DGX Spark 가격의 답부터 말하면, 2026년 10월 19일 다나와 기준 국내 정식 유통 128GB 제품은 950만 원부터입니다. 최저가는 SSD 1TB의 ASUS Ascent GX10, 엔비디아판(4TB)은 최저 999만 원입니다. 여덟 대면 통합 메모리 1TB, 엔비디아 공개 벤치에서 Qwen3.8-27B 디코딩이 한 대 11.86 tok/s에서 여덟 대 52.58 tok/s로 올라갑니다. 이 노트북에서 직접 돌린 벤치는 없습니다.
DGX Spark 가격, 국내에서는 얼마부터인가
다나와 정식 유통 목록(2026년 10월 19일, 광고·해외구매·중고 제외)을 그대로 옮깁니다.
| 제품 | 구성 | 국내 가격 |
|---|---|---|
| ASUS Ascent GX10 | 128GB, SSD 1TB | 950만 원 |
| NVIDIA DGX Spark | 128GB, SSD 4TB | 최저 999만 원 (쇼핑몰 4개 비교 — 표본 적음) |
| HP ZGX Nano G1n | 128GB, 4TB, 보증 1년 | 약 970만~1,011만 원 (한 판매처는 11월 2일 발송 예약) |
| MSI EdgeXpert | 128GB, 4TB, 보증 3년 | 약 987만~1,044만 원 |
미국 마켓플레이스에서는 128GB·4TB가 6,950달러, ASUS GX10(1TB)이 5,999달러이고 AI타임스가 6,950달러를 약 936만 원으로 환산했습니다(10월 3일). 미국가엔 판매세가 없고 국내가엔 부가세 10%가 있으니 9,360,000 × 1.1 = 10,296,000원 — 국내 최저가 999만 원이 오히려 낮습니다. 목록에 1,600만~2,100만 원 번들도 섞여 있어 구성 확인은 필수입니다. 근거는 피지컬AI랩의 다나와 정리에 있습니다.
8대 클러스터로 GLM 5.3(753B) 같은 프론티어 모델이 실제로 도는가
10월 22일(현지시간) GTC Berlin에서 엔비디아가 8노드 클러스터 공식 지원을 발표했습니다. 한 대가 128GB니까 8 × 128GB = 1,024GB, 공식 표현대로 1TB입니다. 이 용량으로 Z.ai의 GLM 5.3(753B) 풀 체크포인트(NVFP4 약 470GB)가 로컬에 올라갑니다. 적재만 따지면 470 ÷ 128 = 3.67, 네 대부터이고 성능 공개는 8노드 기준입니다.
같은 글의 Table 1(8K 입력, MTP3) 기준 GLM 5.3 풀 모델은 동시접속 1에서 프리필 1,600 tok/s·디코딩 31 tok/s, 동시접속 8에서는 총 디코딩 67 tok/s로 늘지만 사용자당으로는 18 tok/s로 줄어듭니다. 인터랙티브 대화가 되는 선이고, GLM 5.3 Flash는 8노드 약 80 tok/s로 측정됐습니다. 프론티어급 MoE를 책상에서 돌리는 건 되지만 속도 여유는 크지 않습니다.
Qwen3.8-27B 공개 벤치 속도는 얼마인가
엔비디아는 같은 블로그에서 dense Qwen3.8-27B(NVFP4)의 노드 수·토폴로지별 확장을 측정했습니다(llama-benchy, 입력 8192/출력 256, 동시접속 1).
| 노드 수 | 토폴로지 | Prefill (tok/s) | Decode (tok/s) |
|---|---|---|---|
| 1 | — | 2,635 | 11.86 |
| 2 | 직결 | 3,285 | 21.71 |
| 4 | 물리적 링 | 4,446 | 32.82 |
| 4 | 스위치 (RoCEnante) | 4,556 | 36.34 |
| 8 | 물리적 링 | 4,962 | 40.11 |
| 8 | 스위치 (RoCEnante) | 5,105 | 52.58 |
디코딩은 52.58 ÷ 11.86 = 4.43배로 잘 늘지만 프리필은 8대에서도 1.94배에 묶입니다. 스위치 연결에서는 커뮤니티 기여 백엔드 RoCEnante가 8노드 디코딩을 미사용 시 3.05배에서 4.43배로 끌어올립니다. 단일 모델을 전 노드에 펼치려면 스위치 없는 링이 싸고 강하고, 독립 그룹으로 쪼개는 순간부터 스위치가 필요하다는 게 엔비디아 정리입니다. 원문은 엔비디아 기술 블로그에 있습니다.
