1년 전 NVIDIA DGX Spark는 128GB 통합 메모리와 4TB 스토리지를 갖추고 $3,999에 출시되었습니다. 오늘 NVIDIA는 DGX Spark 64GB를 발표했습니다. 메모리 절반, 스토리지 절반에 시작가는 $4,999입니다. The Register에 따르면 같은 날 128GB DGX Spark의 가격은 $6,950로 올랐습니다. 8개월 사이 두 번째 가격 인상이며, 같은 GB10급 실리콘을 쓰는 첫 RTX Spark 노트북과 미니 PC가 매장에 나오기 불과 몇 주 전의 일입니다.

DGX Spark 가격 변천: 1년 만에 $3,999에서 $6,950로

날짜모델메모리가격
2025년 10월DGX Spark (Founders Edition)128GB$3,999
2026년 2월DGX Spark (Founders Edition)128GB$4,699
2026년 10월 2일DGX Spark128GB$6,950
2026년 10월 23일DGX Spark 64GB (파트너사 전용)64GB$4,999부터

2월 인상폭은 $700였고, NVIDIA는 메모리 공급 부족을 이유로 들었습니다. 128GB 모델의 새 가격 $6,950는 출시가보다 약 74% 높습니다. 새 64GB 모델은 128GB 모델의 출시 당시 가격보다 25% 비쌉니다.

메모리 1GB당 가격으로 따지면 이번 변화는 더욱 납득하기 어렵습니다.

  • 2025년 10월: 128GB에 $3,999, GB당 약 $31.
  • 2026년 10월, 128GB: $6,950, GB당 약 $54.
  • 2026년 10월, 64GB: $4,999, GB당 약 $78.

NVIDIA DGX Spark 64GB의 실체

NVIDIA 발표에 따르면 64GB 모델은 GB10 Grace Blackwell Superchip, DGX OS, NVIDIA AI 소프트웨어 스택 전체를 그대로 유지합니다. 판매는 10월 23일 금요일부터 Acer, ASUS, Dell, Gigabyte, HP, MSI 등 파트너사를 통해서만 이루어집니다. The Register는 메모리 대역폭이 273 GB/s로 유지되고, MediaTek과 공동 설계한 20코어 Arm CPU도 그대로라고 보도했습니다.

NVIDIA는 64GB 박스가 최대 1,000억 파라미터 모델을 지원한다고 밝혔습니다. 작은 모델에 대한 NVIDIA의 설명은 클러스터링에 초점을 맞춥니다. QSFP 케이블로 두 대를 연결하면 메모리를 128GB로 묶어 최대 2,000억 파라미터 모델을 처리하고, 총 메모리 대역폭이 두 배가 되며, 한 대 대비 “최대 1.7배”의 성능을 낸다는 것입니다.

이 설명을 계산해 보겠습니다. DGX Spark 64GB 두 대는 $9,998입니다. 1년 전에는 $3,999로 128GB 박스 한 대를 살 수 있었습니다. 클러스터로 대역폭은 늘어나지만, 모델을 메모리에 올리는 것이 목적이라면 같은 128GB에 약 2.5배를 더 내는 셈입니다.

플랫폼 전반에 대한 배경은 NVIDIA DGX Spark 리뷰에서 GB10의 강점과 273 GB/s 상한이 발목을 잡는 지점을 함께 다뤘습니다.

DGX Spark 64GB는 $4,999의 가치가 있을까

대부분의 구매자에게는 아닙니다. 64GB는 많은 로컬 AI 작업이 빠듯해지기 시작하는 등급입니다. 4비트 70B 모델은 들어가지만, 긴 컨텍스트, 두 번째 모델, 파인튜닝 작업을 돌리면 금세 상한에 부딪힙니다. 이 돈으로 얻는 것은 책상 위의 NVIDIA 소프트웨어 스택과 CUDA입니다. 회사에서 DGX OS를 요구하거나 클라우드의 DGX에 배포하는 경우라면 실질적인 가치가 있습니다. 단지 로컬 LLM을 돌리고 싶을 뿐이라면 정당화하기 어렵습니다.

비교하자면, 128GB Ryzen AI Max+ 395 미니 PC는 2026년 9월 말 기준 Bosgame과 ACEMAGIC 공식 스토어에서 $3,099에 판매됩니다. GB당 약 $24로, DGX Spark 64GB보다 메모리는 두 배인데 가격은 $1,900 저렴합니다. CUDA를 돌릴 수 없다는 점은 일부 작업 흐름에서 중요합니다. 이 가격에 대한 자세한 분석은 Ryzen AI Max+ PRO 495가 $6,500의 가치가 없는 이유에서 다뤘습니다. 관련 글: Bosgame M5 리뷰, 로컬 LLM용 NPU vs iGPU vs CPU 해설.

