애플의 자율주행 프로젝트 '타이탄'은 결국 도로를 달리지 못했다. 하지만 그 실패가 지금의 애플 칩을 만들었다.
프로젝트 초기, 애플은 차량 내 강력한 AI 처리 능력이 필요하다는 사실을 깨달았다. 자동차용 프로세서는 완성되지 못했지만, 이 과정에서 Neural Engine이 탄생했다. Mark Gurman이 Power On 뉴스레터에서 전한 내용이다.
Neural Engine은 iPhone X와 A11 Bionic으로 처음 세상에 나왔다. 초기에는 FaceID·Animoji·증강현실 기능을 구동하는 컴퓨터 비전 용도에 집중됐다. 이후 M 시리즈 칩을 통해 데스크톱으로 확장되며 온디바이스 AI 처리의 기반이 됐다. 데이터를 클라우드로 덜 보내도 된다는 점에서 애플의 프라이버시 전략과도 맞물렸다.
▼ Neural Engine 주요 이정표
| 시기 | 제품 | 주요 역할 |
|---|---|---|
| 2017년 | A11 Bionic (iPhone X) | FaceID·Animoji·AR |
| - | M1 (MacBook) | 데스크톱 온디바이스 AI |
| 2027년 상반기 (예정) | M7 Ultra | 서버용 AI 인프라, 최대 1.5TB RAM |
애플은 이제 AI 하드웨어를 전략의 중심에 놓고 있다. M6 Pro·Max·Ultra를 건너뛰고 M7 개발을 앞당기기로 했다. M7은 2027년 상반기 출시 예정이며 Neural Engine이 대폭 강화된다. M7 Ultra는 최대 1.5TB RAM을 지원하는 새 서버 제품의 기반이 될 것으로 알려졌다.
▼ M7 Ultra 주요 스펙 및 활용 방향
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 출시 시기 | 2027년 상반기 (예정) |
| 최대 메모리 | 1.5TB RAM |
| 핵심 업그레이드 | Neural Engine 대폭 강화 |
| 주요 활용 | 애플 서버 제품 기반 |
| 건너뛴 세대 | M6 Pro·Max·Ultra |
한국 시장에서도 애플 실리콘의 고사양화는 주목할 변수다. AI 서버와 엣지 컴퓨팅 수요가 빠르게 커지는 상황에서, 1.5TB RAM을 지원하는 칩이 데이터센터급 성능을 엣지 환경으로 끌어내릴 수 있어서다. 온디바이스 AI 처리 강화는 클라우드 의존도를 낮추려는 기업 수요와도 맞닿는다.
