한눈에 보기

개인이 집이나 사무실 책상에서 오픈 가중치 모델을 돌리고, LoRA로 미세조정하고, 에이전트를 밤새 띄워 두는 기기는 2026년 10월 기준 크게 네 갈래다. NVIDIA GB10 칩을 쓴 DGX Spark 계열, AMD Ryzen AI Max+ 395(스트릭스 헤일로) 미니 PC, 애플 M5 맥스·울트라 맥 스튜디오, 그리고 RTX 그래픽카드를 꽂은 조립 PC다. 이 네 갈래를 가르는 기준은 CPU 속도가 아니라 메모리 용량과 메모리 대역폭이다.

이달 들어 가격표가 크게 움직였다. NVIDIA는 10월 2일 메모리를 절반으로 줄인 DGX Spark 64GB를 4,999달러에 발표했고 10월 23일부터 에이서·에이수스·델·기가바이트·HP·MSI가 판다(NVIDIA). 2025년 10월 3,999달러에 나온 128GB 모델은 2월 4,699달러를 거쳐 NVIDIA 직판 페이지에서 6,950달러로 올랐고 품절 상태다(테크노엣지, Spheron). 애플은 8월 25일 발표한 M5 울트라 맥 스튜디오를 9월 22일부터 팔기 시작했고, 최대 512GB 통합 메모리 구성은 10월 말에 나온다(Apple).

배경은 메모리 부족이다. 마이크론은 9월 30일 실적 발표에서 2027년과 2028년의 메모리 수급이 2026년보다 훨씬 빠듯할 것이라고 했고, 2027 회계연도 생산량의 75% 이상이 이미 계약됐다고 밝혔다(코리아헤럴드). AI 데이터센터용 HBM에 생산 능력이 쏠리면서 PC용 DRAM이 모자라고, 그 값이 개인용 AI 기기 가격에 그대로 얹히고 있다.

왜 메모리가 기준인가

로컬에서 모델을 돌릴 때 메모리 용량은 어떤 모델을 올릴 수 있는지를 정하고, 메모리 대역폭은 한 대화가 얼마나 빨리 답하는지를 정한다. 토큰 하나를 만들 때마다 모델 가중치 전체를 메모리에서 읽어야 하므로, 같은 모델이면 대역폭이 높은 쪽이 빠르다(Context Studios).

그래서 32GB 그래픽카드는 빠르지만 큰 모델을 못 올리고, 128GB 통합 메모리 기기는 큰 모델을 올리지만 느리다. 최근 오픈 모델이 전문가 혼합(MoE) 구조로 가면서 이 셈법이 조금 바뀌었다. 1,200억 파라미터 모델이라도 한 토큰에 실제로 쓰는 파라미터는 그 일부라서, 128GB 통합 메모리 기기에서도 초당 수십 토큰이 나온다. 반면 700억 파라미터 밀집(dense) 모델은 같은 기기에서 초당 한 자릿수 토큰에 머문다.

미세조정과 학습은 또 다르다. 역전파 과정에서 연산량이 훨씬 많아 GPU 연산 성능과 CUDA 생태계가 중요해진다. 추론만 할지, LoRA·QLoRA 미세조정까지 할지, 소형 모델을 처음부터 학습할지에 따라 고르는 기기가 달라진다.

2026년 10월 기준 선택지

• 기기 · 메모리 · 대역폭 · 미국 가격 · 국내 가격 · 비고
• NVIDIA DGX Spark 128GB · 128GB 통합 · 273GB/s · 6,950달러(직판, 품절) · 정식 유통가 미확인 · 출시가 3,999달러, 2월 4,699달러
• NVIDIA DGX Spark 64GB · 64GB 통합 · 273GB/s · 4,999달러부터 · 미정 · 10월 23일 파트너 6사 판매
• AMD Ryzen AI Halo · 128GB 통합 · 256GB/s · 3,999달러 · 미출시 · 7월 미국 마이크로센터 판매
• Framework Desktop 128GB · 128GB 통합 · 256GB/s · 3,449달러(품절) · 직구만 가능 · 1월 1,999달러→2,459달러 인상
• Mac Studio M5 Max · 최대 128GB 통합 · 614GB/s · 2,499달러부터 · 429만 원부터 · 9월 22일 출시
• Mac Studio M5 Ultra · 최대 512GB 통합 · 1.2TB/s · 5,499달러부터 · 949만 원부터 · 512GB는 10월 말, 가격 미정
• GeForce RTX 5090 · 32GB GDDR7 · 1,792GB/s · 정가 1,999달러, 신품 최저 약 5,000달러 · 시세 변동 · 카드 1장 기준
• RTX PRO 6000 Blackwell · 96GB GDDR7 ECC · 약 1.8TB/s · 1만 6,000달러(품절) · 시세 변동 · 2025년 3월 출시가 약 8,565달러

미국 가격은 10월 초 기준이고 국내 가격은 애플만 공식 원화가가 있다. DGX Spark는 2025년 10월 출시 당시 국내 보도가 3,999달러를 약 575만 원으로 환산했을 뿐, 국내 유통사의 정식 판매가는 확인하지 못했다(토큰포스트).

