RTX Spark 가격은 미국 기준 2,599.99달러부터이며, 환율 1,329원 적용 시 약 345만원부터 시작합니다. 엔비디아 N1X 칩과 최대 128GB 통합 메모리를 얹은 이 윈도우 노트북은 10월 16일(현지 시간) 에이수스·델·HP·레노버·MS와 MSI 등 6개 제조사에서 전 세계 판매를 시작했습니다. 로컬 LLM 성능은 공개 실측 기준 GPT-OSS-120B가 초당 65토큰으로, 데스크톱 DGX Spark(초당 약 50.6토큰)보다 오히려 빠릅니다.
RTX Spark 가격, 국내로는 얼마부터인가
다나와 DPG 보도에 따르면 출시가는 2,599달러부터이고, 가격과 구성은 지역에 따라 다를 수 있습니다. 환율 1,329원(2026-10-19 적용치)으로 단순 환산하면 2,599.99 × 1,329 = 약 345만5천원입니다. 국내 정식 유통가는 관세와 부가세가 붙어 이보다 높아질 수밖에 없습니다.
상위 구성은 더 가파릅니다. MS 서피스 라인업 최상위 구성은 약 5,899.99달러(약 784만원), 에이수스 ProArt P16 RTX Spark의 20코어·128GB·2TB 구성은 6,999.99달러(약 930만원)까지 올라갑니다. 이미 국내 판매 중인 RTX 5090 신품 최저가 8,590,000원(2026-10-22 실측 시세, 표본 5개)과 겹치는 구간입니다.
| 구성 | 미국 가격 | 환산(1,329원) | 비고 |
|---|---|---|---|
| Surface Laptop Ultra 기본형 (18코어·24GB·512GB) | 2,599.99달러 | 약 345만원 | 진입가 |
| 32GB·1TB 구성 | 약 3,300달러 | 약 439만원 | 중간급 |
| 128GB·20코어/6,144코어·1TB | 5,899.99달러 | 약 784만원 | MS 최상위 |
| ProArt P16 (20코어·128GB·2TB) | 6,999.99달러 | 약 930만원 | 최고가 |
RTX Spark 스펙에서 기억할 것 세 가지
첫째, 메모리입니다. 24GB부터 128GB까지 네 가지 구성이 공개됐고, CPU와 GPU가 하나의 통합 LPDDR5 메모리 풀을 공유합니다. 테스트 기기 기준 128GB 중 96GB까지 GPU에 할당할 수 있습니다. 둘째, 아키텍처입니다. N1X는 ARM 기반 윈도우 온 ARM 머신으로, x86 윈도우와 호환성 차이가 있습니다. 셋째, 엔비디아가 공식으로 밝힌 100만 토큰 컨텍스트 지원은 독립 검증 전 수치라는 점입니다.
GB당 단가로 환산하면 128GB 구성(약 784만원)은 7,840,000 ÷ 128 = GB당 약 6만1천원입니다. 같은 돈으로 RTX 3090 중고(중위가 1,129,220원, 표본 2개라 표본 적음)를 쌓으면 VRAM 총량에서는 이기지만, 노트북 한 대 크기와 전성비에서는 비교가 안 됩니다.
로컬 LLM은 실제로 몇 토큰 나오나 (공개 실측)
MindStudio가 MSI Prestige 16 AI Plus(N1X·128GB)에서 llama.cpp로 실측한 결과입니다. GPT-OSS-120B 로딩은 약 28초, GPU 메모리 약 61GB를 쓰고 생성 속도는 초당 65토큰(WSL에서는 65.1)이었습니다. 같은 버전 llama.cpp를 돌린 DGX Spark 데스크톱의 약 50.6토큰보다 앞섭니다. 원인은 메모리 대역폭입니다. 8GB 블록 복사 시험에서 노트북은 초당 143GB, DGX Spark는 초당 113GB였고, 읽기 대역폭은 309GB/s 대 234GB/s로 더 벌어졌습니다. GPU 연산 자체는 101 대 97로 거의 같았습니다.
