6일, 엔비디아가 JW 매리어트 호텔 서울에서 'RTX 스파크'의 프레스 이벤트를 개최했다.
이 자리에는 엔비디아 APAC 테크니컬 마케팅 디렉터 제프 옌(Jeff Yen)이 참석해 제품 및 활용 사례를 소개했다.
15세대에 걸쳐 GPU 아키텍처를 발전시켜온 엔비디아는 쿠다(CUDA)를 통해 범용 병렬 컴퓨팅을 구현했고, 이를 통해 신경망 네트워크가 구축될 수 있었다. 여기에 레이 트레이싱 등 다양한 기능이 더해지면서 RTX 스택이 완성되어 전 세계 1억 5천만 대가 구동되고 있다.
RTX 스택은 지금까지의 개념을 집대성한 것으로, DLSS, 리플렉스, 리믹스 등으로 게임을, 브로드캐스트, RTX 비디오 등으로 스트리밍을, 쿠다와 텐서 코어 등으로 로컬 AI를 가속할 수 있다.
현재 게이머, 크리에이터, AI 모두 RTX 블랙웰을 사용하고 있으며, 성능을 높이기 위해선 더 큰 메모리를 필요로 한다.
2026년은 로컬 에이전트의 해라고 할 만큼 로컬 AI의 발전이 두드러졌다. AI와 PC의 상호작용을 바꾸어 놓은 것이다. 오픈클로 등 AI 에이전트의 채택 속도는 가파르고, 고성능 프론티어 모델에 가까운 정도로 빠르게 발전하고 있다.
그래서 이에 대한 니즈가 달라질 것이라는 것이 엔비디아의 생각이며, 이것이 CPU와 GPU의 대용량 통합 메모리가 채택된 RTX 스파크를 내놓게 된 이유이다.
RTX 스파크는 MS와의 협업을 통해 안전한 에이전트를 구동할 수 있는 PC이다. 블랙웰 기반 GPU와 20코어 CPU, NV링크 C2C로 연결된 128GB 통합 메모리가 탑재된다. 또한 RTX 스파크에도 풀 RTX 스택이 적용된다.
GPU 타일을 보면 GPU와 CPU가 메모리를 공유하면서도 각자의 캐시에 적용된 데이터 사본의 일관성을 유지한다.
CPU는 미디어텍과 공동 제작한 그레이스를 사용하고, 이를 통해 수퍼 칩이 가능해졌다고 한다.
아래는 배터리를 사용할 때와 전원 어댑터를 사용할 때의 비교표로, 성능 차이가 거의 없음을 알 수 있다.
아래는 벤치마크 결과인데, 윈도우 SoC 중에선 효율과 성능 양면에서 눈에 띄게 좋은 성과를 보이고 있다.
아래와 같이 여러 협력 업체가 RTX 스파크에 참여하고 있다.
LLM 생성형 챗봇과 달리 에이전트는 실제 행동이 가능하다.
덕분에 PC가 게임, 코딩, 크리에이션 등 다방면에서 도구에서 팀원으로 변화하고 있다.
로컬 에이전트의 이점은 프라이버시 보안, 항시 이용 가능, 보다 빠른 액션, 저렴한 비용의 네 가지이다.
올해 초 AI의 폭발적인 확산에 기여한 것이 클로드 오퍼스 4.7이었다. 그런데 불과 4개월 만에 퀜 3.8 플래시가 등장해 거의 비슷한 성능을 보여주었다.
하지만 소넷 5.5 사용 시 발생하는 비용과 로컬로 퀜 3.8을 구동할 때의 비용을 비교해보면 비용 면에서 큰 차이가 난다.
단, 고난도 처리를 위해선 프론티어 모델이 필요한데, 이를 위해 로컬 모델과 클라우드 모델을 지능적으로 전환하는 니모트론을 만들었다.
한편, 퀜 3.8은 80GB의 메모리를 사용하는데, 이 때문에 완전 오픈 모델인 니모트론 3.5 볼트 74B를 출시했다. 높은 수준의 지능을 확보하면서도 2비트 양자화 방식으로 메모리 사용량을 감소시켰다.
엔비디아는 에이전트가 사용하는 도구의 생태계를 위한 노력도 진행했는데, 아래와 같은 업체들이 동참했다.
