메타(Meta)가 총 8160억 개 매개변수와 활성 매개변수 420억 개 구조를 갖춘 오픈 가중치 인공지능 모델 퓨즈 스파크 오픈(Muse Spark Open)을 공개했다. 테크크런치(TechCrunch) 보도에 따르면 이번 모델은 100만 토큰 컨텍스트 창을 지원하며 애플(Apple)의 자체 오픈소스 머신러닝 프레임워크인 최신 MLX를 기반으로 맥(Mac) 데스크톱 환경에서 직접 연산되도록 최적화됐다. 개인정보 보호와 플랫폼 정책 문제로 대립해 온 두 기업이 초거대 오픈 모델의 로컬 하드웨어 실행을 위해 손을 잡은 것은 이례적인 행보다. 이번 구동의 핵심은 하드웨어 클러스터링과 메모리 아키텍처 결합에 있다. 퓨즈 스파크 오픈은 애플의 M5 울트라(M5 Ultra) 칩을 탑재한 맥 스튜디오(Mac Studio) 2대를 연결해 총 1TB 규모의 통합 메모리를 확보하는 환경에서 로컬 실행을 달성했다. 메타의 최고인공지능책임자(CAIO) 알렉산드르 왕(Alexandr Wang)은 과거 애플 임원으로 재직하다 메타에 합류한 대니얼 그로스(Daniel Gross)가 애플과의 실무 협력 조율을 이끌었다고 설명했다. 이와 관련해 애플의 존 터너스(John Ternus) 수석부사장은 개인 소셜미디어를 통해 데스크톱에서 이 정도 규모의 모델을 효율적으로 실행하는 것은 온디바이스 인공지능의 경계를 확장하는 성과라고 평가했다. 인프라 요구 사양과 성능 지표 측면에서 이번 모델은 이전 세대 로컬 모델과 뚜렷한 격차를 보인다. 2026년 8월 출시됐던 경량 모델 퓨즈 글리머(Muse Glimmer)는 단일 PC 및 단일 맥 환경에서 실행 가능한 수준이었으나, 퓨즈 스파크 오픈은 8160억 개 총 매개변수와 420억 개 활성 MoE 구조를 처리하기 위해 썬더볼트 RDMA 기반의 M5 울트라 맥 스튜디오 2대와 최소 1TB의 통합 메모리를 필수적으로 요구한다. 나아가 하드웨어를 맥 스튜디오 4대 클러스터로 확장할 경우 추론 속도는 초당 36토큰 이상으로 증가해 실시간 대규모 연산 처리가 가능해진다. 단일 기기 구동 모델에서 다중 워크스테이션 결합형 초거대 로컬 추론 체계로 인프라 기준점이 이동한 셈이다. 메타는 해당 가중치를 허깅페이스(Hugging Face), 아마존 세이지메이커 AI(Amazon SageMaker AI), 구글 클라우드 모델 가든(Google Cloud Model Garden)을 통해 배포하며 비즈니스 라이선스 조건에 따른 제한적 상업 이용을 허용했다. 블룸버그(Bloomberg)에 따르면 알렉산드르 왕 최고인공지능책임자는 전 세계 인공지능의 다수가 오픈 모델 위에서 작동할 것이며 그 주도권은 미국에 있어야 한다고 밝혀, 중국계 오픈 모델인 GLM 및 키미(Kimi) 시리즈와의 점유율 경쟁에서 우위를 점하겠다는 목표를 드러냈다. 인프라와 운영 비용 측면에서 이번 모델 배포는 엔지니어링 조직의 모델 도입 전략에 중요한 계산식을 던진다. 외부 클라우드 API를 구독하면서 발생하는 토큰당 종량제 비용과 데이터 외부 유출 위험을 감안할 때, 수만 달러 수준의 초기 맥 스튜디오 클러스터 하드웨어 구축비는 민감한 소스 코드와 내부 자산을 다루는 기업에게 현실적인 대체 인프라 비용으로 기능할 수 있다. 초당 36토큰 수준의 추론 성능과 100만 토큰 컨텍스트 창을 데이터센터 외부의 폐쇄망 데스크톱에서 독점 자원으로 운영할 수 있게 되면서, 프론티어급 인공지능의 총소유비용(TCO) 산정 기준은 클라우드 종속에서 온프레미스 고성능 워크스테이션 투자로 무게추가 옮겨가고 있다.