Tienduizenden Mac mini’s en Mac Studio’s om een AI te leren een computer te gebruiken: deze niet-bevestigde informatie richt zich op OpenAI en beschrijft een andere manier om AI te trainen. Het gaat niet om het maken van de volgende GPT, maar om een agent te leren een computer te gebruiken, en Apple zou daar onbedoeld de begunstigde van kunnen zijn.
Het verhaal komt uit een artikel van The Information, eind augustus 2026 gepubliceerd en gebaseerd op anonieme bronnen. OpenAI zou de afgelopen maanden tienduizenden Mac mini’s en Mac Studio’s hebben gekocht om zogenaamde ‘computer use’-agents te trainen, deze AI’s die een scherm bedienen zoals een mens dat zou doen, door reinforcement learning. Er zijn geen exacte cijfers gegeven, en noch OpenAI noch Apple hebben de volumes, data of kosten bevestigd.
AI-agents »: « leren een computer te gebruiken », niet om slimmer te worden
Het nuanceverschil is belangrijk: de grote trainingen van taalmodel blijven het terrein van Nvidia, met zijn clusters van GPU’s. Hier is het doel om een AI te leren een reeks acties op een echte computer uit te voeren, en reinforcement learning bestaat er juist uit om het te laten proberen, falen en opnieuw proberen.
Anthropic en de Mac mini: huren in plaats van kopen
Anthropic zou niet achterblijven, maar via een andere route: het bedrijf zou Mac mini’s huren in plaats van kopen, voor vergelijkbare doeleinden. De meeste doorgevers van de scoop spreken over verhuur via Amazon Web Services, anderen presenteren deze route via AWS als een hypothese in verband met de banden van Anthropic met Amazon. Wat controleerbaar is: AWS biedt inderdaad toegewijde EC2 Mac-instanties aan, met chips variërend van M1 tot M4 Max, en M3 Ultra. De gehuurde volumes zijn niet bekend en Anthropic heeft niets bevestigd.
Mac mini, Mac Studio: het verenigde geheugen en de koeling worden benadrukt
Waarom een Mac in plaats van nog een server? De door de techpers aangevoerde verklaringen komen op twee punten neer: het verenigde geheugen, waar de processor en de GPU uit dezelfde pool putten, maakt het mogelijk een model en bureautaken op dezelfde machine te houden, en de koeling van deze desktops houdt langdurige belastingen vol.
Daarentegen worden verschillende beweringen die op sociale media circuleren niet ondersteund door een van de gelezen artikelen: dat duizenden van deze machines zonder scherm zouden draaien, dat het trainen van agents vooral een kwestie van geheugen zou zijn in plaats van rekenkracht, of dat Apple nu een van de belangrijkste AI-bedrijven ter wereld zou zijn. De eerste twee zijn oncontroleerbaar in de huidige staat, de laatste is een kwestie van oordeel.
Apple »: « 10 », 4 miljard dollar aan Mac-verkopen, geen vastgesteld verband met de labs
De cijfers van Apple zijn goed: de Mac-omzet is met 29% op jaarbasis gestegen, tot 10,4 miljard dollar over het kwartaal dat eind juni werd afgesloten. Niets maakt het echter mogelijk dit te koppelen aan de aankopen van de laboratoria: Apple specificeert niet het aandeel van de Mac mini en de Mac Studio, en de financiële site 24/7 Wall St vindt het « voorbarig » om deze groei toe te schrijven aan de AI-labs. Apple zou ook verrast zijn geweest door deze vraag en geen toegewijd commercieel team voor dit type klanten hebben, volgens Cult of Mac.
Op 25 augustus heeft Apple de twee lijnen vernieuwd: een Mac mini met M6- of M5 Pro-chip, een Mac Studio met M5 Max of M5 Ultra, waarvan de meeste vanaf 22 september worden geleverd. De krachtigste configuraties van de Mac Studio waren eind augustus al maanden uitverkocht vanwege een tekort aan geheugenchips, volgens dezelfde scoop.
Mac-naar-Mac: RDMA op Thunderbolt 5 bestaat sinds macOS 26.2
Laatste stukje van de puzzel: meerdere Macs met elkaar verbinden. Dit is geen recente nieuwigheid. Sinds macOS 26.2, uitgebracht in december 2025, werkt het RDMA-protocol op Thunderbolt 5 en stelt het een Mac in staat om direct het geheugen van een andere te lezen, wat clusters van machines oplevert.
Apple wijdt er een sessie aan op zijn WWDC26-conferentie: met vier Mac Studio M3 Ultra’s genereert het cluster tokens bijna drie keer zo snel als een enkele machine op een Qwen-model, en fine-tuning gaat van ongeveer 180 naar 600 tokens per seconde. Het gaat om inferentie en fine-tuning, en Apple koppelt deze demonstraties niet aan de aankopen van de laboratoria.
Het blijft de vraag of deze Macs een blijvende koerswijziging van de sector aankondigen of een eenmalige order, aangezien noch OpenAI noch Apple de volumes heeft bevestigd.