또한 MS와의 협업을 통해 세계적인 에이전트들이 RTX 스파크에 최적화되었다.
사용자가 쉽게 에이전트를 RTX 스파크에 설치할 수 있도록 편의성도 제공하고 있다.
RTX 스파크는 크리에이터를 위한 PC이기도 하다.
GPU는 지금까지 쿠다, 텐서 코어 등으로 콘텐츠 제작의 개척자 역할을 해왔다.
이제는 AI에게 일을 시킬 수 있는 시대이다. 문제는 도구가 너무 많다는 것인데, 이 도구에 대한 장벽을 낮추기 위해 RTX 가속 크리에이티브 앱, RTX 가속 생성형 AI, RTX 크리에이티브 기술을 사용한다.
RTX 가속 크리에이티브 앱은 130개가 넘으며, 어디서나 성능을 보장한다.
나오자마자 지원을 받을 수 있는 RTX 가속 생성 AI는 모델 성능은 높이고 퀄리티는 높였다.
RTX 스파크를 위한 엔비디아 브로드캐스트는 지포스와 동등하게 지원한다.
DLSS 4.5 레이 리컨스트럭션은 블렌더 상에서 지원된다.
아래는 좋은 영상 콘텐츠를 만들기 위해 사용되는 도구의 예시이다. 너무 많다보니 학습 시간이 길 수 밖에 없다. 한 사람이 이걸 다 처리한다는 것은 거의 불가능에 가깝다.
에이전트가 이를 도울 수 있다. 익숙한 도구를 사용하다 모르는 도구에서는 도움을 받는 식으로 말이다.
RTX 스파크는 어도비의 다양한 툴도 가속한다. 속도가 빨라질 뿐 아니라 전체적인 퀄리티도 향상된다.
그래서 엔비디아의 결론은 RTX 스파크가 크리에이터와 에이전트를 위해 만들어진 디바이스라는 것이다.
다음은 게이머 차례다. 많은 인기 게임들이 RTX 스파크에서 지원되며, 크리에이터들도 게임을 많이 하기 때문에 더욱 유용하다.
게임을 위해 RTX 스파크는 블랙웰 GPU와 엔비디아의 소프트웨어 기술을 사용할 뿐 아니라 게임 생태계를 위한 협업을 계속하고 있다.
상위 100개 게임 중 97개가 동작하고, 안티 치트가 문제였던 크래프톤, EA 재블린, 액티비전, 라이엇 게임즈의 e스포츠 게임들도 플레이 할 수 있다. 엔비디아 측은 향후 에뮬레이션이 아닌 네이티브 지원이 더 많아질 것으로 기대하고 있다.
RTX 스파크는 뉴럴 렌더링, 게임 에이전트, 모드와 관련하여 게임 경험을 확장하고 있다.
2026년 엔비디아는 DLSS에 큰 변화를 꾀했다. 2세대 트랜스포머 초해상도, 6X 다이나믹 프레임 생성, 2세대 트랜스포머 레이 리컨스트럭션에 이어 뉴럴 렌더링의 DLSS 5를 선보인 것이다.
10월에는 2배 더 빠른 DLSS 5 성능 모드도 발표됐다. NBA 2K27 같은 경우 DLSS 5 상에서의 프레임 레이트가 크게 상승했다.
프레임 생성을 위한 퍼포먼스 모드는 최대 6X까지 가능하다.
호그와트 레거시를 위한 DLSS 5는 11월 5일부터 체험할 수 있다.
엔비디아 에이스는 AI로 보다 생생한 인게임 캐릭터를 구현한다. 배틀그라운드에 이어 2027년 초 애니모에도 적용될 예정이다.
10월 23일부터 이용 가능한 니모트론 3.5 볼트 E4B는 세 번째 모델로 개인 별로 양자화되어 범용이 아닌, 특정 목적을 위해 효율적으로 사용하고 싶을 때 유용하다.
모딩 커뮤니티의 경우 에이전트로 NPC를 강화한다던가 RTX 리믹스에 이용할 수 있다.
아래는 마인크래프트의 RTX 리믹스 사례이다.
DLSS 5 역시 RTX 리믹스에서 이용 가능하다.
아래는 폴아웃에서의 DLSS 5 적용 사례이다. 조명 뿐 아니라 재질감도 살아난다.
