘋果M系列晶片的統一記憶體架構,能有效解決電腦操作任務中的資料傳輸瓶頸,成為輝達GPU之外的新興算力選擇。這波熱潮不僅導致高階Mac機型缺貨,更帶動台積電、廣達、仁寶與英業達等供應鏈受惠。隨著AI需求邁向分層化,蘋果成功搶佔本地部署與強化學習的獨立市場,對輝達在AI運算領域的龍頭地位形成潛在競爭壓力,也為科技產業帶來全新商機。

 

蘋果Mac或成挑戰輝達AI晶片龍頭的最強對手!外媒報導,OpenAI掃貨數萬台Mac以訓練自家AI操作電腦,甚至導致Mac高階機型缺貨長達數月,而台積電、英業達、仁寶、廣達等台廠Mac相關供應鏈有望吃香。(圖/蘋果提供)
蘋果Mac或成挑戰輝達AI晶片龍頭的最強對手!外媒報導,OpenAI掃貨數萬台Mac以訓練自家AI操作電腦,甚至導致Mac高階機型缺貨長達數月,而台積電、英業達、仁寶、廣達等台廠Mac相關供應鏈有望吃香。(圖/蘋果提供)

 

 

輝達(Nvidia)的AI晶片龍頭地位出現鬆動,而新挑戰者居然是一向被酸AI落後的蘋果(Apple)!據《The Information》消息,OpenAI瘋狂掃貨數萬台Mac Mini與Mac Studio,用以強化學習模型與訓練AI代理人操作電腦,結果還引發近期Mac供應吃緊,甚至高規格機型長達數月缺貨;對手Anthropic也向亞馬遜AWS租用Mac算力。與之相關的台廠供應鏈,包括晶圓代工龍頭台積電(2330),以及負責組裝的廣達(2382)、仁寶(2324)英業達(2356),都有望直接受惠。

OpenAI與Anthropic青睞Mac,看中的是其所搭載M系列晶片的統一記憶體架構(Unified Memory Architecture)。傳統GPU叢集為大規模矩陣運算所設計,適合大型語言模型(LLM)的預訓練階段。但在電腦真實系統的操作,包括使用介面、收發電子郵件與撰寫文件等任務,都需反覆執行「觀察螢幕、採取行動、接收回饋」的迭代循環,記憶體容量與資料存取的需求更高,卻未必需要同等程度的平行運算能力。而統一記憶體架構,顧名思義,將CPU與GPU整合在單一晶片,並共用高頻寬記憶體(HBM),可降低不同處理器間搬移資料的瓶頸。此外,若與傳統筆記型電腦相比,Mac Mini與Mac Studio體積小,又會主動散熱,適合長時間運算。

這股風潮還吹進了新創圈。前OpenAI基礎設施員工創辦的新創公司Mount Thor,正籌備以Apple硬體為核心的AI雲端執行環境,試圖將Mac叢集商品化;另有業者開發能串連多台Mac、在辦公室或實驗室本地運行兆級參數模型模型的軟體工具。隨著AI代理人應用持續發展,Mac不再只是個人電腦,也逐漸被視為一種可大量部署的AI運算設備,甚至讓部分企業開始尋找GPU以外的算力方案。

隨著AI資料中心對記憶體需求暴增,高規格Mac mini與Mac Studio面臨大容量記憶體供給不足,部分高階機型連續數月缺貨,企業採購部門只能轉而尋求輝達DGX Spark作為替代方案。為了因應供需失衡,蘋果也提前更新了Mac mini與Mac Studio兩條產品線,Mac mini導入M6、M5 Pro晶片選項,Mac Studio升級至M5 Max、M5 Ultra配置。同時這股熱潮也帶給相關台廠供應鏈新商機,比如負責M系列晶片代工的台積電,以及組裝Mac的英業達、廣達與仁寶,都可能因Mac出貨成長而吃香。

同時,輝達也因這股Mac熱潮感受到前所未有的競爭壓力。Mac Mini起售價遠低於一台輝達GPU伺服器。即使企業採買1萬台Mac Mini也是不小開支,但若是適合水平擴展的工作負載,也比長期租用不適合這類任務的雲端GPU算力划算。企業因此有了捨棄輝達生態系的理由。不過,這不代表Mac取代了高階GPU,而是搭上AI需求分層的趨勢,搶下了一塊涵蓋了強化學習、AI代理人訓練,以及企業本地部署的新興獨立市場。

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