[AI뭔데이-12] 엔비디아, 'RTX 스파크' 노트북 출시… 128GB 통합 메모리·1페타플롭 AI 성능으로 PC에서 AI 에이전트 직접 구동

편집장의 말 & Pick

- 2026. 10. 19 -
엔비디아(NVIDIA)가 블랙웰(Blackwell) RTX GPU와 그레이스(Grace) CPU를 하나로 묶은 슈퍼칩 기반 노트북 'RTX 스파크(RTX Spark)'를 출시했습니다. RTX 스파크는 최대 128GB 통합 메모리와 FP4 기준 최대 1페타플롭의 AI 성능을 갖춰 거대 언어 모델(LLM)과 AI 에이전트를 기기 안에서 직접 실행할 수 있습니다.

에이수스(ASUS), 델(Dell), HP, 레노버(Lenovo), 마이크로소프트(Microsoft), MSI 등 6개 제조사가 윈도우(Windows) 기반 슬림 프리미엄 노트북으로 선보이며, 가격은 2,599달러부터다입니다.

생성형 AI 시대는 클라우드 사업자와 거대언어모델을 만들어 내는 스타트업들이 협력해 시장을 만들어 냈습니다. 개인들이 서비스를 무료 혹은 유료로 쓸 수 있었습니다.

여전히 이들의 협력은 긴밀하고 LLM 모델들이 새롭게 등장하면서 가장 먼저 클라우드 서비스 사업자들에게 얹어져서 고객들에게 제공됩니다.

엔비디아는 그 혜택을 가장 많이 본 회사입니다. 이번 행보는 개인 혹은 기업의 개발자들을 겨냥하고 있습니다. '온디바이스 AI'라고 해야 할까요? 개인들이 휴대하는 기기에 GPT-4 같은 초거대 모델과 별개로, 파라미터를 줄인 작은 소형 거대 언어 모델(sLLM : small LLM)을 기업 내부용 혹은 개인용으로 함께 사용할 수 있다는 것이죠. 메타 라마(LLaMa) 공개 이후 확산되었고 최근엔 중국의 많은 오픈웨이트 모델들이 등장하면서 더 주목을 받고 있습니다.

마이크로소프트는 2024년 5월 경 코파일럿+PC(Copilot+ PC)를 발표하며 NPU 성능 40 TOPS 이상(INT8 기준), 메모리 16GB와 저장 장치 256GB를 최소 사양이라고 제시했습니다. 당시 인텔이나 AMD가 AI PC라고 내세웠지만 그 성능을 못냈습니다. 오히려 이 기준을 맞춘 칩은 퀄컴의 스냅드래론 X 엘리트(약 45 TOPS) 뿐이었습니다. 물론 이후 인텔 루나레이크(48 TOPS)와 AMD 라이젠 AI 300(50 TOPS)이 2024년 하반기에 나오면서 두 회사가 뒤늦게 기준을 맞췄습니다.

이 시장에 엔비디아가 뛰어들었습니다. 이 회사는 최대 1페타플롭(1000 TFLOPS) 이라고 강조합니다. 물론 GPU의 수치라서 단순 비교는 불가능합니다. 하지만 40 TOPS 기준 대비 약 6배, 인텔과 AMD의 50 TOPS NPU 대비 5배 수준입니다. 128GB 통합 메모리는 코파일럿+PC 최소 사양인 16GB의 8배입니다. 이 제품은 'GPU와 대용량 메모리 이이전트와 LLM을 직접 돌리는 PC'에 가깝습니다.

지난 10월 8일 사티아 나델라 MS CEO와 젠슨 황 엔비디아 CEO가 함께 했습니다. AI 에이전트 격리 기술 MXC(Microsoft Execution Containers, MXC)를 에이전트 시대의 운영체제 기본 단위로 규정했죠. 두 CEO는 로컬 PC와 클라우드를 구분하지 않고 연산 자원을 쓰는 '하이브리드 인텔리전스'가 PC의 다음 장이라는 데 뜻을 모았습니다. MS는 같은 날 MXC를 윈도 11에 정식 출시하고, 엔비디아 RTX 스파크 기반 노트북 6종의 예약판매를 시작했습니다.

