https://www.clien.net/service/board/park/19237798?po=0&sk=title&sv=%EC%95%A0%ED%94%8C&groupCd=&pt=0
새벽에 올라온 글에 댓글이 많이 달렸던데.. 대체로 공감 못하시는 분들이 많지만요.
일단 크게 세가지입니다.
1. 지금 압도적 대세인 AI 에이전트 시대에 거의 유일하게 쓸모있고, 가장 최적화되어 구동되는 OS가 맥입니다.
코덱스나 클로드 코드를 써보셨나요? 단순 챗봇 AI 말고, AI 에이전트는 걔들이 마음껏 쥐락펴락 할 수 있는 하드웨어가 필요하고, 그 부분에서 현재 압도적으로 많이 사용되는 하드웨어와 소프트웨어는 맥과 맥OS입니다.
AI 에이전트 구동용으로 많이들 찾는 컴퓨터가 맥미니인데, 가격이 이렇게 오른 상태에서도 지금 주문하면 대기 기간이 14주~16주씩 걸려요. 윈도우에서 클로드 코드가 아예 안돌아가는건 아니지만 답답해서 쓰기 힘들고, 개발자 생태계에서는 당연히 맥 + 클로드 코드 또는 코덱스 조합이 압도적으로 우위입니다. 하다못해 리눅스라도 써야되는데, 어쨌든 PC계열에선 특정 하드웨어나 OS 제조사의 점유율이 드라마틱하지 않기도 하고 리눅스 사용자 비율이 높은 것도 아니라서...
일 하나 시키면 CLI기반 앱들 수십개씩 호출하면서 사람이 지시한 작업을 몇 배치씩 돌려서 끝내놓는 에이전트 역할을 충실히 할 수 있는 그 기반이 사실상 거의 맥이 유일한 상태입니다. 일반 소비자 관점에서는요.
2. 로컬 LLM 구동마저 맥이 구조적으로 압도적으로 유리합니다.
요새 보안과 토큰값 등의 이슈로 로컬에서 LLM을 구동하고자 하는 수요도 계속해서 늘어나는데, 윈도우 PC의 경우 로컬에서 LLM을 구동하기 위해서는 GPU 메모리에만 LLM 모델을 올릴 수 있기 때문에 GPU램만 최소 24GB 32GB 이상 필요합니다. 이정도 그래픽카드를 사려면 지금 부르는게 값이라 500만원부터 시작해요. 그래픽카드만요.
애플은 통합 메모리 설계라 CPU GPU가 하나의 메모리에 직접 엑세스가 가능하다보니 메인 메모리 용량만 커도 LLM 모델을 거기에 올려서 구동할 수가 있습니다. 그래서 로컬 LLM 구동해보려는 수요에 의해 지금 중고시장이고 신품시장이고 맥미니 고용량 램 모델은 씨가 말랐고 부르는게 값입니다. 도저히 구할 수가 없어요
3. 핸드폰에 제미나이 잘 붙였다고 AI를 잘 하는게 아닙니다
특히 삼성이랑 애플을 비교하면서 삼성이 AI를 더 잘하는 줄 알고 얘기하시는 분들이 계시는데(...) 사실 두 회사는 소프트웨어 관점에서 그냥 비교 대상 자체가 아닙니다. 파운데이션 모델을 OS 레벨에서 사용하거나 프라이빗 컴퓨트 클라우드 등 애플은 인프라를 기반으로 LLM을 자체적으로 만들거나 운용이라도 할 수 있지 삼성은 그냥 제미나이 연결해준게 끝이에요.
구글에서 얼마전 로컬 LLM 구동하라고 Gemma4라는 모델을 공개하면서 시연에 사용한 핸드폰은 구글 픽셀도, 삼성 갤럭시도 아닌 아이폰이었습니다. 휴대폰 하드웨어에서 그나마 LLM 구동이 기술적으로 원활히 가능한게 아이폰이었기 때문일 텐데..
실제로 Gemma4 같은 모델이 나오기 전엔 애플이 자체적으로 만든 모델이 모바일에서 구동될만한 경량화 모델 중 한국어 입출력 성능이 가장 좋은 모델이기도 했습니다.
삼성은 휴대폰에 제미나이를 잘 붙여줬을 뿐 삼성이 AI 기술이 의미있게 있는건 아닙니다.
물론 애플도 결국 기능적으로 뒤쳐지지 않기 위해 이번 iOS 27에서 부랴부랴 제미나이 기반 모델로 기능을 대거 확장하긴 했지만
자체 모델로 처리하는 내부 작업들 수준이 꽤 높습니다.
그리고 휴대폰의 경우에는 결론만 말하면
AI 앱들을 휴대폰에서 얼마나 쾌적하게 구동시킬 수 있냐의 차이에 불과한데
제미나이를 쓰기 위해 결국은 아이폰을 써야하는 이 시대에, 생활필수소비재 기업이 되어버린 현재 우리나라 사람들이나 AI를 잘하네 못하네 하면서 삼성폰이랑 비교하는 언론 보도 내용만 가지고 애플을 까고 있지 않나 싶더라고요
지금 맥미니
클로드 코워크와 코덱스 컴퓨터 유즈로 작업하는데 보안 걱정에 애플 자체 ai 너무 기다리는 중입니다.
