에너지·메모리 부족에 시달리는 AI 데이터센터의 ‘구세주’가 될 M5 Pro 맥 미니
2026년은 전력 부족과 메모리 가격 폭등이라는 이중 압박 속에서 AI 서버 팜들이 더 높은 에너지 효율을 갖춘 컴퓨팅 방식을 적극적으로 모색해야 하는 해가 될 전망이다. 이런 흐름 속에서 애플 M5 Pro 맥 미니(Mac mini) 가 의외의 ‘정답’으로 떠오르고 있다. 이미 단순한 머신러닝(ML)·AI 작업에서는 NVIDIA GPU보다 애플 실리콘이 더 저렴하게 운영될 수 있음이 실험을 통해 확인됐기 때문이다.
최근 알렉스 지스킨드(Alex Ziskind)는 영상에서, 가장 비싼 소비자용 GPU인 NVIDIA RTX 4090 대비 일부 ML/AI 작업을 전용 애플 실리콘에서 실행하는 편이 비용 효율적이라고 밝혔다. 여기에 macOS 26.1에서 새롭게 활성화된 초저지연(低遲延) Thunderbolt 5 기능을 이용하면 상황은 더욱 달라진다. 이 기능은 기존의 TCP/IP 네트워크 스택을 우회하고, 맥 간에 고속·저지연 PC-to-PC 연결을 구성할 수 있게 해준다. 즉, 여러 대의 맥을 이를 통해 클러스터로 묶으면, 상당히 무거운 AI·ML 작업까지도 처리 성능을 크게 확장할 수 있다.
애플 실리콘의 또 다른 장점은 통합 메모리(unified memory) 구조다. CPU와 GPU가 동일한 메모리 공간을 공유하기 때문에, 예를 들어 M4 Pro 맥 미니는 64GB 통합 메모리를 제공하는 반면, RTX 4090은 24GB VRAM에 그친다. AI 가속기 수요 증가로 HBM 중심의 DRAM 가격이 급등하는 가운데, 큰 통합 메모리를 기본 탑재한 애플 실리콘은 메모리 병목을 해결하는 매력적인 대안이 될 수 있다.
애플은 2026년 중반경 M5 Pro 맥 미니를 출시할 것으로 예상된다. 이 모델은 CPU·GPU 코어 수가 증가하고 더 큰 통합 메모리를 제공할 것으로 전망된다. 일부 전문가들은 M5 Pro가 24코어 GPU 구조를 채택하고, 각 GPU 코어마다 전용 뉴럴 가속기(Neural Accelerator) 를 붙일 수 있다고 말한다. 이런 설계는 복잡한 AI·ML 워크로드 처리 능력을 한층 더 강화해, 에너지와 메모리 비용 부담에 시달리는 데이터센터에 매우 매력적인 선택지가 될 것으로 보인다.
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