CUDA 없이 Mac은 AI에 쓸모없다는 말은 반만 맞고, 틀린 절반이 $4,000의 비용을 초래한다.

요약

CUDA가 없으면 Mac이 AI에 쓸모없다는 주장은 절반만 맞습니다. 트레이닝에는 CUDA가 중요하지만, 로컬 모델 구동(inference)의 경우 Mac Mini도 충분히 빠르고 효율적입니다. llama.cpp나 Ollama 같은 도구는 특정 칩셋에 의존하지 않아 활용도가 높습니다.

핵심 포인트

• 로컬 모델 구동은 Mac에서도 충분히 가능하며 빠르다.
• CUDA는 트레이닝과 일부 프레임워크에 중요하지만, 추론에는 필수적이지 않다.
• llama.cpp와 Ollama 같은 도구는 다양한 칩셋에서 작동한다.
• DGX는 대규모 파인튜닝 등 특정 작업 부하가 필요할 때 구매해야 한다.