Mac vs 커스텀 RTX 5090: 진짜 머신러닝 하는 사람은 뭘 사야 할까?

머신러닝 실무를 하고 있다면 이 선택은 생각보다 훨씬 중요하다. 당신의 작업 70%는 사전학습 모델 미세조정과 파이프라인 구축, 30%는 처음부터 학습하는 거고, 대부분 이미지·영상 데이터 중심에 가끔 대형언어모델이 섞인다. 여기가 재미있는 부분: 다들 머신러닝하려면 NVIDIA 강력한 GPU가 필수라고 생각하는데, Mac의 통합 메모리 아키텍처는 추론 중심 워크플로우에서 생각보다 경쟁력 있다. 문제는 뭐냐면 VRAM이 진짜 병목. Apple의 MLX가 CUDA를 따라잡고 있긴 한데, NVIDIA 생태계는 여전히 압도적으로 앞서 있다. 커스텀 5090은 순수 성능과 검증된 호환성을 준다. 고사양 Mac은 효율성과 사전학습 모델에서의 의외의 성능을 준다. 진짜 질문은 "어느 게 더 좋은가"가 아니라 "당신의 워크플로우에 뭐가 맞는가"다. 실제 벤치마크와 TFLOP당 비용을 봐서 판단해 봐.