NVIDIA DGX Spark와 GB10 계열

DGX Spark는 NVIDIA가 2025년 10월 15일 3,999달러에 내놓은 손바닥 크기 데스크톱이다. GB10 그레이스 블랙웰 슈퍼칩에 128GB LPDDR5x 통합 메모리를 얹었고, FP4 기준 1페타플롭스, 메모리 대역폭 273GB/s다. 같은 칩을 쓴 에이수스 Ascent GX10, 델 Pro Max GB10, HP ZGX Nano, 레노버 ThinkStation PGX, 기가바이트 AI TOP ATOM, MSI EdgeXpert, 에이서 Veriton GN100이 함께 나왔다.

가격은 1년 사이 거의 두 배가 됐다. NVIDIA는 2월 메모리 수급을 이유로 파운더스 에디션을 4,699달러로 18% 올렸고, 10월 초 직판 페이지에는 6,950달러로 표시된 채 품절이다. 파트너 제품도 마찬가지여서 에이수스 미국 스토어의 GX10은 9월 6,999달러로 올라갔고, 리눅스 전문 매체 Phoronix는 7월 델 Pro Max GB10의 가격을 6,332달러로 적었다(OpenClaw DC, Phoronix). 일본에서는 HP ZGX Nano가 2025년 12월 75만 9,000엔에 나왔다가 지금은 128GB·4TB 구성이 212만 5,200엔이다(테크노엣지).

10월 2일 발표한 64GB 모델은 이 가격을 끌어내리려는 제품이다. 칩, DGX OS, 소프트웨어 스택은 128GB와 같고 메모리만 절반이다. 한 대로 1,000억 파라미터까지, QSFP 케이블로 두 대를 직결하면 128GB로 묶여 2,000억 파라미터까지 올릴 수 있다고 NVIDIA는 설명한다. 두 대 묶음은 Qwen3.8 27B 기준 한 대보다 최대 1.7배 빠르다는데, 이 모델은 한 대에도 들어가므로 큰 모델을 나눠 돌린 결과는 아니다. 연결을 자동으로 잡아 주는 NVIDIA Sync Cluster Assistant는 바로 쓸 수 있고, 모델을 받아 띄우고 OpenCode 코딩 환경까지 잡아 주는 Sync Model Launcher는 10월 말에 나온다(NVIDIA).

성능은 CUDA가 필요한 작업에서 강하고 순수 토큰 생성에서는 평범하다. LMSYS가 모은 공개 측정치에서 DGX Spark는 gpt-oss-20b 모델을 초당 60.9토큰으로 생성했고, 같은 조건의 RTX 5090은 205.5토큰, RTX PRO 6000은 215.2토큰이었다. 대신 프롬프트 처리는 초당 2,054토큰으로 통합 메모리 기기 중 가장 빠른 편이다. gpt-oss-120b는 문맥이 없을 때 초당 58.7토큰, 3만 2,768토큰 문맥이 쌓이면 42.8토큰으로 27% 느려진다(AIMultiple). 미세조정 비교에서는 Llama 3.1 70B QLoRA가 약 20분으로 스트릭스 헤일로의 50분 이상보다 빨랐다(Starry Hope).

여러 대를 묶는 쓰임새도 생겼다. 분석가 패트릭 무어헤드는 DGX Spark 4대를 QSFP 케이블로 고리처럼 이어 약 512GB 메모리를 만들고, 5,520억 파라미터 DeepSeek V4.1-Flash를 올려 동시 요청 32건 기준 초당 494토큰(코드)을 얻었다. 단일 요청에서는 산문 약 58토큰, 코드 약 96토큰이었고 케이블과 랙을 포함한 전체 비용은 2만 5,000~4만 달러로 추산했다(Wccftech).

