Apple Mac Studio M5 Max/Ultra, 영상 제작부터 로컬 AI 클러스터까지

2026년 8월 25일에 발표된 새로운 Mac Studio는 M5 Max와 M5 Ultra를 탑재한다. 영상 편집, 색 보정, 3DCG, VFX 등 높은 처리 성능을 요구하는 크리에이티브 작업을 담당해 온 Mac Studio지만, 이번 세대에서는 그 역할이 더욱 확장되었다.

CPU와 GPU가 얼마나 빨라졌는지 물론 중요하지만, 영상 제작자의 시점에서 주목해야 할 것은 그 연산 능력으로 ‘무엇을 할 수 있게 되는가’라는 부분이다. M5 Max는 Final Cut Pro를 비롯한 크리에이티브 앱에서 일상적인 영상 제작을 고속화하는 한편, 상위 모델인 M5 Ultra는 CPU, GPU 등이 공유하는 최대 512GB의 통합 메모리를 탑재하여 대규모 AI 모델을 로컬에서 실행하는 용도까지 고려할 수 있게 되었다.

더욱이 M5 Ultra 탑재 Mac Studio에서는 여러 대를 Thunderbolt 5로 연결하고 RDMA(Remote Direct Memory Access: 여러 컴퓨터 간 메모리 데이터를 고속·저지연으로 주고받는 기술)를 활용하여 AI 클러스터를 구성하는 것도 가능해졌다. 영상 제작을 위한 고성능 데스크톱에서 로컬 AI를 구동하는 컴퓨팅 환경으로. 새로운 Mac Studio를 실제 크리에이티브 작업의 관점에서 살펴보자.

M5 Max로 Final Cut Pro의 ‘손을 움직이는 시간’을 줄이다

M5 Max 탑재 Mac Studio는 18코어 CPU, 최대 40코어 GPU, 최대 128GB의 통합 메모리를 탑재한다. GPU의 각 코어에는 AI 연산을 고속화하는 전용 ‘Neural Accelerator’가 탑재되어 있으며, 메모리 대역폭은 최대 614GB/s에 달한다.

영상 제작에서 중요한 것은 Media Engine이다. M5 Max는 2개의 ProRes 인코딩/디코딩 엔진을 갖추고 있으며, H.264, HEVC, ProRes, ProRes RAW의 하드웨어 가속과 AV1 디코딩을 지원한다. 고해상도 소재를 여러 개 다루는 편집에서는 이러한 전용 하드웨어가 처리를 지원한다.

그렇다면 그 성능을 실제 편집 작업에서 어떻게 활용할 수 있을까. 예를 들어, 5~6년 전에 제작한 영상을 다시 편집한다고 가정해보자. 원본 프로젝트는 남아있지 않고, 손에는 완성된 영상 하나만 있는 상황이다.

Final Cut Pro의 ‘편집점 감지(Edit Detection)’ 기능을 사용하면, 완성된 영상을 분석하여 편집점을 감지하고 타임라인 상에서 개별 클립으로 자동 분할할 수 있다. 하나로 이어져 있던 완성 영상을 다시 샷 단위로 다룰 수 있게 되어, 수작업으로 편집점을 찾아 분할하는 과정을 대폭 줄일 수 있다.

더욱이 ‘매치 컬러(Match Color)’ 기능을 사용하면, 다른 카메라나 조명 조건에서 촬영된 클립의 색상을 분석하여 기준이 되는 클립에 색을 맞출 수 있다. 편집점 감지부터 색조 조정까지, 기존에는 사람이 세밀하게 손을 움직여야 했던 공정의 일부를 효율화할 수 있는 것이다.

영상 편집의 주변 작업과의 연계도 진행되고 있다. Final Cut Pro에서 프레임을 Pixelmator Pro로 보내, 배경을 누끼 따거나 불필요한 요소를 제거하는 등의 작업을 거쳐 YouTube 썸네일로 완성하는 워크플로우도 가능하다.