AI PC로 대변되는 기업용과 개인용 생산성 도구의 경쟁이 본격화되고 있습니다. 애플 입장에서도 모처럼 마이크로소프트와 엔비디아의 연합군과 일대 격돌이 불가피할 것으로 보입니다.

윈텔 진영이 호령했던 개인용 시장은 여전히 막강합니다. 하지만 마이크로소프트 입장에서도 빌빌대는 인텔이나 AMD 이외에 엔비디아라는 막강한 우군을 맞이했습니다. 퀄컴이 윈도우용 PC나 노트북, 태블릿 시장을 겨냥하고 있는데 자리 잡기가 만만치 않을 거 같습니다.

생성형 AI 시대가 가져오는 새로운 협력과 경쟁의 모습입니다. 하지만 역시 지갑이 두터워야 합니다. 2599 달러부터 시작합니다. 시작이 그렇습니다. 이걸 지르는 회사와 개인들 보면 정말 부러울 거 같습니다.

서울에는 일요일 비가 내렸습니다. 쌀쌀합니다. 가을 단풍 구경도 못갔는데 겨울이 성큼 다가오려나 봅니다. 더 쌀쌀해지기 전에 가을을 꼭 만끽하시기 바랍니다.

좋은 한 주 보내세요.

엔비디아, 'RTX 스파크' 노트북 출시… 128GB 통합 메모리·1페타플롭 AI 성능으로 PC에서 AI 에이전트 직접 구동

엔비디아, 'RTX 스파크' 노트북 출시… 128GB 통합 메모리·1페타플롭 AI 성능으로 PC에서 AI 에이전트 직접 구동

엔비디아(NVIDIA)가 2026년 10월 16일(현지 시간) 블랙웰(Blackwell) RTX GPU와 그레이스(Grace) CPU를 하나로 묶은 슈퍼칩 기반 노트북 'RTX 스파크(RTX Spark)'를 출시했다. RTX 스파크는 최대 128GB 통합 메모리와 FP4 기준 최대 1페타플롭의 AI 성능을 갖춰 거대 언어 모델(LLM)과 AI 에이전트를 기기 안에서 직접 실행한다. 에이수스(ASUS), 델(Dell), HP, 레노버(Lenovo), 마이크로소프트(Microsoft), MSI 등 6개 제조사가 윈도우(Windows) 기반 슬림 프리미엄 노트북으로 선보이며, 가격은 2,599달러부터다. 엔비디아는 창작과 게이밍, 소프트웨어 개발, 로컬 AI 작업을 휴대용 PC 한 대로 처리할 수 있다고 설명했다.

⭐ 편집장 Pick
이주의 선택

뉴타닉스코리아(Nutanix Koea)라는 회사가 마련한 행사에 다녀왔습니다. 거의 8년 만인 거 같습니다. 변재근 뉴나틱스코리아 사장님이 3년 되었는데 처음 인사드렸습니다. 뉴스레터를 보내다보니 되도록이면 현장 기사를 쓰기 위해서입니다. 독자분들 덕입니다.

이 회사는 기업들이 데이터센터에 서버와 스토리지, 네트워크 같은 물리적인 장비들을 모아놓고 해당 업무용 애플리케이션들을 올려서 운용할 때 필요한 통합 운영 인프라 소프트웨어 회사입니다. 어려 서버의 연산 능력과 저장 공간을 소프트웨어로 묶습니다. 하이퍼컨버지드 인프라(HCK)라고 합니다. 이 분야 대표주자입니다. 구글 출신들이 나와서 만들었죠.

자체 가상화 기술인 AHV로 물리 서버 한대에 여러 애플리케이션을 돌릴 때 적용합니다. 또 기업 내부 데이터센터와 외부 클라우드를 함께 운용할 때 이 회사의 소프트웨어가 한몫을 단단히 합니다.

인프라 소프트웨어지만 이날 간담회에서 저는 월 1조 토큰을 사용하다가 비용 문제에 직면했고 이를 내부 GPU 인프라를 구축해 비용을 50%로 줄였다는 대목에 주목했습니다. 코드 생성·QA·문서화에 쓰는 도구의 소비 모델을 오픈웨이트 모델과 오픈소스 프레임워크 중심으로 바꿨다고 설명했습니다.