AMD Ryzen AI Halo와 스트릭스 헤일로 미니 PC

AMD는 1월 CES에서 자사 이름을 단 첫 개발자용 미니 PC Ryzen AI Halo를 예고했고, 5월 20일 가격을 3,999달러로 못 박았다. Ryzen AI Max+ 395에 Zen 5 코어 16개, RDNA 3.5 컴퓨트 유닛 40개, 128GB LPDDR5x-8000 통합 메모리(대역폭 최대 256GB/s), 50 TOPS NPU, 2TB SSD, 10Gbps 이더넷을 담았다. 윈도우 11 프로나 리눅스를 고를 수 있고 ROCm 7.2.2가 미리 깔려 있다. AMD는 하루 8시간 코딩 에이전트를 돌리면 클라우드 API보다 월 750달러를 아낀다고 주장했는데, 이는 판매 문구이지 독립 검증은 아니다(The Register).

7월 초 리뷰가 풀리면서 미국 마이크로센터에서 윈도우·리눅스 두 구성이 각 3,999.99달러에 팔리기 시작했다. Phoronix는 리눅스 벤치마크 전반에서 델 Pro Max GB10보다 고르게 좋은 성능을 냈고 가격은 절반 남짓이라고 평가했다. Tom's Hardware는 LLM 추론에서는 비슷하지만 이미지 생성처럼 GPU 셰이더를 많이 쓰는 작업은 GB10이 훨씬 빠르고, 큰 모델에서 첫 응답까지 2~4분을 기다리는 경우가 있다고 짚었다(Phoronix, Tom's Hardware). AMD가 5월 공개한 자체 비교에서는 gpt-oss-120b 7%, GLM 4.7 Flash 14% 등 토큰 생성이 DGX Spark보다 4~14% 빨랐지만, 프롬프트 처리는 The Register 측정에서 DGX Spark가 2~3배 앞섰다(AIMultiple).

같은 칩을 쓴 Framework Desktop, GMKtec EVO-X2, Beelink GTR9 Pro 같은 미니 PC는 더 싸다. Framework Desktop 128GB는 1월 메모리 값 때문에 1,999달러에서 2,459달러로 올랐고, 10월 15일 현재 공식 스토어에는 3,449달러로 품절 표시가 떠 있다(Yahoo Tech, Framework). 이 계열은 128GB 중 GPU가 쓸 수 있는 메모리가 96~100GB이고, 리눅스에서는 ROCm보다 Vulkan 경로가 토큰 생성에서 더 빠르다는 사용자 보고가 많다. AMD는 Ryzen AI Max+ 495를 쓴 192GB 모델도 준비 중이라고 밝혔으나 가격과 시기는 내지 않았다.

애플 맥 스튜디오 M5 맥스·울트라

애플은 8월 25일 M5 맥스와 M5 울트라를 얹은 맥 스튜디오를 발표했고 한국에서는 8월 27일 사전 주문, 9월 22일 판매를 시작했다. M5 맥스는 18코어 CPU, 최대 40코어 GPU, 최대 128GB 통합 메모리, 대역폭 614GB/s이고 429만 원부터다. M5 울트라는 애플의 첫 4다이 칩으로 최대 36코어 CPU, 80코어 GPU, 최대 512GB 통합 메모리, 대역폭 1.2TB/s이며 949만 원부터다. 기본 구성은 30코어 CPU, 64코어 GPU, 96GB 메모리, 1TB 저장장치다. 512GB 구성은 10월 말에 나오고 가격은 아직 없다(Apple).

애플은 M5 울트라의 최대 AI 연산 성능이 M3 울트라의 4.3배, LM Studio 프롬프트 처리가 4배라고 주장하고, 썬더볼트 5와 RDMA로 맥 스튜디오 4대를 묶으면 메모리를 하나로 합쳐 한 대보다 최대 3배 빠른 추론을 한다고 설명한다. 오픈소스 프레임워크 MLX로 모델을 돌리고 학습하고 미세조정할 수 있다. ITWorld 코리아가 36코어 CPU, 80코어 GPU, 256GB, 4TB 구성(1만 2,299달러)을 시험했을 때 LM Studio 응답은 빨랐고 최대 전력은 약 480W였다(ITWorld).

대역폭이 통합 메모리 기기 중 가장 높아서 큰 MoE 모델의 단일 사용자 추론에서는 가장 빠른 단일 기기로 꼽힌다. MacStories 측정을 인용한 가이드에 따르면 M5 울트라는 Qwen3.8-Flash-Next를 짧은 문맥에서 초당 100토큰 이상, 6만 4,000~25만 6,000토큰 문맥에서도 60~85토큰으로 생성했고, 1만 5,500토큰 프롬프트 처리는 초당 2,887토큰으로 M3 울트라의 1,143토큰보다 빨랐다(Context Studios). 약점은 CUDA가 없다는 점이다. 연구 코드와 학습 도구 상당수가 CUDA를 전제로 하므로, 미세조정과 학습은 MLX나 PyTorch MPS 경로로 옮겨야 한다.