DGX Spark 가격 대비 성능, RTX 5090 PC와 견주면
메모리 단가로 환산하면 답이 선명합니다. 9,500,000 ÷ 128 = 74,219원/GB. 반면 자사 시세표 기준 RTX 5090 32GB 중위 9,290,000원(n=3 — 표본 적음)은 9,290,000 ÷ 32 = 290,313원/GB로 3.9배 비쌉니다. 8대(ASUS 기준) 76,000,000원이 담는 메모리는 1TB이고, 같은 돈을 RTX 5090 PC에 쓰면 그래픽카드 두 장이 한계입니다.
속도는 반대입니다. GB10 대역폭 273GB/s는 고급 데스크톱 그래픽카드보다 낮아 30GB 이하 모델을 빨리 돌리는 용도는 RTX 쪽이 이깁니다. GPU별 공개 실측은 Qwen 27B 속도표를, 840만~1000만 원 호가 구간은 RTX 5090 중고 시세를 참고하세요. 큰 모델 지상 목적이면 DGX Spark, 작은 모델 속도면 그래픽카드입니다.
M5 Max·Ultra를 쓴 Mac과 비교하면 뭐가 나은가
사양 두 줄로 갈립니다. 애플 공식 사양 기준 M5 Max(40코어 GPU)는 대역폭 614GB/s에 최대 128GB, GB10은 273GB/s에 128GB 고정 — 614 ÷ 273 = 2.25배로 단일기 속도는 Mac 우위입니다. 애플 공식 측정에서 M5 Ultra는 Qwen 3.8(27B)를 단일기 19.69 tok/s, RDMA 4대에서 50.89 tok/s로 돌립니다(Mac Studio 클러스터 실전 참조). 국내 맥스튜디오는 M5 Max 429만 원부터로 DGX Spark 한 대보다 싸고 M5 Ultra 949만 원부터는 가격대가 겹칩니다.
DGX Spark 우위는 확장 상한입니다. ConnectX-7 200Gbps로 여덟 대 공식 클러스터(8 × 128GB = 1TB)가 지원되고 CUDA·vLLM 도구가 그대로 붙습니다. 애플은 썬더볼트5 스위치 부재로 4대 메쉬가 한계입니다. 1TB를 정식 지원으로 묶으려면 DGX Spark, 그 이하에서 빠르고 조용한 기계면 Mac입니다.
언제 사는 게 합리고, 언제 사면 안 되는가
합리적인 경우: 128GB 기준 추론 200억 매개변수 이하, GLM 5.3급 모델 상시 서빙 팀, CUDA 워크플로 제약이 없는 환경. 소규모 사전학습(nanochat급)은 8노드 7.79배 가속·효율 97.4%가 공개됐습니다.
사면 안 되는 경우: 목적 모델이 30GB 이하라면 같은 돈의 RTX 그래픽카드가 더 빠르고, 윈도·x86 전용 프로그램은 DGX OS(우분투 기반)에서 그대로 안 돌아갑니다. 64GB 모델(10월 2일 발표, 4,999달러부터)은 파트너 제품 예고에 그쳐 10월 19일 기준 다나와에 국내 목록·원화 가격이 없습니다 — 반값을 기다릴 가치가 최소 한 분기는 있다는 뜻입니다. 이름이 비슷한 RTX 스파크(10월 16일 국내 출시)는 N1X 칩 윈도 플랫폼으로 다른 제품입니다.
자주 묻는 질문
DGX Spark 64GB 모델은 국내에 언제 나오나요
10월 2일(현지시간) 4,999달러부터 파트너사(ASUS·MSI·기가바이트·에이서) 경로로 발표됐지만 10월 19일 다나와에 목록이 없고 원화 가격도 미발표입니다.
한 대만 사도 GLM 5.3이 돌아요
풀 체크포인트(NVFP4 약 470GB)는 한 대에 안 들어갑니다 — 470 ÷ 128 = 3.67, 최소 네 대이고 공개 성능은 8노드 기준입니다. 한 대 실용 상한은 추론 약 200억 매개변수급.
클러스터에 스위치가 꼭 필요한가요
아닙니다. 단일 모델을 전 노드에 펼치려면 링이 싸고 강합니다(8노드 40.11 tok/s). 독립 그룹 분할이나 any-to-any 통신이 필요할 때만 스위치(52.58 tok/s)가 이득입니다.
Windows 노트북처럼 쓸 수 있나요
안 됩니다. DGX OS는 우분투 기반 리눅스 개발 장비이고 윈도·x86 전용 프로그램은 그대로 실행되지 않습니다. RTX 스파크와 혼동 주의.
답글 남기기