맥북프로에서 블로그 원고를 쓰고 사진을 편집하면서, 요즘은 Codex를 활용한 홈페이지 작업도 함께 하고 있습니다. 이미 AI를 업무에 쓰고 있는데 새로 나오는 노트북에는 AI PC라는 이름이 붙습니다. 그러면 지금 쓰는 맥북이나 일반 노트북으로는 부족한 것인지 궁금해질 수밖에 없죠.
저도 맥북과 윈도우 노트북을 살펴보면서 이 부분을 구분해 보게 됩니다. 중요한 것은 AI라는 이름보다 내가 쓰는 기능이 어디에서 실행되는지입니다. 인터넷 서비스에 질문하는 것과 내 노트북 안에서 AI 모델을 실행하는 것은 필요한 성능이 다릅니다.
지금 쓰는 노트북에서도 AI는 가능합니다
웹에서 질문하고 답변을 받는 클라우드 AI는 큰 연산을 서비스 회사의 서버가 맡습니다. 노트북은 질문과 자료를 보내고 결과를 보여주는 역할을 하는 것이죠. 지원하는 브라우저와 운영체제, 인터넷 연결이 갖춰져 있다면 기존 장비에서도 이용할 수 있습니다.
그래서 새 노트북에 AI 전용 칩이 들어갔다고 해서 서버에서 답변을 만드는 시간이 그만큼 짧아지는 것은 아닙니다. 긴 답변을 기다리는 상황과 브라우저 탭을 바꿀 때 컴퓨터가 느려지는 상황을 나누어 봐야 합니다. 뒤쪽 문제라면 메모리 부족이나 여러 앱을 동시에 실행하는 부담이 더 직접적인 원인일 수 있습니다.
제 작업도 AI 창 하나만 열어놓는 방식은 아닙니다. 이미지 편집과 브라우저, 개발 도구를 함께 쓰기 때문에 앱을 오갈 때의 여유가 중요합니다. AI를 많이 쓴다는 이유만으로 전용 연산 장치의 숫자부터 볼 필요는 없다는 이야기입니다.
NPU 뜻, CPU나 GPU와 무엇이 다를까요
NPU는 신경망 연산을 효율적으로 처리하도록 설계한 장치입니다. CPU가 프로그램 실행을 폭넓게 담당하고 GPU가 많은 계산을 병렬로 처리한다면, 이 장치는 지원하는 AI 추론 작업을 비교적 적은 전력으로 처리하는 데 초점을 맞춥니다.
화상회의 중 배경을 흐리게 하거나 음성 잡음을 줄이는 것처럼 계속 실행되는 기능에서 이런 설계가 도움이 될 수 있습니다. 다만 같은 기능도 앱에 따라 CPU나 GPU로 처리합니다. 칩이 들어 있다는 사실과 내가 쓰는 앱이 그 칩을 활용한다는 사실은 별개입니다.
게임 성능이나 영상 내보내기 속도까지 모두 좋아진다고 생각하면 곤란합니다. 처리하는 작업에 따라 중요한 부품이 달라지므로, 노트북을 고를 때는 그래픽 성능과 메모리, 발열 관리도 함께 봐야 합니다.
AI PC와 Copilot+ PC도 구분해야 합니다
AI PC는 여러 제조사가 쓰는 넓은 제품 표현입니다. 반면 Copilot+ PC는 마이크로소프트가 정한 하드웨어 조건을 충족하는 윈도우 PC를 가리킵니다. 두 이름을 같은 뜻으로 생각하면 제품을 비교할 때 헷갈리기 쉽습니다.
[Copilot+ PC의 최소 조건](https://www.microsoft.com/en-us/windows/windows-11-specifications)에는 호환 프로세서의 **40 TOPS 이상 NPU**, 16GB DDR5·LPDDR5 메모리, 256GB SSD·UFS 저장장치가 포함됩니다. TOPS는 초당 연산 횟수를 나타내는 단위로, 여기서는 CPU와 GPU까지 합친 숫자가 아닌 해당 전용 장치의 성능을 봐야 합니다.
물론 이 조건을 갖췄다고 모든 기능이 똑같이 동작하지는 않습니다. 기능마다 지원 기기와 언어, 지역, 운영체제 조건이 다르고 인터넷 연결이나 계정이 필요한 경우도 있습니다. 사용하려는 기능의 지원 조건까지 확인하세요.
로컬 AI는 일반 PC와 맥에서도 쓸 수 있습니다
개인적으로 블로그에서 사용하는 일부 기능을 LLM으로 사용하고 있습니다. LLM 이라고 불리는 로컬 AI는 모델을 내려받아 내 컴퓨터에서 연산하는 방식입니다. 여기서 놓치기 쉬운 점은 NPU가 없어도 지원 도구를 통해 CPU나 GPU로 실행할 수 있다는 것입니다. 대신 모델 크기와 메모리 용량, GPU 지원 여부에 따라 실행 가능 여부와 속도가 크게 달라집니다.
애플 실리콘 맥북프로에도 Neural Engine이라는 신경망 연산 장치가 있습니다. 하지만 맥에서 실행하는 AI 프로그램이 모두 이 장치를 쓰는 것은 아닙니다. GPU를 활용하는 도구도 있고, 앱을 맥에 설치했어도 실제 답변 생성은 클라우드에서 진행하는 서비스도 있습니다.
로컬 처리는 자료를 외부 서버로 보내지 않고 처리할 수 있다는 장점이 있습니다. 그렇다고 모든 앱이 자동으로 오프라인이 되거나 자료가 전혀 전송되지 않는 것은 아닙니다. 모델 다운로드, 로그인, 클라우드 보조 기능과 동기화 설정은 따로 확인해야 합니다.
새 노트북이 필요한 작업부터 따져보세요
문서 작성과 클라우드 AI가 중심이고 현재 컴퓨터가 쾌적하다면 교체를 서두를 이유는 적습니다. 반대로 이동 중 화상회의가 많고 지원되는 AI 효과를 오래 켜놓는다면 전력 효율과 배터리, 카메라 구성이 좋은 제품을 살펴볼 만합니다.
주로 하는 작업
먼저 살펴볼 부분
웹 AI와 문서 작성
앱 지원, 메모리 여유, 인터넷 환경
이동 중 화상회의
지원 AI 효과, 배터리, 카메라·마이크
로컬 모델과 이미지 생성
모델 크기, 메모리, 지원 GPU·실행 도구
사진·영상과 개발 작업 병행
CPU·GPU, 메모리, 저장 공간과 발열
큰 모델을 직접 실행하거나 이미지 생성까지 컴퓨터 안에서 처리하려는 분은 이야기가 달라집니다. 사용할 프로그램이 요구하는 GPU와 메모리부터 확인해야 합니다. Copilot+ PC의 최소 메모리를 충족했다는 사실만으로 무거운 로컬 모델까지 여유롭게 실행할 수 있다고 보기는 어렵습니다.
AI PC와 NPU 결론
제게는 블로그와 홈페이지, 이미지 작업을 함께 켜놓아도 기다리는 시간이 길어지지 않는지가 먼저입니다. 이미 쓰는 맥북이 그 역할을 잘하고 있다면 새로운 이름 때문에 바로 바꿀 필요는 없습니다.
노트북을 교체할 때는 자주 쓰는 AI 앱이 클라우드 방식인지, 로컬 방식인지부터 나누어 보세요. 그리고 그 앱이 실제로 활용하는 부품을 확인하면 됩니다. 지금 불편한 작업이 무엇인지 알아야 새 장비에 쓴 비용도 납득할 수 있습니다.
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