Unified Memory 기반 Local LLM 전략을 통한 Apple의 AI 인프라 효율 최적화

Context

LLM 성능 상향 평준화에 따른 Intelligence의 Commodity화 가속으로 모델 자체의 기술적 해자 소멸. 고비용의 GPU Cluster 기반 CAPEX 투자 전략은 추론 비용 상승 및 수익성 악화라는 병목 지점 발생.

Technical Solution

• Unified Memory Architecture 기반의 하드웨어 설계를 통한 LLM 추론 효율 극대화
• Open-weight 모델의 성능 향상을 활용한 On-device AI 처리 비중 확대
• 고난도 Task에 한해 외부 LLM(Gemini 등)을 호출하는 Hybrid Inference 구조 채택
• Purpose-built Silicon 및 25억 대의 Device Ecosystem을 통한 추론 비용의 변동비화
• 거대 모델의 SSD Streaming 기술 적용을 통한 메모리 제약 극복 및 가용성 확보