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最先端のAI研究所は「見渡す限りMac」——ChatGPTが広まるはるか前にAppleが下したチップ設計の判断が、AI時代になって効いてきています。海外メディアThe Deep Viewが、WWDC 2026直前の6月にAppleシリコン担当のダグ・ブルックス（Doug Brooks）氏へ行った独占インタビュー（聞き手はJason Hiner氏）から、要点をかいつまんで紹介します。
なぜMac mini・Mac StudioがAIエージェントに選ばれるのか
ブルックス氏によると、Mac miniとMac Studioには「信じられないほどの需要」があるといいます。AIエージェントの用途では、自分の管理下にあって、メインのマシンから隔離され、24時間365日動かし続けられるシステムが好まれるためです。多くのAIツールがMac優先・Mac専用で提供され、価格性能比も高まっていることが、この2機種を“エージェント用マシン”の定番に押し上げています。
「GPUだけ」ではない、チップ全体で処理する強み
ブルックス氏が強調するのは、CPU・GPU・ユニファイドメモリ・Neural Engineがそろって性能に寄与する「バランス設計」です。エージェント型のAIでは、LLMの計算だけでなくツール呼び出しなどの周辺処理も重要で、チップ全体が効いてくるといいます。ChatGPT以前から積み上げてきたNeural Engineや、CPU・GPUに載せた専用のニューラルアクセラレータ、そして「どのシステムに載るか」を前提にチップ・筐体・ソフトを一体で設計する垂直統合が、その土台になっています。
クラウドからオンデバイスへ、そしてハイブリッドな未来
AIを手元で動かす流れも加速しています。動機はプライバシーとセキュリティ、そしてトークン消費の急増によるコストで、エージェントの普及で需要は3〜10倍になるとの試算もあるとのこと。最適化が進んだ結果、いまや700億〜1,200億パラメータ級のモデルをノートパソコンで動かせるほどだといいます。ブルックス氏は、大規模なモデルはクラウド、多くの作業はローカル、とエージェント自身が振り分ける「ハイブリッド」な未来を見据えます。あわせて、AIと名乗らず静かに働く「透明なAI」にも触れ、画像生成のDraw Thingsや、テニス・ピックルボールを解析するSwingVisionを例に挙げました。
オンデバイスAIとウェアラブルの共通点
この「プライバシーとコストを理由に処理を手元へ寄せる」流れは、ウェアラブルの世界ともよく似ています。心拍や睡眠といった機微な健康データは、端末内で処理を完結させる価値が大きく、Apple Watchが一部の解析を手元で行うのも同じ思想の延長線上にあります。手元でAIエージェントを動かす動きは、ウェアラブルのオンデバイス化とも地続きだといえます。
まとめ
ブルックス氏は「いまのAI開発のスピードはとにかくすさまじく、1か月後に自分たちがどこにいるのかさえ想像がつかない」と語ります。手元のマシンでAIを走らせるという選択肢がどこまで一般的になっていくのか、ウェアラブルのオンデバイス化とあわせて追いかけたい動きです。
インタビュー全文（英語）はこちら
ダグ・ブルックス氏のインタビューは、The Deep Viewに全文（英語）が掲載されています。Appleのチップ設計の思想やオンデバイスAIの未来について、この記事で紹介しきれなかった話も詳しく語られているので、関心のある方はぜひ原文もチェックしてみてください。
How Apple’s decade-long bet on chips won AI｜The Deep View
Source: The Deep View（Doug Brooks氏インタビュー／聞き手Jason Hiner氏）
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