여기서 주목해야 할 점은 M5 Max의 가치가 단순한 렌더링 속도에만 있는 것이 아니라는 것이다. 편집점을 찾고, 영상을 분할하고, 색을 맞추고, 정지 이미지를 가공한다. 영상 제작에는 작품 자체를 구상하는 시간과는 별개로, 수많은 세밀한 작업이 존재한다. Final Cut Pro의 분석·편집 지원 기능과 Mac Studio의 처리 성능을 결합하여, 이러한 일상적인 공정에 소요되는 시간을 줄여나가는 것이다. 이는 벤치마크 수치만으로는 보기 어려운 진화이다.

macOS 27, 제작 환경을 한 단계 끌어올리다

Mac Studio를 제작 환경으로 고려한다면, 하드웨어뿐만 아니라 OS 측의 진화도 놓칠 수 없다. macOS 27에서는 시스템 전반의 응답성 향상과 더불어, 네트워크 파일 브라우징이나 외부 디스플레이 관련 부분도 개선되었다. 특히 영상 제작과 밀접한 관련이 있는 것은 네트워크 스토리지다. Windows 파일 서비스나 NAS에 있는 수천 개의 항목을 포함하는 폴더 브라우징이 빨라졌다. 대량의 영상 소재를 NAS나 공유 스토리지에 저장하는 제작 환경에서는 CPU나 GPU 성능과는 별개의 부분에서 일상적인 조작성에 영향을 미치는 개선이다.

외부 디스플레이에 대해서도, 연결 환경이 변경되었을 때의 창 위치, Spaces, 화면 할당을 더욱 확실하게 복원할 수 있게 되었으며, 고해상도·고주사율 표시 모드도 확대되었다. HDR 지원도 영상 콘텐츠뿐만 아니라 macOS 시스템 UI로 확대된다. 여러 디스플레이를 사용하는 편집 환경에서는 이러한 OS 측의 개선도 사용 편의성에 영향을 미친다.

Sidecar에서는 터치 조작의 지원 범위가 넓어져, 화면 상의 컨트롤 탭, 한 손가락 스크롤, 시스템 제스처, Markup 등이 이용 가능해졌다. Mac Studio를 중심으로 한 제작 환경에 iPad를 조합할 때도 조작의 자유도가 높아졌다.

M5 Ultra, 로컬 AI를 현실적인 용도로 만들다

여기서 M5 Ultra를 보면 Mac Studio의 또 다른 방향성을 엿볼 수 있다. 최대 36코어 CPU, 최대 80코어 GPU, 최대 512GB의 통합 메모리를 탑재하며 메모리 대역폭은 1.2TB/s에 달한다. Media Engine에는 4개의 ProRes 인코딩/디코딩 엔진을 갖추고 있으며, 최대 33스트림의 30fps 8K ProRes 422 비디오를 동시에 재생할 수 있다.

영상 편집, VFX, 색 보정 등 기존 Mac Studio가 강점을 보여왔던 영역을 더욱 확장한 구성이지만, 이번에 특히 주목하고 싶은 것은 최대 512GB라는 통합 메모리이다.

Apple Silicon에서는 CPU, GPU, Neural Engine 등이 동일한 통합 메모리를 공유한다. M5 Ultra는 최대 512GB까지 탑재할 수 있으며, Apple에 따르면 수천억 파라미터 규모의 대규모 LLM을 완전히 디바이스 상에서 실행할 수 있다. 고해상도 영상이나 대규모 프로젝트를 다루기 위한 대용량 메모리를 로컬 AI 실행에도 활용할 수 있는 것이다.

OS 측에서도 AI 활용 영역은 넓어지고 있다. macOS 27에서는 차세대 Apple Intelligence와 ‘Siri AI’가 도입되었으며, 화면 상의 이미지나 PDF에 대해 질문할 수 있는 Visual Intelligence 등이 추가되었다. Apple Intelligence의 모든 처리가 로컬에서 완료되는 것은 아니며, 온디바이스 처리와 서버 측 처리를 구분하여 사용하는 구성이지만, OS 자체가 AI를 일상적인 워크플로우로 통합하는 방향으로 나아가고 있다.

