Les Mac mini et Mac Studio, autrefois plébiscités par les monteurs vidéo et les programmeurs, sont devenus les bêtes de somme improbables des laboratoires d’intelligence artificielle les plus avancés de la Silicon Valley.
OpenAI a acheté des dizaines de milliers d’ordinateurs Mac mini et Mac Studio ces derniers mois, selon The Information, et les machines sont utilisées pour l’apprentissage par renforcement et l’entraînement d’agents capables d’utiliser un ordinateur. Les achats rapportés concernent des Mac dépourvus d’écran et de clavier, ce qui leur permet de fonctionner comme des machines dédiées au sein de l’infrastructure d’OpenAI.
Les agents capables d’utiliser un ordinateur sont conçus pour interagir avec les logiciels comme le ferait une personne. Ils peuvent naviguer dans des interfaces, modifier et tester du code, organiser des e-mails et accomplir d’autres tâches en plusieurs étapes. L’apprentissage par renforcement permet à ces systèmes de progresser grâce à la répétition d’actions, aux retours et aux erreurs.
Anthropic suivrait une approche similaire, bien que l’entreprise loue des capacités de calcul sur Mac mini par l’intermédiaire d’Amazon Web Services plutôt que d’acheter directement les machines. The Information n’a pas indiqué combien de Mac Anthropic utilise ni exactement quelles charges de travail ils prennent en charge.
L’avantage de la mémoire d’Apple
L’attrait du matériel d’Apple tient en grande partie à son architecture de mémoire unifiée. Contrairement aux systèmes classiques qui séparent la mémoire système de la mémoire du GPU, les puces Apple permettent au processeur et au GPU d’accéder au même pool de mémoire.
Cela peut s’avérer utile pour les charges de travail qui font régulièrement transiter des données entre un modèle d’IA et le système d’exploitation d’un ordinateur. Mac mini et Mac Studio disposent également d’un refroidissement actif, ce qui les rend plus adaptés que les ordinateurs portables aux charges de travail soutenues exécutées pendant de longues périodes.
Cela ne signifie pas qu’Apple remplace les gigantesques clusters de GPU de Nvidia. L’entraînement de modèles fondamentaux à grande échelle reste un problème distinct et bien plus gourmand en puissance de calcul. Les Mac semblent plutôt occuper un rôle plus ciblé, où la capacité mémoire, l’accès au système d’exploitation et la possibilité d’exécuter des environnements informatiques isolés sont particulièrement précieux.
Un problème d’approvisionnement pour Apple
Cette frénésie d’achats intervient alors qu’Apple peine déjà à répondre à la demande de configurations Mac dotées de davantage de mémoire.
L’activité Mac d’Apple a généré environ 10,4 milliards de dollars au cours de son dernier trimestre, soit une hausse de 29 % sur un an, selon des chiffres cités par MLQ.ai. Cette croissance montre à quel point la demande de Mac est forte, même si Apple n’a pas attribué cette progression spécifiquement à OpenAI ou à d’autres laboratoires d’IA.
The Information a également rapporté qu’une demande des entreprises, plus forte que prévu, avait incité Apple à annoncer de nouveaux modèles de Mac mini et Mac Studio plus tôt que son calendrier automnal habituel. Ces machines actualisées mettent davantage l’accent sur l’exécution locale de modèles d’IA et l’intégration de plusieurs systèmes.
Pourquoi c’est important : Apple se retrouve dans une course inattendue
Le développement le plus important n’est peut-être pas l’achat de Mac par OpenAI, mais ce que ces achats révèlent de l’évolution des infrastructures d’IA.
Alors que les agents d’IA vont au-delà de la génération de texte et commencent à utiliser des ordinateurs, les entreprises ont besoin d’environnements où ces agents peuvent observer des écrans à répétition, interagir avec des applications et se remettre de leurs erreurs. Cela crée une demande pour des machines optimisées pour des interactions soutenues et gourmandes en mémoire, plutôt que simplement pour un débit maximal de GPU.
Nvidia considérerait Apple comme un concurrent majeur dans le domaine de l’IA locale, tandis que son DGX Spark cible les développeurs à la recherche de systèmes compacts dotés de l’écosystème logiciel de Nvidia. ASUS et MSI auraient déjà épuisé leurs premières allocations de RTX Spark et chercheraient à obtenir des stocks supplémentaires, selon un article du Taiwan Economic Daily cité par WCCFTech.
Pour Apple, l’occasion est considérable, mais elle a un revers : l’entreprise semble s’être retrouvée par hasard face à une demande d’IA d’entreprise sans disposer de l’infrastructure ni de la stratégie dédiée aux entreprises nécessaires pour en tirer pleinement parti.
Cela crée une situation inhabituelle. Les entreprises d’IA traitent les Mac comme une infrastructure de calcul, tandis qu’Apple les vend encore en grande partie comme des ordinateurs de bureau. Si l’IA agentique continue de susciter une demande de milliers de machines à la fois, la capacité d’Apple à approvisionner, prendre en charge et développer ce marché inattendu pourrait devenir tout aussi importante que les puces qui équipent les Mac.
Note de la rédaction : cet article est paru à l’origine dans notre publication sœur, TechRepublic.