Компанії, що спеціалізуються на розробці штучного інтелекту, почали активно закуповувати комп’ютери Apple моделей Mac mini та Mac Studio. Ця тенденція зумовлена не спробою замінити потужні сервери для навчання масштабних моделей, а потребою у компактному та енергоефективному обладнанні для виконання вузькоспеціалізованих завдань. Пристрої Apple часто використовуються для навчання алгоритмів через метод проб і помилок, оскільки архітектура з уніфікованою пам’яттю дозволяє ефективно обробляти специфічні робочі навантаження локально.
Всупереч поширеним припущенням, ці комп’ютери не формують фундаментальну інфраструктуру для навчання величезних нейромереж, де домінують рішення компанії Nvidia. OpenAI та інші організації використовують десятки тисяч пристроїв Mac для виконання допоміжних обчислювальних операцій. Така інтеграція стала економічно виправданим способом адаптації штучного інтелекту до середовища macOS, що важливо для компаній, які займаються створенням програмного забезпечення безпосередньо для платформ компанії Apple.
Значний вплив на попит також здійснює впровадження інструментів автоматичного написання коду на основі штучного інтелекту. Згідно з галузевими даними, використання таких помічників призводить до збільшення кількості запитів на внесення змін до коду, що прямо пропорційно збільшує навантаження на системи безперервної інтеграції та розгортання програмного забезпечення. Оскільки для тестування та збірки коду під операційні системи Apple необхідне відповідне обладнання, розробники вимушені нарощувати власний парк комп’ютерів Mac.
Попри зростання попиту, компанія Apple не позиціонує свої десктопні рішення як заміну серверним кластерам для великих даних. Для виконання критичних завдань високої складності корпорація використовує власні спеціалізовані сервери з фірмовими процесорами, доступ до яких наразі не надається зовнішнім користувачам. Тому бізнес, якому потрібні подібні потужності, шукає альтернативні методи кластеризації обладнання або переходить на хмарні рішення для оптимізації своїх витрат та інфраструктури.