M5 Ultra의 대용량 통합 메모리를 더욱 직접적으로 활용할 수 있는 것은 로컬 AI 모델 실행이다. Apple은 자체 AI 모델을 Apple Silicon 상에서 로드하고 최적화하여 온디바이스에서 실행하기 위한 ‘Core AI’를 제공하고 있으며, Apple Silicon용 오픈소스 배열 프레임워크 ‘MLX’도 전개하고 있다. MLX는 대규모 언어 모델의 실험 및 학습, 파인튜닝뿐만 아니라, RDMA over Thunderbolt를 이용한 여러 Mac의 분산 처리도 지원한다.

로컬에서 AI 모델을 실행하는 의미는 성능만이 아니다. 영상 제작 회사나 포스트 프로덕션처럼 외부로 내보내기 어려운 영상 소재나 프로젝트 데이터를 다루는 현장에서는, 데이터를 손안에 유지한 채 AI 처리를 수행할 수 있다. 또한, 처리를 온디바이스에서 완료할 수 있는 용도에서는 클라우드 AI에 대한 의존도나 토큰 비용을 절감할 수 있다는 장점도 있다.

4대의 Mac Studio를 연결하여 AI 클러스터로

더욱이 M5 Ultra 탑재 Mac Studio에서는 Thunderbolt 5와 macOS의 RDMA 지원을 활용하여 여러 시스템을 클러스터화할 수 있다. 저지연으로 시스템 간 메모리에 접근함으로써, 단일 시스템으로는 다루기 어려운 대규모 오픈 웨이트 AI 모델을 여러 노드에 걸쳐 처리할 수 있다.

Apple에 따르면, 4대의 Mac Studio로 클러스터를 구성했을 때 AI 추론 성능은 단일 시스템 대비 최대 3배 향상된다. 예를 들어 256GB의 통합 메모리를 탑재한 M5 Ultra 탑재 Mac Studio를 4대 준비하면, 각 시스템에 탑재된 메모리의 합계는 1TB가 된다. 4대가 물리적으로 1대의 1TB 메모리 탑재 Mac이 되는 것은 아니지만, Thunderbolt 5와 RDMA를 통해 각 시스템을 연계하여 대규모 AI 처리에 활용할 수 있다.

이쯤 되면 Mac Studio는 크리에이티브 앱을 조작하기 위한 워크스테이션에 더해, 대규모 AI 모델을 로컬에서 실행하고 AI 에이전트에 의한 코딩이나 분석 등을 담당시키는 계산 노드로서의 역할도 갖게 된다.

그것을 Mac Studio의 컴팩트한 케이스로 구축할 수 있다는 점도 흥미롭다. Apple에 따르면, 4노드 구성에서도 일반적인 가정이나 사무실의 전원에 직접 연결할 수 있으며, 특별한 전원 설비나 냉각 설비를 필요로 하지 않는다. 대규모 데이터센터 설비가 아닌, 책상 주변에서 로컬 AI 환경을 확장할 수 있다는 점은 Mac Studio만의 특징이라고 할 수 있다.

영상 제작 머신에서 로컬 AI 계산 환경으로

외관만 보면 새로운 Mac Studio도 이전과 변함없는 컴팩트한 데스크톱 Mac이다. 하지만 이번 M5 Max와 M5 Ultra를 통해 보이는 것은, 그 컴팩트한 케이스의 용도가 크게 확장되었다는 점이다.

M5 Max는 Final Cut Pro를 비롯한 일상적인 영상 제작을 고속화한다. M5 Ultra는 최대 512GB의 통합 메모리를 활용하여 대규모 AI 모델을 로컬에서 실행할 수 있다. 더욱이 여러 대를 Thunderbolt 5와 RDMA로 연결하면 4노드의 AI 클러스터로 확장하는 것도 가능하다.

한 대의 Mac Studio에서 수행하는 영상 제작부터 로컬 AI, 나아가 여러 노드에 의한 AI 처리까지. 동일한 Mac Studio라는 플랫폼을 축으로, 용도를 단계적으로 확장할 수 있게 된 것이 이번 신모델을 크리에이터 시점에서 보았을 때의 큰 변화이다.

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