최근 SNS에서 화재가 된 AMD 기반의 1499달러 짜리 소형 AI PC를 두고 "엔비디아 킬러"라는 표현을 썼다.
핵심은 단순히 AMD가 Nvidia RTX5080보다 빠르다는 식의 비교가 아니다. 이제 개인도 거대한 AI 모델을 로컬에서 돌리는게 가능한 시대가 되었다. 클라우드에 의존하지 않고 내 책상 위에서 70B 파라미터 LLM을 추론하는 게 가능해진 것이다. 그 중심에 AMD Ryzen AI MAX+ 395와 Nvidia DGX Spark, 두 제품이 있다. 방향성은 같지만 접근 방식은 전혀 다르다.
AMD Ryzen AI MAX+ 395 - APU의 재정의
AMD Ryzen AI MAX+ 395(코드명 Strix Halo)는 2025년 1분기 출시된 x86 기반 최강의 APU다. 4nm 공정 위에 Zen 5 아키텍처 CPU 16코어(32스레드)와 RDNA 3.5 기반 GPU 40 컴퓨트 유닛, 그리고 XDNA 2 NPU를 하나의 칩에 통합했다.
가장 눈에 띄는 스펙은 통합 메모리다. LPDDR5X-8000 규격으로 최대 128GB를 지원하며, 이 중 최대 112GB를 GPU VRAM으로 할당할 수 있다. 일반 노트북 GPU가 8~16GB VRAM에 그치는 것과 비교하면 차원이 다른 수치다.
AI 성능은 NPU 50 TOPS에 GPU를 합산한 총 126 TOPS다. AMD의 자체 벤치마크에 따르면 LM Studio 환경에서 DeepSeek R1 Distill Llama 14B 모델 추론 시 Intel Core Ultra 258V 대비 12배 이상 빠른 첫 토큰 응답 속도를 보였다. TDP는 45~120W로 조정 가능해 노트북부터 미니PC까지 폭넓게 탑재되고 있다.
가격은 제품 형태에 따라 다양하다. Beelink GTR9 Pro 같은 미니PC 기반 제품이 약 100~150만 원대에서 구매 가능하고, 노트북 탑재 제품은 200만 원대 초반부터 시작된다.
Nvidia DGX Spark - 초소형 AI 슈퍼컴퓨터
DGX Spark는 2025년 CES에서 "Project DIGITS"로 처음 공개됐고, 같은 해 10월 정식 출시됐다. 크기는 15cm × 15cm × 5cm, 무게 약 1.2kg에 불과한 초소형 박스지만 내부는 Nvidia의 최신 Grace Blackwell 아키텍처가 들어 있다.
핵심은 GB10 Grace Blackwell 슈퍼칩이다. Arm Cortex-X925/A725 기반 20코어 CPU와 Blackwell GPU(CUDA 코어 6,144개, 5세대 텐서코어)를 C2C NVLink로 연결했다. 메모리는 128GB LPDDR5X 통합 메모리이며, FP4 정밀도 기준 1 페타플롭(1,000 TOPS)의 AI 연산 성능을 제공한다. 단일 유닛으로 최대 200B 파라미터 모델을 로컬에서 구동할 수 있고, ConnectX-7 네트워킹으로 두 대를 연결하면 405B 파라미터 모델도 처리 가능하다.
OS는 Ubuntu 기반 DGX OS를 탑재하고 PyTorch, Jupyter, Ollama, NVIDIA NIM 등 AI 개발 환경이 사전 구성되어 있다. 가격은 파운더스 에디션 기준 출시 당시 $3,999였으나, 메모리 공급 부족을 이유로 2026년 2월 $4,699(약 650만 원)로 인상됐다.
핵심 스펙 비교
어떤 점이 결정적으로 다른가?
AI 연산 성능의 격차는 숫자만큼 단순하지 않다. DGX Spark의 1,000 TOPS는 FP4 정밀도 기준이며, 실제 LLM 추론에서는 메모리 대역폭이 병목이 된다. DGX Spark의 메모리 대역폭은 약 273GB/s로, LPDDR5X의 구조적 한계를 공유한다. 반면 AMD는 RDNA 3.5의 광폭 메모리 버스를 활용해 실제 토큰 생성 속도에서 경쟁력을 발휘한다.
소프트웨어 생태계는 Nvidia가 압도적이다. CUDA 기반의 방대한 AI 프레임워크 지원, NIM 마이크로서비스, 사전 최적화된 모델들이 DGX Spark에서 곧바로 실행된다. AMD는 ROCm 생태계가 빠르게 성장 중이지만 아직 CUDA만큼 넓지는 않다.
사용 목적과 대상이 다르다. Ryzen AI MAX+ 395는 일상적인 PC 작업과 AI 추론을 동시에 소화하는 올라운더다. Windows에서 게임도 하고, 로컬 LLM도 돌리고, 영상 편집도 할 수 있다. DGX Spark는 전용 AI 개발 머신이다. 일반 데스크탑 용도로 쓰기엔 적합하지 않고, AI 모델 프로토타이핑·파인튜닝·추론에 특화된 워크스테이션이다.
결론 : 누구에게 무엇이 맞을까?
Ryzen AI MAX+ 395는 로컬 AI를 경험해보고 싶은 개발자, 홈랩 사용자, 비용 효율을 중시하는 연구자에게 적합하다. 합리적인 가격에 충분한 통합 메모리, 범용 PC 기능까지 갖춘 가성비의 선택지다.
Nvidia DGX Spark는 대규모 AI 모델을 로컬에서 빠르게 검증해야 하는 AI 연구자나 스타트업, 데이터 보안상 클라우드를 쓸 수 없는 기업 개발팀에 맞는다. 비용이 크지만 NVIDIA 풀스택 생태계와 200B 파라미터 지원은 그 가격을 정당화한다.
로컬 AI 시대의 문은 이미 열렸다. 용도와 예산에 맞는 선택이 곧 최선의 선택이다.
두 제품의 경쟁은 단순 성능 경쟁이 아니라, 앞으로 AI를 클라우드에서 빌려서 쓸 것인지, 내 책상위에 직접 둘 것인지에 대한 선택의 문제다.