意外なニュース

AIトレーニングと聞くと、NVIDIAのGPU、大規模なデータセンター、そして何億ドル規模にもなる計算資源への投資をすぐに思い浮かべるかもしれません。

ところが最近、興味深いニュースが伝わってきました。世界有数のAI企業であるOpenAIとAnthropicが、AppleのMac miniとMac Studioを大量に買い集め、また借りているというのです。そう、Apple Storeで見かけるあの小さなデスクトップコンピューターです。

The Informationの記者Aaron Tilleyによる独占報道によると、OpenAIはすでに数万台のMacを購入しており 😮、さらに多くの在庫を探し続けています。

The Information独占報道：How Apple Stumbled Into AI Hardware Success With the Mac

Macを何に使っているのか？

答えは、自分でコンピューターを操作できるAIの訓練です。

ChatGPTやClaudeのようなAIアシスタントを聞いたことがあるでしょう。文字で質問すると、答えを返してくれます。しかしAI企業はいま、さらに進んだAI、「computer-use agent（コンピューター操作エージェント）」を開発しています。

このAIは会話をするだけではありません。人間のようにコンピューターを操作できます。画面を見て、マウスを動かし、ボタンをクリックし、表にデータを入力し、さらには異なるソフトウェアを使って作業を完了させることもできます。

このようなAIを訓練するには、実際のコンピューター環境で何度も練習させる必要があります。1台では足りません。数万台あれば、AIを多くのコンピューター上で同時に学習させ、訓練を高速化できます。これが、OpenAIがこれほど多くのMacを必要とする理由です。

なぜGPUではなくMacなのか？

ここが最も直感に反する部分です。

従来のAIトレーニング、たとえばChatGPTのような大規模言語モデルの訓練では、行列乗算のような大量の数学的計算をGPUに任せます。この種の処理は、NVIDIAのGPUが確かに得意としています。

しかしcomputer-use agentの訓練に必要なものは、まったく異なります。

  • 完全なデスクトップ環境：AIには画面が見え、操作するためのキーボードとマウスが必要
  • 多くのものを同時に読み込むこと：AIモデル本体、リアルタイムの画面画像、操作指示をすべて同時にメモリへ載せる必要がある
  • 大量の並列した独立環境：1台のコンピューターが1つの独立した訓練場になる

MacのApple Siliconチップには、統合メモリアーキテクチャ（Unified Memory Architecture）という重要な強みがあります。簡単に言えば、CPUとGPUが同じメモリを共有するため、異なるコンポーネント間でデータを何度も移動させる必要がありません。

これによりMacでは、AIモデルのパラメーター、画面データ、ユーザーの操作イベントをすべて同じメモリに同時に置けるため、非常に効率的です。GPUクラスターにとって、「コンピューター全体をシミュレートする」作業は、むしろ得意分野ではありません。

Apple Mac mini製品ページ

Anthropicは異なる方法を取る

OpenAIがMacを直接大量購入する一方、Anthropicは別の道を選びました。

AnthropicはAmazon Web Services（AWS）のEC2 Mac Instancesサービスを通じて、Mac miniのコンピューティングリソースを借りています。これはAWSが提供するクラウド上のMacサービスで、もともとはApple開発者がAppのテストやビルドに使うことを主な目的としていました。現在、AnthropicはこれをAIエージェントの訓練に利用しています。

AWS EC2 Mac Instancesページ

借りるメリットは柔軟性が高いことです。数万台のハードウェアを一度に買い取る必要がなく、保守や冷却の問題を自分で処理する必要もありません。一方で、長期的なコストは高くなる可能性があり、AWSで利用できる在庫にも左右されます。

この2つの戦略は、両社の異なる運営スタイルを反映しています。OpenAIはサプライチェーンを掌握するために自前のインフラを構築する傾向があり、Anthropicはクラウドサービスを通じて柔軟性を保つことを好みます。

Appleは思いがけずAIの勝者に

ここで最も興味深いのは、Appleがほとんど何もしていないのに、AIの波に乗ったことです 😂

AppleはAIモデルの開発者でもAIサービスの販売者でもありません。しかし、MacのハードウェアアーキテクチャがたまたまAIエージェントの訓練に非常に適していたため、AppleはAI業界から思いがけない恩恵を受ける側になりました。

数字もそれを示しています。Appleの直近四半期のMac売上高は前年同期比28.7%増の103億5,000万ドルに達しました。ハイエンドMacモデルの出荷待ち時間は数週間に延びています。

Apple Mac Studio製品ページ

何を意味するのか？

AIトレーニングは2つの方向に分化しつつあります。

  1. 大規模言語モデル（ChatGPTやClaudeなど）：大規模な計算を行うため、引き続きNVIDIAのGPUクラスターに依存する
  2. AIエージェント（コンピューターを操作し、ウェブを閲覧し、ソフトウェアを使えるAI）：大量の独立したデスクトップ環境が必要で、Macのほうが適している

AIエージェントが各社の重点分野になるにつれて、このようなコンシューマー向けコンピューターへの需要は増える一方でしょう。MacがAIトレーニングにおけるGPUの地位を奪うことはありません。しかし、GPUにはできないまったく新しい戦場を切り開きつつあります。

これは、AIの発展の方向が直線的ではないことも教えてくれます。「GPUが増えればAIが強くなる」という単純な話ではありません。AIの種類によって必要なハードウェアは異なり、最適な解決策があなたの机の上に置かれていることさえあるのです。