애플이 새 맥 미니에 탑재되는 M6와 새 맥 스튜디오에 들어가는 M5 울트라를 공개했다. 두 칩 모두 데스크톱용 애플 실리콘으로, 공통된 메시지는 성능 향상 그 자체보다 '로컬에서 돌리는 AI'다. 애플은 M6를 자사 최초의 2나노미터 공정 칩이라고 밝혔고, M5 울트라는 M 시리즈 SoC에서 처음으로 4개의 다이를 하나로 묶은 쿼드 다이 구조라고 설명했다. 실리콘 엔지니어링 그룹 부사장 스리 산타남은 두 칩을 "애플 실리콘의 성능과 AI 연산에서 다음 도약"이라고 표현했다.
M6: 2나노 공정과 듀얼 뉴럴 엔진
M6는 12코어 CPU(슈퍼 코어 2개, 성능 코어 4개, 효율 코어 6개)와 코어마다 뉴럴 가속기를 넣은 12코어 GPU, 그리고 듀얼 16코어 뉴럴 엔진을 갖췄다. CPU는 M5 대비 코어가 2개 늘었고, 멀티스레드 성능이 최대 1.2배, M1 대비 최대 2.4배 빠르다고 애플은 밝혔다. 눈여겨볼 대목은 뉴럴 엔진을 둘로 나눈 설계다. 시스템 프레임워크가 두 엔진을 동시에 활용해 이전 세대 대비 최대 2배의 피크 연산을 낸다는 설명인데, 온디바이스 모델 실행 속도에 직접 영향을 준다. GPU의 AI 피크 연산도 M5 대비 약 30% 높아져 로컬 LLM과 대화할 때의 프롬프트 처리가 빨라진다.
메모리 측면에서 M6는 통합 메모리를 최대 32GB, 대역폭을 최대 초당 170GB까지 지원한다. M5보다 10%, M1보다 2.5배 높은 수치다. 실무적으로 보면 학생·개발자·AI 취미 사용자, 소규모 기업이 코드 컴파일이나 이미지 편집, 에이전트형 AI 작업을 데스크톱에서 처리하는 시나리오를 겨냥한 균형점이다. 다만 32GB라는 상한은 대형 모델을 통째로 올리기에는 여전히 빠듯해, M6는 '가벼운 온디바이스 AI'의 영역에 머문다고 보는 편이 정확하다.
M5 울트라: 쿼드 다이와 512GB 메모리
M5 울트라는 성격이 다르다. 애플은 울트라퓨전(UltraFusion) 기술로 듀얼 다이 M5 맥스 칩 2개를 연결해 4개 다이가 하나의 프로세서처럼 동작하게 했다고 밝혔다. 다이 간 대역폭은 초당 4.4TB를 넘고 연결 밀도는 6배 이상 높였다. CPU는 최대 36코어(슈퍼 코어 12개, 성능 코어 24개)로 M3 울트라 대비 싱글스레드 1.25배, 멀티스레드 1.3배 성능을 낸다. GPU는 최대 80코어에 코어마다 뉴럴 가속기를 넣어 AI 피크 연산이 M3 울트라의 최대 4.5배, M1 울트라의 6배 이상이라고 한다.
이 칩의 진짜 무기는 메모리다. 최대 512GB의 통합 메모리와 초당 1.2TB 대역폭은 M3 울트라보다 50% 넓다. 애플은 이 조합으로 수천억 개 파라미터급의 거대 LLM을 클라우드 없이 로컬에서 통째로 구동하고, 초당 토큰 처리 속도를 끌어올릴 수 있다고 설명한다. 여기에 32코어 뉴럴 엔진과 4개의 ProRes 인코드·디코드 엔진, AV1 디코드를 갖춘 미디어 엔진이 더해져 고해상도 영상 편집과 3D 렌더링, 과학 연산 같은 전문 워크플로를 함께 노린다.
개발자 관점에서의 의미와 한계
애플은 코어 AI, 코어 ML, 메탈, Xcode 등 자사 프레임워크가 두 칩의 하드웨어를 직접 활용한다고 강조했다. 개발자는 M6의 듀얼 뉴럴 엔진이나 M5 울트라의 512GB 메모리 풀을 이용해 대형 모델을 로컬에서 실행하고 파인튜닝할 수 있으며, 애플 파운데이션 모델이나 자체 모델을 온디바이스로 돌릴 수 있다는 것이다. 클라우드 GPU 비용과 데이터 반출 우려가 큰 조직이라면 512GB 로컬 추론 환경은 검토할 가치가 있다.
다만 이번 발표는 애플의 자체 벤치마크와 상대 배수 위주로 구성돼 있어, 절대 성능이나 실제 토큰 처리량, 가격, 전력 소비 수치는 확인되지 않았다. 경쟁 GPU 대비 위치나 지원 소프트웨어 생태계의 성숙도 역시 별도로 검증해야 할 부분이다. 결국 실무 판단은 배수가 아니라 자신의 모델과 워크로드를 올려본 실측에서 갈릴 것이다.