팀이 「Mac AI 개발 구성」을 논할 때 흔한 함정: M5까지 파이프라인 미루기, 노트북에서 Runner+Ollama 동시. 인과 연쇄에 이어 로컬·Cloud Mac 분업 — 퇴화 경로를 끊습니다.
Cloud Mac vs 로컬과 달리: 「먼저 임대 vs M5 대기」에 집중.
두 가지 함정
함정 1: 「M5면 해결」. Swap·CI drift면 동급 RAM M5는 스케줄·24GB를 대체 못 합니다.
함정 2: 「Cloud Mac=원격 데스크톱」. AI 개발에선 Runner·Ollama 전용 macOS 노드입니다.
로컬·클라우드 분담
| 放哪 | 典型任務 |
|---|---|
| 本機 Mac | 寫程式、Review、Claude Code |
| Cloud Mac | Runner、xcodebuild、簽名 |
| Cloud Mac 或錯峰 | Ollama embedding、批推理 |
노트북 덮은 뒤에도 Runner·Ollama는 클라우드에서 계속.
메모리 빠듯할 때
총문 압력식 결과 > 0일 때 순서:
- 스케줄 — CI 전
ollama stop（runbook） - 분리 — Runner Cloud Mac, Ollama 야간
- RAM — 24GB 실기 또는 더 큰 Cloud Mac
「M5 대기」는 상위 3순위 밖 — 여유 있고 tok/s만 부족할 때.
Cloud Mac이 M5 대기보다 나은 경우
- 파이프라인 공백 — 발표까지 6–9개월, CI는 지금. Runner 즉시.
- 구매 불확실 — M4 24GB Cloud Mac에서 Ollama 실측 후 16/24GB 결정.
- 피크 — 릴리즈 주 CI 2배, 임시 Cloud Mac.
실기 M4를 살 때
일상 IDE 저지연; 24GB 상시 포화·Cloud Mac 월 임대 > 감가상각. 실기도 Runner+추론 분리.