이미지: apple.com
요약
- 애플이 M5 맥스·M5 울트라를 넣은 새 맥 스튜디오와 M6·M5 프로를 넣은 새 맥 미니를 공개했어요
- 썬더볼트5와 RDMA로 여러 대를 묶을 수 있고, EXO Labs는 맥 스튜디오 4대 클러스터가 약 4.8TB/s 대역폭을 낸다고 밝혔어요
- 두 제품 모두 오늘부터 사전주문을 받고 9월 22일부터 배송을 시작해요
- Mac Studio 탑재 칩
- M5 Max, M5 Ultra
- Mac Studio 최대 사양
- GPU 80코어, 통합메모리 512GB, 대역폭 1.2TB/s
- Mac mini 탑재 칩
- M6(애플 첫 2나노 칩), M5 Pro
- Mac mini M6 LLM 처리속도(LM Studio)
- M1 대비 13.5배, M4 대비 4.8배
- Mac mini M5 Pro LLM 처리속도(LM Studio)
- M2 Pro 대비 8.5배, M4 Pro 대비 4배
- 4대 클러스터 AI 추론 속도(애플 발표)
- 단일 시스템 대비 최대 3배
- 4대 M5 Ultra 클러스터 통합 대역폭(EXO Labs)
- 약 4.8TB/s
- 사전주문·출시일
- 8월 25일 사전주문 시작, 9월 22일 배송 시작
애플이 맥 스튜디오 4대를 묶으면 초당 4.8테라바이트의 메모리 대역폭이 나온다고 밝혔어요. 지금까지는 이 정도 속도를 내려면 데이터센터용 GPU 여러 장이 필요했는데, 이제 책상 위 컴퓨터 몇 대로도 비슷한 영역에 닿을 수 있게 된 셈이에요.
애플은 8월 25일 새 맥 스튜디오와 맥 미니를 나란히 공개했어요. 맥 스튜디오에는 M5 맥스와 새로 만든 M5 울트라가, 맥 미니에는 애플의 첫 2나노 칩인 M6와 M5 프로가 들어갔어요. 두 제품 모두 오늘부터 사전주문을 받고, 실제 배송은 9월 22일부터 시작해요.
맥 스튜디오, M5 울트라로 온디바이스 LLM 겨냥
맥 스튜디오는 로컬에서 도는 대형 언어모델을 겨냥한 애플의 최상위 데스크톱이에요. M5 맥스를 넣은 기본형은 18코어 CPU와 최대 40코어 GPU, 최대 128GB 통합 메모리를 갖췄고, 각 GPU 코어에 신경 가속기를 박아 넣어 전작보다 AI 연산이 최대 3.9배 빨라졌다고 애플은 설명했어요.
위쪽 구성인 M5 울트라는 처음으로 4개의 다이를 붙이는 쿼드다이 구조를 썼어요. 최대 36코어 CPU, 최대 80코어 GPU에 통합 메모리는 512GB까지 늘었고, 메모리 대역폭은 1.2TB/s로 이전 세대보다 50% 높아요. 애플은 이 칩의 AI 연산 성능이 M3 울트라 대비 4.3배, 3세대 전인 M1 울트라와 비교하면 9.8배라고 밝혔어요.
맥 미니 M6·M5 프로, LM Studio 벤치마크 공개
맥 미니 쪽 변화는 테스팅카탈로그가 전한 애플 발표 인용에 구체적인 수치로 담겨 있어요. M6는 애플이 처음 만든 2나노 공정 칩으로, 12코어 CPU와 12코어 GPU, 이중 16코어 신경엔진을 갖췄어요. LM Studio에서 돌린 LLM 프롬프트 처리 속도는 M1 탑재 모델 대비 13.5배, 직전 세대인 M4 대비로는 4.8배로 알려졌어요.
프로 등급인 M5 프로는 최대 18코어 CPU, 최대 20코어 GPU에 통합 메모리 64GB까지 지원해요. 같은 LM Studio 기준으로 M2 프로 대비 8.5배, M4 프로 대비 4배 빠른 프롬프트 처리 속도를 낸다고 해요.
| 구분 | Mac Studio M5 Max | Mac Studio M5 Ultra | Mac mini M6 | Mac mini M5 Pro |
|---|---|---|---|---|
| CPU | 18코어 | 최대 36코어 | 12코어 | 최대 18코어 |
| GPU | 최대 40코어 | 최대 80코어 | 12코어 | 최대 20코어 |
| 통합 메모리 | 최대 128GB | 최대 512GB | 16GB(최대 32GB) | 최대 64GB |
| 메모리 대역폭 | 614GB/s | 1.2TB/s | 최대 170GB/s | 307GB/s |
4대 묶으면 데이터센터급 대역폭
두 제품 모두 썬더볼트5와 RDMA(원격 직접 메모리 접근)를 지원해서 여러 대를 하나의 메모리 풀처럼 묶을 수 있어요. 애플은 맥 스튜디오 4대를 클러스터로 연결하면 단일 시스템보다 최대 3배 빠른 AI 추론이 나온다고 밝혔어요.
