맥으로 로컬 AI, 통합 메모리 몇 GB면 될까 (M4·Pro·Max·Ultra별 정리)
맥으로 로컬 AI를 돌린다고 하면 의외라는 반응이 많습니다. 그래픽카드도 따로 없는데 되냐는 거죠. 그런데 큰 AI 모델을 “한 대로” 돌리는 데는 맥이 꽤 강합니다. 비결은 통합 메모리입니다. 램과 그래픽 메모리를 따로 나누지 않고 하나로 같이 쓰기 때문에, 메모리가 64GB인 맥은 그 대부분을 AI에 내줄 수 있습니다.
내 맥 사양을 넣어보고 싶다면 내 PC AI 계산기에서 “맥”을 골라보세요.
핵심만 먼저 정리했어요
- 맥에서 AI가 쓸 수 있는 메모리는 기본 설정에서 통합 메모리의 대략 3분의 2~4분의 3입니다. 16GB 맥이면 10GB 안팎이라고 생각하면 됩니다.
- 속도는 칩 등급(기본·Pro·Max·Ultra)에 따라 크게 다릅니다. 등급이 오를수록 메모리 대역폭이 커져서 답이 빨리 나옵니다.
- 대화·글쓰기용으로는 훌륭하지만, 이미지 생성은 같은 가격대 엔비디아 그래픽카드보다 느린 편입니다.
칩 등급별 메모리 대역폭
AI가 글자를 만드는 속도는 메모리에서 모델을 읽어 오는 속도, 즉 대역폭에 거의 비례합니다.
| 칩 등급 (M4 세대 기준) | 메모리 대역폭(초당) | 체감 |
|---|---|---|
| M4 기본 | 약 120GB | 소형 모델은 쾌적, 큰 모델은 느림 |
| M4 Pro | 약 273GB | 대부분의 중형 모델이 쓸 만함 |
| M4 Max | 약 410~546GB (구성에 따라) | 30B급까지 빠름 |
| Ultra (M3 Ultra) | 약 819GB | 70B급도 실용권 |
이전 세대(M1~M3)도 같은 등급끼리는 비슷한 범위입니다. 계산기에서는 등급만 고르면 됩니다.
메모리 용량별로 돌릴 수 있는 AI
| 통합 메모리 | AI에 쓸 수 있는 양(대략) | 돌릴 수 있는 모델 |
|---|---|---|
| 16GB | 약 10GB | 7B~12B급 (Gemma 4 12B, A.X 4.0 Light 7B 등) |
| 24GB | 약 16GB | 12B~14B급, gpt-oss 20B |
| 36~48GB | 약 24~36GB | 27B~32B급 (Qwen3.6 27B 등) |
| 64GB | 약 48GB | 32B급 여유, 70B급 압축판 |
| 128GB 이상 | 약 96GB 이상 | 70B급, gpt-oss 120B 같은 대형 MoE |
4비트 압축 기준입니다. 대화가 길어지면 1~3GB가 더 듭니다.
맥이 좋은 점, 아쉬운 점
좋은 점
- 큰 모델을 한 대로: 그래픽카드는 24~32GB가 한계지만, 맥은 메모리를 64GB, 128GB로 키우면 그만큼 큰 모델이 들어갑니다.
- 조용하고 전기를 적게 씁니다. 책상 위에서 하루 종일 켜두기 편합니다.
- 설정이 간단합니다. 올라마(Ollama)나 LM Studio를 설치하면 바로 시작됩니다.
아쉬운 점
- 이미지 생성은 같은 가격대 엔비디아 그래픽카드보다 느립니다. 되긴 하지만 장당 시간이 더 걸립니다.
- AI 개발 도구 중 일부는 엔비디아(CUDA) 기준으로 먼저 나옵니다. 모델을 직접 학습시키려는 분에게는 불편할 수 있습니다.
- 메모리는 사고 나서 늘릴 수 없습니다. 처음 살 때 정한 용량이 끝까지 갑니다.
어떤 맥이 맞나
- 가벼운 대화·요약 체험: 지금 가진 16GB 맥으로 충분히 시작할 수 있습니다.
- 글쓰기·업무용으로 매일: Pro 칩에 36
48GB면 27B32B급까지 들어가 쾌적합니다. - 코딩·긴 문서 분석까지: Max 칩에 64GB 이상을 권합니다. 대역폭이 높아 큰 모델도 답이 빠릅니다.
- 70B급·대형 모델이 목표: Ultra 칩에 128GB 이상. 이 구간에서는 AI 미니PC(DGX Spark·스트릭스 헤일로)와 비교해 보는 걸 권합니다.
맥은 메모리를 나중에 늘릴 수 없다는 점 하나만 꼭 기억하세요. 쓰고 싶은 모델이 정해졌다면 계산기로 그 모델이 들어가는 용량을 먼저 확인하고, 거기서 한 단계 여유를 두는 게 후회를 줄이는 방법입니다.
참고 자료: NVIDIA DGX Spark vs Mac Studio vs RTX-4080: Ollama Performance (glukhov) · Best Local AI & LLMs 2026: Tier List by VRAM (promptquorum)
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