그래픽카드 조립 PC

가장 빠른 길은 여전히 그래픽카드다. RTX 5090은 32GB GDDR7에 대역폭 1,792GB/s로 통합 메모리 기기의 6~7배이고, 메모리에 들어가는 모델이라면 토큰 생성이 DGX Spark의 3배 이상 빠르다. 문제는 값이다. 정가 1,999달러짜리가 메모리 부족과 공급 부족으로 9월 1일 뉴에그 신품 최저가 4,999.99달러까지 올랐고, NVIDIA가 9월 PAX West에서 정가(약 275만 원)로 파운더스 에디션을 판 것이 뉴스가 될 정도였다(PCWorld, ZOD).

미세조정과 학습을 진지하게 하려면 96GB RTX PRO 6000 Blackwell이 기준이다. 대역폭은 RTX 5090과 같고 메모리는 세 배라 130억~700억 파라미터 모델의 LoRA·QLoRA·SFT를 한 장에서 돌린다. 2025년 3월 약 8,565달러에 나온 이 카드는 6월 1만 3,250달러, 8월 12일 NVIDIA 미국 마켓플레이스에서 1만 6,000달러로 올랐고 품절이다. NVIDIA는 인상 이유를 밝히지 않았다(Let's Data Science). 중고 RTX 3090(24GB, 936GB/s)은 1,050~1,264달러 선이라 혼자 270억~320억 파라미터 모델을 돌리는 데는 토큰당 비용이 가장 낮다.

그 위로는 GB300 데스크사이드 DGX Station이 있다. HBM3e 252GB와 LPDDR5X 496GB를 합친 784GB 메모리로 1조 파라미터 모델을 다루지만, MSI 제품이 8만 5,000달러, Exxact 구성이 9만 4,930달러로 개인 영역을 벗어난다(Tom's Hardware).

용도별로 고르면

• 혼자 270억~320억 파라미터 모델을 돌리며 코딩 보조로 쓴다면 중고 RTX 3090이나 RTX 5090 한 장이 토큰당 비용이 가장 낮다.
• 1,000억~3,000억 파라미터 MoE 모델을 조용한 책상 위 상자에서 돌리고 싶다면 스트릭스 헤일로 128GB가 가장 싸고, 느린 프롬프트 처리를 감수해야 한다.
• 같은 용도에서 긴 문맥과 빠른 응답까지 원하면 M5 울트라 맥 스튜디오가 단일 기기로는 가장 빠르다.
• CUDA 기반 미세조정, 이미지·영상 생성, 데이터센터 GPU로 옮길 코드의 시제품을 만들려면 DGX Spark 계열이 맞고, 두 대 이상 묶을 계획이면 더 그렇다.
• 700억 파라미터급 미세조정을 자주 하면 RTX PRO 6000이 기준이고, 값이 부담되면 DGX Spark에서 QLoRA로 타협한다.

메모리 부족이 바꾼 가격

이 시장의 가격은 1년 사이 제품 성능이 아니라 DRAM 수급이 정했다. DGX Spark 128GB는 출시가 대비 74%, RTX PRO 6000은 87% 올랐고 Framework Desktop 128GB는 1월에 23% 올린 뒤 품절이다. 애플도 3월 M5 맥북을 내면서 값을 올렸다(바이라인네트워크).

끝이 보이지 않는다는 점이 더 문제다. 마이크론 최고경영자 산자이 메로트라는 9월 30일 2027년과 2028년 모두 수요가 공급을 넘어설 것이며 수급 균형 시점을 전망할 수 없다고 했다. 삼성전자와 SK하이닉스는 3분기 합산 영업이익 188조 원대가 예상된다(코리아헤럴드). 무어 인사이츠의 패트릭 무어헤드는 4월 메모리 공장을 짓는 데 3~4년이 걸리므로 2027년 4분기쯤 나아지겠지만 2030년 전 정상화는 어렵다고 봤다(ITWorld). NVIDIA가 64GB DGX Spark를 내고 애플이 512GB 구성을 뒤로 미룬 것은 모두 이 수급 사정의 결과다.

