MacBook ProでAI開発は快適？M5 Pro/Max・メモリ・ローカルLLM

オフ投稿者: せせら編集部

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MacBook ProでAI開発をするなら、クラウドAPI中心なら無印M5でも十分、ローカルLLMをしっかり動かすならPro/Maxと大容量メモリで考えると選びやすいです。

AI開発と聞くと全部重そうに見えますが、ChatGPT APIを呼ぶだけの人と、自分のMacの中でAIを動かす人では必要な構成が全然違います。

AI開発レベル	動かせるか	必要なメモリ目安	ひと言
API中心	かなり快適	16GB〜24GB	無印M5でも十分
中サイズLLM	構成次第で快適	36GB〜64GB	7B〜14B、RAG、軽い検証向け
大きいモデル・学習	限界あり	64GB〜128GB	30B〜70Bや学習はクラウド併用

ここがポイント

1. API中心か、ローカルLLM中心かを先に決める

2. 7B〜14Bを触るなら36GB〜64GBを見る

3. 30B以上や画像生成もやるならM5 Maxを候補にする

4. 学習を長時間回す前提ならクラウドGPUを併用する

AI開発はAPI中心かローカルLLMかで分ける

API中心のAI開発は、AI本体をネット上のサーバーに任せる使い方です。

Mac側で動くのはコード、ブラウザ、エディタ、Dockerが中心。ここなら無印M5のMacBook Proでも、かなり余裕があります。

少し踏み込むと、ローカルLLM、RAG、軽いファインチューニングを触り始めます。ローカルLLMは、自分のMacの中でAIモデルを動かす使い方ですね。

7B〜14Bあたりの中サイズモデルを触るなら、M5 Proで36GB〜64GBを見た方が安心です。処理速度より先に、モデルが載るかどうかで詰まります。

30B〜70Bの大きいモデル、画像生成、長時間の学習まで見るならM5 Maxと大容量メモリ。ただし、本格学習をMacだけで抱えるより、クラウドGPUも併用する方が現実的です。

ローカルLLMはメモリを先に見る

メモリは、PCが一度に広げられる作業机の広さです。

AIモデルはこの机に丸ごと載せて動かすので、机が狭いと大きいモデルは載りません。Macはメモリを後から増やせないため、ここは購入時に決めるところです。

ユニファイドメモリは、CPUとGPUが同じメモリを共有するMacの作りです。AIモデルにメモリを回しやすく、Windows PCのメモリ表記とは少し見方が違います。

24GBはAPI中心と小さいモデルのお試し、36GB〜48GBは7B〜14Bを触る入口、64GB以上は長い文章や複数アプリも開きたい人向けです。

ローカルLLMで詰まるのは、たぶん処理速度よりメモリ上限の方が多いです。大きいモデルを触りたいなら、CPU名より先にメモリを見てください。

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M5/Pro/MaxとSSDの選び方

チップの差は、ざっくり言うと作業員の数と、作業机へ運ぶ通路の太さです。

Apple公式仕様では、無印M5は10コアGPUと153GB/sのメモリ帯域幅、M5 Proは最大20コアGPUと307GB/s、M5 Maxは最大40コアGPUと614GB/sまで上がります。細かい仕様はApple公式のMacBook Pro仕様、モデル全体はApple公式のMacBook Proページで確認できます。

API中心なら無印M5、Dockerや中サイズLLMならM5 Pro、大きいローカルモデルや画像生成も触るならM5 Max。この分け方で見ると、チップ選びはかなり整理できます。

ストレージは、モデルやデータを置く本棚みたいなものです。AIモデルは1個で数GB〜数十GBになるので、512GBだとすぐ狭く感じます。

API中心なら1TB、ローカルLLMを貯めるなら2TB以上を見てください。外付けSSDも使えますが、よく使うモデルは内蔵に置ける方が楽です。

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