같은 실측에서 밀집(dense)과 MoE의 격차는 극명했습니다. Qwen 3.8 27B dense(약 22GB)는 초당 13.4토큰에 그친 반면, MoE 구조의 Qwen 3.8 Flash Next 125B는 81GB를 쓰고도 초당 33.7토큰이 나왔습니다. 파라미터가 커도 활성 비중이 작은 MoE가 이기기 때문에, 로컬에서는 모델 고를 때 파라미터 수보다 MoE 여부가 먼저입니다.
배터리·발열은 성능을 얼마나 깎나
같은 실측에서 전원 연결 시 초당 65.9토큰, 배터리에서 초당 65.4토큰으로 GPU 추론 차이는 거의 없었습니다. GPU와 CPU 20코어를 동시에 돌린 20분 부하 시험에서도 첫 5분 약 50토큰에서 마지막 5분 52토큰으로 오히려 소폭 올라, 의미 있는 서멀스로틀링은 관측되지 않았습니다. 반면 CPU 컴파일 같은 작업은 배터리에서 다소 느려진다고 보고됐습니다.
llama.cpp와 vLLM 중 뭘 쓰나
단일 사용자 생성 속도는 llama.cpp가 이깁니다(GPT-OSS-120B 기준 초당 65 대 35). 다만 vLLM은 WSL 안에서만 빌드되며 프롬프트 처리가 초당 4,681토큰으로 llama.cpp(약 1,800)의 2.5배입니다. 동시 세션 8개에서는 vLLM이 초당 127.5토큰까지 올라갑니다. 혼자 쓴다면 llama.cpp, 에이전트 여러 개를 돌린다면 vLLM입니다.
데스크톱·맥북과 견주면 값어치가 있나
동일 VRAM급 비교는 아직 공평한 데이터가 적습니다. 참고로 128GB 통합 메모리 경쟁 머신인 GMKtec Evo X2 128GB 실사용 정리에서 확인했듯, x86 통합 메모리 머신과 ARM 기반 RTX Spark는 소프트웨어 호환성에서 체감이 갈립니다. 연구실 데스크톱 견적을 짜는 중이라면 4인 연구실 GPU 서버 견적서에서 VRAM GB당 단가를 직접 대조해보는 편이 빠릅니다. RTX 4090 중고(중위 3,812,500원, 표본 4개라 표본 적음) 두 장과 128GB 노트북 중 어느 쪽이 맞는지는 모델 크기와 이동 필요 여부가 갈립니다.
자주 묻는 질문
RTX Spark 국내 출시일은?
10월 16일(현지 시간)부터 에이수스·델·HP·레노버·MS와 MSI 등 6개 제조사 웹사이트와 주요 판매처에서 전 세계 판매가 시작됐습니다. 국내 개별 유통 일정과 원화 책정가는 제조사마다 다릅니다.
RTX Spark로 70B 모델을 돌릴 수 있나?
가능합니다. GPU 할당 한도인 96GB 안에서 GPT-OSS-120B(약 61GB 사용)가 실측됐으므로, 같은 양자화 기준 70B급은 메모리 여유가 더 큽니다. 단 dense 구조면 초당 10~20토큰대로 내려올 수 있어 MoE 선택이 유리합니다.
DGX Spark와 뭐가 다른가?
칩·메모리 구성은 유사하고, RTX Spark는 노트북 형태입니다. 실측에서는 오히려 노트북이 GPT-OSS-120B에서 초당 65토큰으로 데스크톱(약 50.6)보다 빨랐고, 격차는 메모리 복사용량(143GB/s 대 113GB/s)에서 나왔습니다.
윈도우 온 ARM인데 개발 환경은 되나?
llama.cpp는 네이티브, vLLM은 WSL로 동작이 실측으로 확인됐습니다. x86 전용 도구·드라이버를 쓰는 워크플로라면 ARM 에뮬레이션 비용을 먼저 확인해야 합니다.
기준: 다나와 DPG 출시 보도(2026-10), Tech Insider 가격 정리, MindStudio MSI Prestige 16 AI Plus llama.cpp 실측(2026-08~), 자사 GPU 시세 2026-10-22. 환율 1,329원(2026-10-19) 단순 환산으로 관세·부가세 미반영. 로컬 벤치마크 재실행 없이 공개 실측치만 인용했습니다.
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