이 클러스터링 기술을 애플과 함께 다듬은 곳이 EXO Labs예요. EXO Labs가 X에 올린 글에 따르면, 지난 1년간 썬더볼트5 위에서 지연시간이 낮은 RDMA 네트워킹을 애플과 함께 작업했고, 그 결과 여러 대의 맥을 묶어 Kimi K3나 GLM-5.3 같은 대형 모델을 API 수준 속도로 돌릴 수 있게 됐어요. Kimi K3는 문샷 AI(Moonshot AI)가, GLM-5 계열은 지푸AI(Zhipu AI)가 만든 오픈 모델이에요.
RDMA로 묶은 맥의 메모리 대역폭은 거의 선형으로 늘어나는데, M5 울트라 탑재 맥 스튜디오 4대를 클러스터로 묶으면 통합 대역폭이 약 4.8TB/s에 이른다고 EXO Labs는 전했어요. 이런 속도는 지금까지 데이터센터용 GPU에서만 가능했던 영역이라는 게 이 회사의 설명이에요.
소프트웨어 생태계와 macOS 27
애플은 이번에 Core AI라는 새 프레임워크도 함께 내놨어요. 통합 메모리·CPU·GPU·신경엔진을 애플 실리콘에 맞게 최적화해 개발자가 대형 언어모델을 로컬에 통째로 배포하거나 자체 모델을 앱에 넣을 수 있게 해주는 도구예요. 여기에 애플의 오픈소스 머신러닝 프레임워크인 MLX를 더하면 모델을 학습·미세조정·배포까지 한 대의 맥에서 끝낼 수 있다고 애플은 설명해요.
애플이 공개한 이미지 자료에는 LM Studio Bionic으로 로컬 LLM을 돌리고, Draw Things로 이미지를 만들고, exo로 여러 대의 워크스테이션을 묶는 예시가 함께 실려 있어요. 두 제품은 오는 macOS 27 "골든 게이트"와 함께 나오는데, 여기에는 화면에 뜬 내용을 파악해 앱을 넘나들며 일을 대신 처리하는 새 버전 시리 AI가 들어가요.
리퀴드AI가 지난 8월 12일 공개한 경량 비전언어모델 LFM2.5-VL-3B는 애플 M5 맥스에서 초당 228토큰의 디코드 속도를 냈다고 밝힌 바 있어요. 이번 맥 스튜디오·맥 미니 발표는 이런 온디바이스 모델 구동 속도를 더 큰 모델, 더 여러 대의 기기로 확장하는 쪽에 초점이 맞춰져 있어요.
에디터의 시선
애플이 이번에 판 것은 칩이 아니라 '클라우드 없이도 큰 모델을 돌릴 수 있다'는 약속이에요. 오픈AI나 앤스로픽은 모델을 API로 팔지만, 애플은 그 모델을 돌릴 기계를 팔아요. 토큰 값을 세지 않고, 데이터를 회사 밖으로 내보내지 않고도 대형 모델을 쓸 수 있다는 점을 강조한 것도 같은 맥락이에요.
이전 세대와 비교하면 체감이 뚜렷해요. M3 울트라 시절에는 맥 한 대로 큰 오픈 모델을 로드하는 것 자체가 도전이었는데, 이번엔 통합 메모리 512GB에 4대를 묶으면 4.8TB/s 대역폭까지 나와요. 로컬에서 100B급 이상 모델을 실무 속도로 돌려본 사람이라면 이 숫자가 무엇을 뜻하는지 바로 알 거예요 — 지금까지 그 정도 대역폭을 내려면 서버용 GPU를 여러 장 갖춘 랙이 필요했어요.
국내에서 이 흐름을 눈여겨봐야 할 곳은 오픈 모델을 사내에서 직접 돌리려는 팀이에요. Kimi K3나 GLM-5 같은 대형 오픈 모델을 클라우드 API 없이 사내에 올리려면 지금까지는 엔비디아 GPU 여러 장을 갖춘 서버가 필요했는데, 애플의 답은 맥 몇 대를 케이블로 연결하는 쪽이에요. 다만 이건 어디까지나 추론, 즉 이미 학습된 모델을 돌리는 작업 얘기고, 모델을 처음부터 학습시키는 훈련까지 맥 클러스터로 대체할 수 있다는 뜻은 아니에요.
앞으로 몇 주 안에는 exo나 LM Studio 같은 로컬 AI 도구들이 M5 울트라·M6 칩에 맞춘 최적화 버전을 내놓을 가능성이 커요. 실제 사용자들이 클러스터 구성을 검증하는 벤치마크 글도 잇따라 나올 것으로 보여요.
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