【AppleのAI戦略】M3 Ultra vs M4 Max、LLM速度ガチ比較！MacがAI開発の最前線になる日。
【AppleのAI戦略】M3 Ultra vs M4 Max、LLM速度ガチ比較！MacがAI開発の最前線になる日。
近年、ChatGPTに代表される大規模言語モデル（LLM）の進化は目覚ましく、私たちの生活や仕事に大きな変革をもたらしつつある。そんなAI時代の到来を前に、Appleの独自チップが、その最前線でどのような役割を果たすのか、世界中の開発者やユーザーが注目している。今回は、Appleの最高峰チップ「M3 Ultra」と、最新の「M4 Max」が、LLM処理においてどれほどの性能を発揮するのか、そのガチ比較から見えてくるAppleのAI戦略に迫る。
LLMとは何か？なぜMacのチップ性能が重要なのか？
LLMとは、人間が話す言葉を理解し、生成できるAIモデルのこと。ChatGPTのように質問に答えたり、文章を作成したり、コードを生成したりと、その用途は多岐にわたる。これらのLLMは、膨大なデータを学習しており、その処理には非常に高い計算能力と大容量のメモリが必要となる。特に、デバイス上でAI処理を完結させる「オンデバイスAI」は、プライバシー保護と高速性という点で注目されており、Macのチップ性能が直接的にLLMの快適さに影響するのだ。
M3 Ultra vs M4 Max：LLM速度ガチ比較の舞台裏
今回の比較検証では、M3 Ultraを搭載したMac Studioと、M4 Maxを搭載したMac Studioが使用された。LLMのテストには「LM Studio」というツールが用いられ、短いプロンプト（「Hi」「Hello」など）に対する応答速度が測定された。
主要スペック比較（LLM関連）:
- M3 Ultra: 24コアCPU（高性能16＋高効率8）、76コアGPU、最大192GBユニファイドメモリ、800GB/sメモリ帯域幅
- M4 Max: 16コアCPU（高性能12＋高効率4）、40コアGPU、最大128GBユニファイドメモリ、400GB/sメモリ帯域幅
一見するとM3 Ultraの方がスペックは上に見えるが、M4 Maxはより新しい世代のアーキテクチャを採用している点がポイントだ。
検証結果とそこから見えてくるもの
テストの結果、M4 MaxはM3 Ultraよりもわずかに速いLLM処理速度を示した。具体的には、M4 Maxが1秒あたり最大53トークンを生成したのに対し、M3 Ultraは最大45トークンだった。この差は、Geekbenchのマルチコアスコアの差とほぼ同じであり、LLM性能がチップの総合的な処理能力に比例することを示唆している。
しかし、動画のコメント欄では、この検証方法に対する様々な意見が寄せられた。「短いメッセージでのテストでは不十分」「もっと長いプロンプトで試すべき」「Llama 3.3やGemma 3 27Bのような大規模モデルで比較してほしい」といった声が多く、LLMの真の性能を測るには、より大規模で複雑なテストが必要であることが浮き彫りになった。
また、「M3 Ultraはより大きなモデルを動かせる」という言及は、LLM処理においてメモリ容量が非常に重要であることを示している。より大規模なLLMを動かすには、より多くのメモリが必要となるため、M3 Ultraの最大192GBというメモリ容量は、M4 Maxの最大128GBを上回る点で優位性を持つ。
ネットの反応
短いプロンプトじゃなくて、もっと長い論文とか本を要約するテストをしてほしい。実用的な速度が知りたい。
M4 MaxがM3 Ultraより速いのは驚き。やっぱり新しいアーキテクチャは強いな。
AppleのRAMアップグレードは高すぎる。もっと安くしてくれれば、もっと大きなモデルを試せるのに。
MacでLLM開発できる時代が来たってことか。これは熱い。
AIの所感
今回のLLM速度比較は、Appleのチップが単なる高性能CPU/GPUとしてだけでなく、AI処理のプラットフォームとして着実に進化していることを示している。特に、オンデバイスAIの強化は、ユーザーのプライバシー保護と高速な処理を両立させるというAppleの戦略と合致する。
LLMがより身近な存在となり、私たちのデバイス上で直接動作する未来において、Appleのチップはどのような役割を果たすのか。より大規模なモデルの実行、より複雑なAIタスクの処理、そしてそれらを支えるメモリと帯域幅の重要性。これらの課題をAppleがどのようにクリアしていくのか、今後の進化から目が離せない。