Decenas de miles de Mac mini y Mac Studio para enseñar a una IA a usar una computadora: esta información, no confirmada, apunta a OpenAI y describe otra forma de entrenar IA. No se trata de crear el próximo GPT, sino de enseñar a un agente a usar una computadora, y Apple podría ser la beneficiaria sin haberlo planeado.
La historia proviene de un artículo de The Information, publicado a finales de agosto de 2026 y basado en fuentes anónimas. OpenAI habría comprado en los últimos meses decenas de miles de Mac mini y Mac Studio para entrenar a los llamados agentes de « uso informático », esas IA que manipulan una pantalla como lo haría un humano, mediante aprendizaje por refuerzo. No se dieron cifras exactas, y ni OpenAI ni Apple confirmaron los volúmenes, las fechas o los costes.
Agentes de IA: aprender a usar una computadora, no a ser más sabios
El matiz importa: los grandes entrenamientos de modelos de lenguaje siguen siendo terreno de Nvidia, con sus clústeres de GPU. Aquí, el objetivo es enseñar a una IA a encadenar acciones en una computadora real, y el aprendizaje por refuerzo consiste precisamente en dejarla intentar, fallar y volver a intentar.
Anthropic y los Mac mini: alquilar en lugar de comprar
Anthropic no se quedaría atrás, pero por otro camino: la empresa alquilaría Mac mini en lugar de comprarlos, para usos similares. La mayoría de las fuentes de la primicia hablan de un alquiler a través de Amazon Web Services, otras presentan este paso por AWS como una hipótesis vinculada a los lazos de Anthropic con Amazon. Lo que es verificable: AWS sí ofrece instancias EC2 Mac dedicadas, con chips que van del M1 al M4 Max, y M3 Ultra. Los volúmenes alquilados no se conocen y Anthropic no ha confirmado nada.
Mac mini, Mac Studio: la memoria unificada y la refrigeración destacadas
¿Por qué un Mac en lugar de otro servidor? Las explicaciones avanzadas por la prensa técnica se resumen en dos puntos: la memoria unificada, donde la CPU y la GPU acceden al mismo pool, permite mantener un modelo y las tareas de escritorio en la misma máquina, y la refrigeración de estos equipos de escritorio soporta cargas prolongadas.
Sin embargo, varias afirmaciones que circulan en redes sociales no están respaldadas por ninguno de los artículos consultados: que miles de estas máquinas funcionarían sin pantalla, que el entrenamiento de agentes sería sobre todo una cuestión de memoria más que de potencia de cálculo, o que Apple sería ahora una de las empresas de IA más importantes del mundo. Las dos primeras son imposibles de verificar en este momento, la última es una cuestión de juicio.
Apple »: « 10.400 millones de dólares en ventas de Mac », sin vínculo establecido con los laboratorios
Las cifras de Apple son buenas: los ingresos de Mac aumentaron un 29 % interanual, hasta 10.400 millones de dólares en el trimestre cerrado a finales de junio. Sin embargo, nada permite vincularlo con las compras de los laboratorios: Apple no detalla la proporción del Mac mini y el Mac Studio, y el sitio financiero 24/7 Wall St considera « prematuro » atribuir este crecimiento a los laboratorios de IA. Apple también se habría sorprendido por esta demanda y no contaría con un equipo comercial dedicado a clientes de este tipo, según Cult of Mac.
El 25 de agosto, Apple renovó las dos gamas: un Mac mini con chip M6 o M5 Pro, un Mac Studio con M5 Max o M5 Ultra, entregados en su mayoría a partir del 22 de septiembre. Las configuraciones más potentes del Mac Studio estaban a finales de agosto agotadas desde hacía meses debido a una escasez de chips de memoria, según la misma primicia.
Mac-a-Mac: el RDMA sobre Thunderbolt 5 existe desde macOS 26.2
Última pieza del rompecabezas: conectar varios Mac entre sí. No es una novedad reciente. Desde macOS 26.2, lanzado en diciembre de 2025, el protocolo RDMA funciona sobre Thunderbolt 5 y permite a un Mac leer directamente la memoria de otro, lo que permite crear clústeres de máquinas.
Apple dedica una sesión de su conferencia WWDC26 a esto: con cuatro Mac Studio M3 Ultra, el clúster genera tokens casi tres veces más rápido que una sola máquina en un modelo Qwen, y el fine-tuning pasa de unos 180 a 600 tokens por segundo. Se trata de inferencia y fine-tuning, y Apple no vincula estas demostraciones con las compras de los laboratorios.
Queda por saber si estos Mac anuncian un cambio duradero en el sector o un pedido puntual, ya que ni OpenAI ni Apple han confirmado los volúmenes.
