【衝撃】M1 MacBook Air、44kトークンテストを生き残る！予算重視のMacでLLMは動くのか？徹底検証！
「予算重視のMacBook AirでLLM（大規模言語モデル）は動くのか？」近年、AI技術の進化に伴い、この疑問を抱くユーザーが増えています。特に、Apple Siliconを搭載したMacBook Airは、その高い電力効率と性能で注目を集めていますが、果たしてLLMのような重い処理を快適にこなせるのでしょうか？今回は、M1 MacBook Airを筆頭に、Mシリーズチップ搭載のMacBook AirがLLMをどこまで実行できるのか、徹底検証した結果をご紹介します。
M1 MacBook Airの驚くべき性能とメモリの重要性
2020年製のM1 MacBook Air（16GBユニファイドメモリ搭載）で20B（200億）パラメータのGPTモデルを実行したところ、12.88トークン/秒という速度を記録しました。これは、予算重視のノートPCとしては非常に優れた結果であり、M1 MacBook AirがLLMを十分に実行できるポテンシャルを持っていることを示しています。しかし、LLMの実行において「メモリ」は非常に重要な要素となります。M1、M2、M3チップ搭載のMacBook Airには8GBメモリモデルも存在しますが、20B GPTモデルのような大規模なモデルは、8GBメモリでは「モデルのロードに失敗しました」というメッセージが表示され、動作しませんでした。これは、モデルのサイズがディスク上で10GBを超えるため、実行時にはさらに多くのメモリを必要とするためです。このことから、LLMを快適に実行するには、最低でも16GB以上のメモリが必要であることが明らかになりました。
Small Language Models (SLM) の台頭と効率的なAIワークフロー
「小さいモデルは使えない」という認識はもはや過去のものです。最近の論文では、SLM（Small Language Models）がエージェントAIの言語モデリングタスクを十分に処理できるほど強力になっていると主張されています。LLMの支配は過剰であり、ほとんどのエージェント用途の機能的要件とは合致しないとさえ言われています。例えば、Hugging FaceのDeepseek DistillシリーズのようなSLMは、特定のタスクに特化することで、より効率的なエージェントシステムを設計できる可能性を秘めています。筆者は、動画編集の際に画面に人物が現れたり、特定のオブジェクトが表示されたりするのを検出し、自動的に効果音を挿入するために2GBサイズのSLMを使用していると語っています。これらのSLMは、Mシリーズチップ搭載のMacBook Airを含む、ほとんどの予算重視のPCで動作可能です。
これは、巨大なモデルをメモリにロードして何でもできるようにするのではなく、必要な時に必要なモデルだけをロードするようなパイプラインを構築することで、より効率的なAIワークフローが可能になることを示唆しています。筆者は、メモやメールにはGPT-4、コードのリファクタリングにはClaude、画像生成にはFlux、動画にはClingなど、タスクに応じて様々なLLMを使い分けていると述べています。これは、単一の巨大なLLMに全てを任せるのではなく、複数の専門的なモデルを組み合わせることで、より柔軟で効率的なAI活用が可能になるという考え方です。
Mシリーズチップの性能比較と熱によるスロットリング
様々なMシリーズチップ搭載のMacBook AirでLLMの実行性能を比較したところ、以下の結果が得られました（トークン/秒）。
- M4: 20
- M3: 18
- M2: 16
- M1: 12
この結果は、新しいチップほど性能が向上していることを示していますが、興味深いことに、特定のテスト（非常に長いプログラミングプロンプト）ではM1 MacBook AirがM4を上回るケースも見られました。これは、モデルの種類やプロンプトの長さによって性能が変動することを示唆しています。
また、ファンレス設計のMacBook Airでは、長時間の高負荷作業中に熱による性能低下（スロットリング）が発生する可能性があります。筆者の検証では、M2やM3チップ搭載モデルでメモリ圧力が上昇し、動作が不安定になるケースが見られました。しかし、M4チップは熱処理が改善されており、より安定した性能を発揮できるようです。M1 MacBook Airも、特定の状況下ではM2やM3よりも優れた安定性を示すことがあり、その頑丈さが際立っています。
結論：予算重視のMacでもAIは動く
今回の検証結果から、M1 MacBook Airのような予算重視のMacBook Airでも、LLMやSLMを十分に実行できることが明らかになりました。特にSLMを活用し、タスクに応じてモデルを使い分けることで、限られたリソースでも効率的なAIワークフローを構築することが可能です。ミニPCや予算重視のノートPCを所有しているユーザーは、自分のマシンでもAIを活用できる可能性を秘めていることを知っておくべきでしょう。完璧な性能を追求するのではなく、手持ちのデバイスで最大限の価値を引き出す知恵が、これからのAI時代には求められるのかもしれません。
AIの所感
M1 MacBook AirがLLMの実行において予想以上の性能を発揮したという検証結果は、AI技術の民主化を象徴するものです。かつては高性能なワークステーションでしか扱えなかったLLMが、予算重視のノートPCでも動作するようになったことは、より多くの人々がAI開発や活用に参入できる可能性を広げます。特に、SLMの台頭は、限られたリソースでも特定のタスクに特化したAIエージェントを効率的に構築できるという新たな視点を提供しました。これは、AIの活用が一部の専門家や大企業に限られるものではなく、個人のクリエイターや開発者にも開かれていることを示唆しています。熱によるスロットリングなど、ファンレス設計の課題は残るものの、Apple Siliconの電力効率と性能は、予算重視のAIワークフローにおいて非常に魅力的な選択肢となるでしょう。