코덱스와 코워크 사용해보니 애플이 왜 보안보안 하는지 또 한번 이해했습니다.
애플도 진지하게 생성형 AI를 하려고했는데 재무팀의 삽질로 GPU구매 못하고 AI팀의 파행 운영으로 엔지니어가 이탈해서 못한거지 의도를 가지고 안한게 아닙니다.
이거 관련해서는 블룸버그에서 자세하게 쓴 기사가 있습니다.
다만 그건 미국을 중심으로 AI 생태계가 시작해왔고, 통합 메모리 구조가 현시점 로컬 LLM 구성에 있어 가성비를 보이고 있기 때문이지.. 최후의 승자를 말하기엔 너무 이른 것 같습니다.
결국 인간은 본인의 작업환경을 크게 바꾸지 않는 선에서 합리적 가격과 기능을 선택할 것이고, 그 형태는 아직 너무나도 많이 열려있는 것 같습니다.
현재 얼리어답터들의 선택이 대다수 일반인들의 확정적인 미래가 되는 건 아니죠.
전 적어도 한국은 앞으로도 상당기간, 로컬LLM + 맥 조합보다는, 적당한 AI 모델 하나 정도 구독하며.. 윈도우의 코워크나 코덱스 적용, 안드로이드 + 제미나이 적용을 천천히 따라갈 것 같습니다.
단순 생성형이 아닌 주도형으로 넘어가도 지금 수준이면 천하의 애플이라도 장사 없습니다.
악의 축 구글이 모바일 OS와 AI를 동시에 쥐고 있고 그래서 무서운 거죠.
그걸 알아 오픈AI에서 자체 OS 기반 디바이스 출시를 계획하는거구요.
세상에 영원한건 없습니다.
애플은 ai 시대 이전에도 독보적인 승자였었고,
거의 죽어가던 회사들이 분기 60조, 100조 매출 얘기하는거 보면 말이죠.
local agentic ai도 원활하게 돌릴려면 메모리는 더 필요할테니 당분간 불야성일듯 합니다.
2. 계속 OS와 하드웨어의 개념을 섞어서 쓰시는데, 통합 메모리를 가진 하드웨어가 일반적으로 더 큰 LLM 가용(VRAM) RAM 용량을 가지기 때문에 LLM의 서빙에 유리한 것은 맞습니다만, 그렇다고 MacOS가 아니면 통합 메모리 하드웨어가 없는 것도 아닙니다. 거기다가 최근의 트렌드로는 "일반적인" 소비자의 HW에 올릴 수 있는 로컬 LLM이 과연 있기는 하는가 라는 문제가 있어서 이게 검열 없는, 완전히 자유로운 LLM을 목적을 가지고 돌리고 싶다는 사람이 아니면, 과연 얼마나 많은 일반인이 자신의 하드웨어를 세팅해 LLM을 돌릴지는 의문입니다.
3. 여전히 자체 모델이 없거나, 수준이 낮다는 점에서는 애플이나 타 제조사나 크게 다르지 않다 라는 점에 대해서는 동의합니다. 하지만 스마트폰에서 기능이 어떤 완성도로 통합되어 있는가를 보면 솔직히 그 점에서 중국 제조사들보다도 떨어진다고 생각합니다. 그런 시스템 통합 관점에서는 애플이 여전히 갈피를 잘 못 잡고 있다고 봅니다.
물론 이건 현재 시점에서 그렇다는 것이지 무엇이든 영원한 것은 없으니 미래에 바뀔 수 있는 일이에요.
맥미니 아니라도 AMD내장그래픽으로도 나름 성능 나옵니다. -H255에 780M내장
그러나 파라미터 300B짜리 올리는거 아닌 이상 시스템램 64기가로는 30기가짜리 32B 양자화 정도가 최대인지라
지능이 안되죠.
램용량이 지금의 5배가량 높아지지 않는 이상 폰이나 피씨로 AI 돌리는건 큰 의미가 없다고 봅니다.
그런데 이 와중에 램값이 미친듯이 올라서 당분간 현실적으로 불가능하죠.
로컬기기로 AI우세를 점하기는 어렵다 봅니다.
애플은 IOS나 맥OS 자체가 멀티태스킹이 아직도 약하다 보니 AI활용적인 측면도 약하죠. 기존의 스케쥴러를 읽어주는 정도, 음성인식으로 검색하는 정도라 AI?라고 보기에는 AI스럽지 않죠.
gemma4 같은 경우 모델 사양에 따라 따른데 구글은 안드로이드 앱스토어에 그 전에 이미 example app까지 올려놓았습니다. 아이폰에서도 잘돌아 간다는 걸 보여주기 위해 시연회에서 보여주었을 겁니다.
회사 정책 때문이겠지민 애플은 이전 AI핵심개발자들이 이탈도가 높아요!
맥미니는 작년에 open claw 때문에 더 크게 떴는데 그 이전에 맥의 CPU GPU 통합메모리 엑세스 때문에 느리지만 가성비 측면에서 큰 모델들을 돌릴 수 있다는 게 유행하며 nvidia DGX spark 나오기 전부터 hw를 어떻게 설계하면 좋을까 hw회사들은 고민하며 통합메모리 설계를 적용하기 시작했습니다.
결국 도긴개긴 입니다.