RTX Spark에 주는 의미

RTX Spark는 이 아이디어의 Windows 버전입니다. 최대 20개의 Grace CPU 코어, 최대 6,144개의 Blackwell CUDA 코어, 최대 128GB 통합 메모리를 갖춘 NVIDIA N1X 칩을 사용합니다. ASUS, Dell, HP, Lenovo, Microsoft Surface, MSI의 노트북이 10월에 출시될 예정입니다. Acer와 Gigabyte는 그 뒤를 따르며, ASUS ProArt RTX Spark Mini PC와 Lenovo SFF RTX Spark 데스크톱 같은 미니 PC도 나올 예정입니다.

NVIDIA도, PC 제조사들도 RTX Spark 가격을 공개하지 않았습니다. 현재 유통되는 수치는 VideoCardz가 보도한 애널리스트 추정치뿐입니다. N1 시스템은 약 $1,799부터, N1X 시스템은 약 $2,899부터입니다. 이는 가격이 아니라 추정치이며, 해당 구성에 메모리가 얼마나 들어가는지도 알려 주지 않습니다.

RTX Spark가 메모리나 가격 면에서 실망스러울 것으로 예상하는 이유는 다음과 같습니다.

  • 같은 부족한 메모리를 사용합니다. 통합 LPDDR5X야말로 DGX Spark를 $3,999에서 $6,950로 끌어올린 원인입니다. NVIDIA 스스로도 두 차례 가격 변경 모두 메모리 공급을 이유로 들었습니다.
  • PC 메모리는 저렴해지기는커녕 더 귀해지고 있습니다. TrendForce는 2026년 4분기에 일반 DRAM 고정거래가격이 10–15% 더 오를 것으로 예상합니다. 또한 더 많은 생산 능력이 서버로 옮겨 가면서 2027년에는 PC용 DRAM 공급이 줄어들 수 있다고 봅니다.
  • PC 제조사들은 이미 사양을 줄이고 있습니다. TrendForce에 따르면 PC 브랜드들은 부품 원가를 지키기 위해 주력 모델의 SSD 용량을 줄이고 있습니다. 스토리지를 절반으로 줄인 64GB DGX Spark는 NVIDIA가 자사 제품에서 같은 수를 둔 것입니다.

가격이 공개되기 전까지는 어디까지나 예상이지만, 저희의 전망은 이렇습니다. 애널리스트 수치에 가까운 RTX Spark 모델은 32GB 이하로 출시될 것입니다. 로컬 AI 용도로 이 플랫폼을 흥미롭게 만드는 128GB 구성은 훨씬 비쌀 것입니다. 칩은 128GB를 지원합니다. 하지만 128GB를 감당할 수 있느냐는 별개의 문제입니다.

RTX Spark를 기다릴까, 지금 DGX Spark를 살까

  • 가격과 메모리 구성이 문서로 확인되기 전에는 RTX Spark 기기를 사전 주문하지 마십시오. “최대 128GB”는 칩에 대한 설명이지, 여러분이 실제로 제안받을 노트북의 사양이 아닙니다.
  • TOPS나 페타플롭 같은 대표 수치가 아니라, 통합 메모리 GB당 가격을 비교하십시오. 로컬 AI에서는 메모리 용량이 애초에 무엇을 돌릴 수 있는지를 결정합니다.
  • 지금 당장 CUDA와 DGX OS가 필요하다면, 128GB GB10 시스템이 여전히 쓸모 있는 등급입니다. NVIDIA 자체 제품에 $6,950를 내기 전에 파트너사의 128GB 박스를 살펴보십시오.
  • CUDA가 필요 없다면, 128GB Ryzen AI Max+ 395 시스템은 128GB DGX Spark 새 가격의 절반도 안 됩니다.

관련 글: ASUS Ascent GX10과 MSI EdgeXpert MS-C931 리뷰.

결론

DGX Spark 64GB는 더 작은 기기를 더 비싼 가격에 파는 제품입니다. NVIDIA는 이를 “접근하기 쉬운 가격대”라고 소개합니다. 하지만 이는 128GB 모델의 현재 가격 $6,950와 비교할 때만 그렇고, 그 비교 대상 자체가 NVIDIA가 만든 것입니다. 1년 전에는 $3,999로 두 배의 메모리를 살 수 있었습니다. 로컬 LLM 용도로 $4,999짜리 64GB 모델은 추천하지 않습니다. RTX Spark 가격도 같은 수준으로 꼼꼼히 따져 봐야 합니다. 칩에 들뜨기 전에 실제 가격과 실제 메모리 구성을 기다리십시오. 소비자가 왜 이런 인상분을 계속 떠안는지는 소비자가 RAM 위기의 비용을 치르고 있다에서 살펴봅니다.