국내에서 살 때 확인할 점

• 애플만 공식 원화 가격이 있다. M5 맥스 맥 스튜디오 429만 원, M5 울트라 949만 원부터이며 교육 할인은 각각 394만 9,000원, 879만 9,000원부터다. 512GB 구성은 10월 말 가격이 나온다.
• DGX Spark와 GB10 파트너 제품은 국내 정식 유통가를 확인하지 못했다. 미국 직판가 6,950달러를 환율과 부가세로 환산하면 1,000만 원을 넘기므로, 국내 총판이나 공식 판매처 견적을 받아야 한다.
• AMD Ryzen AI Halo는 미국 마이크로센터에서만 팔리고 국내 출시 계획은 없다. 같은 칩을 쓴 Framework Desktop, GMKtec, Beelink 미니 PC는 직구가 가능하지만 품절과 재입고가 반복된다.
• RTX 5090과 RTX PRO 6000은 국내 시세가 미국보다 높을 수 있고 주 단위로 바뀐다. 구매 직전 가격 비교 사이트를 확인하는 편이 낫다.
• 통합 메모리 기기는 용량 전체를 GPU가 쓰지 못한다. 스트릭스 헤일로 128GB는 96~100GB, 맥은 운영체제가 쓰는 몫을 뺀 나머지를 모델에 배정한다.

확인할 점

• 토큰 생성 속도는 모델, 양자화, 추론 엔진, 문맥 길이에 따라 두 배 이상 달라진다. 이 글의 수치는 각 출처의 조건에서 나온 것이며 같은 조건의 통합 비교는 없다.
• DGX Spark 128GB의 6,950달러는 10월 초 NVIDIA 미국 직판 페이지 기준이며, 파운더스 에디션 품절 상태에서 파트너 제품 가격은 5,400~8,200달러로 유통사마다 다르다.
• AMD의 Ryzen AI Halo 성능 비교(4~14% 우위)는 AMD 자체 측정이고, M5 울트라의 4.3배 역시 애플 자체 측정이다.
• Ryzen AI Halo 192GB 모델과 M5 울트라 512GB 구성의 가격은 공개되지 않았다.
• 국내 가격 가운데 애플 이외 제품은 정식 유통가를 확인하지 못했다.

출처

• NVIDIA DGX Spark 64GB Gives Developers More Ways to Build and Scale Local AI — NVIDIA
• NVIDIA DGX Sparkが1.5倍の6950ドルに値上げ、64GBモデルを4999ドルで追加 — 테크노엣지
• DGX Spark alternatives: Dell, ASUS, HP, Lenovo GB10 compared — Spheron
• DGX Spark price: every GB10 box — OpenClaw DC
• 엔비디아 DGX 스파크 출시 — 토큰포스트
• The DGX Spark and the Reality of Local AI Hardware in 2026 — Starry Hope
• DGX Spark alternatives: RTX, Ryzen AI Halo and Mac Studio — AIMultiple
• 4x DGX Spark로 552B DeepSeek V4.1 Flash 구동 — Wccftech
• AMD says its $4K Ryzen AI Halo workstation practically pays for itself — The Register
• AMD Ryzen AI Halo Is An Excellent & Powerful Mini PC — Phoronix
• AMD Ryzen AI Halo review: AMD builds a DGX Spark of its own — Tom's Hardware
• Memory shortage forces Framework to raise Desktop prices — Yahoo Tech
• Framework Desktop — Framework
• Apple, M5 Max 및 M5 Ultra 탑재 새로운 Mac Studio 발표 — Apple
• 리뷰: 조용히, 그러나 압도적으로…M5 울트라 맥 스튜디오 — ITWorld
• Local AI Hardware Guide 2026 — Context Studios
• Newegg's $7,500 RTX 5090 card is a sad, depressing omen — PCWorld
• 엔비디아, PAX West에서 RTX 5090 FE 정가 판매 — ZOD
• Nvidia Lists RTX PRO 6000 Blackwell at $16,000 — Let's Data Science
• Nvidia's GB300-powered DGX Station listed for nearly $100,000 — Tom's Hardware
• Memory shortage deepens, extending boom for Korean chipmakers — 코리아헤럴드
• RAM 가격 정상화는 언제쯤? '메모리 뉴 노멀' 전망 — ITWorld
• 애플, M5 탑재한 맥북 신제품 출시…가격도 올랐다 — 바이라인네트워크

이 글은 공개 출처를 바탕으로 AI가 자동 생성한 초안을 검토해 발행했으며, 중요한 판단 전에는 연결된 원문을 확인해야 합니다.