OpenAI teria comprado dezenas de milhares de Macs para treinar agentes de IA, adicionando uma nova fonte de demanda corporativa ao negócio de Macs da Apple, cuja receita avançou cerca de 29% na comparação anual.
Pontos-chave:
- OpenAI teria adquirido dezenas de milhares de Mac minis e Mac Studios para tarefas de reinforcement learning e agentes que usam computadores.
- A memória unificada dos chips Apple silicon torna os Macs úteis para cargas distribuídas de agentes, mas eles não substituem clusters de GPU da Nvidia.
- A receita de Macs cresceu cerca de 29%, enquanto a Apple renovou o Mac mini e o Mac Studio com hardware voltado para IA.
Compras de Macs pela OpenAI
O site The Information apontou que a OpenAI adquiriu, nos últimos meses, dezenas de milhares de Mac minis e Mac Studios para rodar workloads de reinforcement learning e agentes que operam computadores. As máquinas podem executar sessões independentes em que agentes manipulam softwares, organizam arquivos e recebem feedback. Isso é diferente do treinamento de modelos de fronteira, altamente dependente de clusters de GPU fortemente interconectados.
O Apple silicon se encaixa em parte desses workloads de agentes porque CPU, GPU e memória compartilham um pool unificado de memória. A Nvidia segue dominante no treinamento de larga escala em IA, o que posiciona os Macs como infraestrutura complementar, não como substitutos dos GPUs de data centers.
A Anthropic também teria alugado máquinas com Apple silicon via Amazon Web Services para tarefas semelhantes. O movimento indica que os laboratórios de IA estão ajustando o hardware ao tipo de trabalho, em vez de apostar em uma única arquitetura de computação.
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Apple como infraestrutura de IA
A estratégia de produtos da Apple aponta de forma mais direta para o uso em IA. Em 25 de agosto, a companhia apresentou um Mac mini com chip M6 voltado a “workflows de IA com agentes” e um Mac Studio com chips M5 Max e M5 Ultra, com opções de até 512 GB de memória unificada. Segundo a Apple, o Thunderbolt 5 permite interligar múltiplos Mac Studio para inferência distribuída em IA.
O executivo de engenharia de Apple silicon, Sri Santhanam, descreveu os novos chips como desenhados para desempenho e computação em IA. As compras da OpenAI sugerem que parte da demanda por infraestrutura pode ser atendida via desktops, sem que a Apple precise construir data centers em escala hiperscale.
Há, porém, limites claros para essa oportunidade. O pré-treinamento de grandes modelos continua favorecendo clusters de GPU no padrão Nvidia, enquanto os Macs se encaixam melhor em workloads que podem ser fragmentados entre muitas máquinas independentes. A Apple ganha assim mais um caso de uso corporativo, sem se tornar um substituto direto dos fornecedores consolidados de aceleradores de IA.
A demanda chega em meio à expansão do negócio de Macs. A Apple reportou recorde de receita com Macs no trimestre encerrado em junho, com vendas em torno de US$ 10,4 bilhões, alta de aproximadamente 29% em relação ao ano anterior. A atualização de 25 de agosto do Mac mini e do Mac Studio deu a esses desktops um papel mais explícito em tarefas de IA local e distribuída.
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