2000만 달러 규모 투자가 부담스러운 기업에는 4노드 소규모 구성, 월 분할 금융, 크로노스케일 같은 네오클라우드 임대를 대안으로 제시했습니다. GPU를 많이 확보한 네오클라우드 기업들이 한국에 속속 진출하고 있으니 이런 기업들의 시행 착오도 많이 참고하면 좋을 거 같습니다. 인프라 전문 소프트웨어 기업들도 토큰 비용 앞에서는 고객과 동일한 문제에 직면해 있으니까요.

폴 하브 뉴타닉스 솔루션·성능 엔지니어링 부문 부사장은 "우리는 사용량대로 요금이 매겨지는 방식을 원하지 않는다. 오픈웨이트 모델과 오픈소스 프레임워크로 사내에서 고정 가격 추론을 하려는 것"이라고 말했습니다.

이미 많은 기업들이 경험하고 계신 내용일 겁니다. 이미 대응책을 마련한 기업도 있고 이제 그 대응 방안을 마련하려고 준비하는 곳들도 많을 거 같습니다. 경기가 어려울 때 비용 통제는 가장 기본입니다. 어떤 해법들을 마련하는지가 가장 큰 화두입니다.

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AI는 추론 과정을 모두 글로 써야 할까… 연산 부담 줄이는 ‘하이브리드 에이전트’
스탠퍼드대·투게더AI·일리노이대(UIUC)·메타 연구진 | 2026년 10월 13일 공개 | arXiv:2610.18861

AI 에이전트는 검색하거나 코드를 실행하기 전에 추론 과정을 텍스트로 생성하는 경우가 많습니다. 이 과정이 길어질수록 응답 시간과 연산 부담도 커집니다. 연구진은 모델 내부의 수치 표현인 ‘잠재표현’으로 계산하다가 외부 도구를 호출할 때 텍스트로 전환하는 방식을 제안했습니다. 중간 계산을 모두 문장으로 풀어 쓰지 않아도 되는 구조입니다. 작은 연결 모듈인 ‘HybridLink’는 내부 상태를 다음 계산의 입력으로 돌려줍니다. 작업 기억은 도구를 여러 차례 사용하는 동안 맥락을 유지하는 역할을 합니다. 모델은 지도학습과 강화학습을 거쳐 두 방식을 언제 전환할지도 익힙니다.
연구진은 Qwen3 기반 모델을 벤치마크 11개로 평가했습니다. 모델의 파라미터 수는 각각 40억·80억·140억 개입니다. 140억 파라미터 모델의 GAIA 평균 점수는 52.4로, 파라미터 수가 같은 텍스트 기반 비교 모델 ARPO의 43.7보다 8.7%포인트 높았습니다. 연구진은 텍스트 기반 비교군보다 추론 속도가 평균 2.1배 빨랐다고 보고했습니다. 평가는 연구진이 구축한 H100 GPU 환경에서 이뤄졌습니다. 코드와 일부 모델·학습 데이터도 공개했습니다.
다만 아직 사전공개 논문이어서 벤치마크 결과만으로 실제 기업 업무에서도 같은 성능을 낸다고 단정할 수는 없습니다. 특히 논문의 비용 절감 수치는 H100 이용료를 시간당 2.50달러로 놓고 일정한 활용률을 가정해 계산한 생성 연산비 추정치입니다. 입력 처리와 외부 도구 실행 비용은 포함하지 않았습니다. 실제 API 요금이나 전체 운영비가 그만큼 줄어든다는 뜻으로 받아들여서는 안 됩니다. 연구진이 기존 서빙 엔진을 확장해야 했다는 점도 도입을 검토할 때 살펴야 합니다. 기업이 주목할 대목은 추론에 쓰는 표현 방식을 바꿔 속도를 높이고 비용을 줄일 가능성입니다. 실제 도입 효과는 전체 처리 시간과 운영비를 기준으로 다시 검증해야 합니다.

<소스>
공개 코드·모델 안내 → https://github.com/togethercomputer/HybridAgent

논문 보기 →
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