아래는 RTX 스파크에 적용되는 AI 게임의 혁신을 모은 것이다.
프리미엄 디자인과 긴 배터리 시간을 지원하는 RTX 스파크 노트북의 초기 라인업은 다음과 같다.
항시 사용 가능한 소형 폼팩터의 RTX 스파크 데스크탑은 11월부터 이용 가능하다.
엔비디아가 제시하는 스파크의 사양은 다음과 같다. 노트북은 32GB에서 128GB로 구성되지만 데스크탑은 128GB로 구정된다.
결론적으로 RTX 스파크는 크리에이터와 게이머, 에이전트를 위한 PC라는 것이다.
아래는 이후 제프 옌, 그리고 한국 기술 마케팅 총괄 카일 킴과 진행된 질의응답을 정리한 것이다.
● RTX 스파크의 가격은 24GB 모델이 500만 원, 64GB가 700만 원, 128GB는 900만 원에 달한다. 토큰이 부족한 개발자나 DGX 스파크를 못 산 사람들을 겨냥한 것인가? 게이머의 경우 RTX 5080이 들어간 노트북 쪽이 더 합리적인 것처럼 보이는데, 이런 상황에 대해 어떻게 생각하는가?
가격대가 좀 높게 형성된 것은 사실이지만, 사용 케이스에 따라 소비자 층이 갈릴 것으로 생각하며, RTX 스파크를 구입할 분들은 개발자나 콘텐츠 제작자가 될 것으로 생각한다. 현재 시장 상황이 상당히 좋지 않아 이 가격대가 저렴하다고는 할 수 없다. 프리미엄 노트북에 해당하기 때문이다. 그럼 x86에 독립형 GPU를 쓰겠다는 분들도 분명 있을 텐데, 수요자의 목적이 무엇인가에 따라 달라질 것으로 생각하고, 시장이 공존할 것으로 예상한다.
(카일 킴) 참고로 5080을 요구할 정도의 사람이라면 그쪽을 구입하는 편이 낫다.
● 일반적인 AI 에이전트 작업은 일반 PC에서도 가능한데, 500만 원 대의 RTX 스파크를 구입해야 하는 이유 및 사례를 설명해달라. 그리고 구매 비용을 회수하려면 어느 정도 사용해야 하나?
얼마나 많이 써야 투자한 돈을 회수할 것인가에 대해선 정확한 수치를 말하기 어렵다. 나 자신도 전자 제품을 구입할 때 내가 뭘 얼마나 해야 본전을 뽑는가를 생각하면서 사지는 않기 때문이다. 그래서 기본으로 돌아가 어떤 워크로드를 처리할 것인가 니즈에 따라 달라질 것이다. 단순한 도구로 쓰기에는 너무 비싸지 않는가라는 이야기도 있는데, 데모에서 볼 수 있듯이 PM이라면 대규모 프로젝트의 진행 상황을 관리할 때 편리하게 작업 가능하므로 유용하며, 개인적으로 스쿠버다이빙을 좋아하는데 그간 촬영한 수많은 사진과 비디오를 관리, 편집할 엄두가 나지 않아 쌓여 있는 상태이지만, RTX 스파크를 이용해 이를 쉽게 정리하는 것도 가능하다. 또 RTX 스파크는 인터넷이 없어도 동작하므로 인터넷이 되지 않는 섬에 스쿠버다이빙을 가도 바로바로 편집할 수 있다. 이런 틈새 수요도 있을 것이다.
(카일 킴) 보안에 관련된 프로젝트라면 로컬을 사용해야 하며, 로봇 트레이닝 시 혹은 비디오 편집 시에는 클라우드로도 가능하지만, 계속해서 토큰을 사용하기보다 로컬로 돌리는 쪽이 토큰 비용 관련하여 상당한 이득이 있을 것이다.
● 삼성과 LG가 없는데, 한국 제조사와 제품 생산 논의는 없나? 그리고 RTX 스파크용 메모리의 한국 업체 비중은 어느 정도이며, 안정적인 수급을 위한 전략은 어떻게 되나?
까다로운 질문인데, RTX 스파크 공급 체인에 대한 정보는 제공하지 않았지만, 일반적인 메모리는 SK, 삼성과 계속해서 협업하고 있으며, RTX 스파크는 초도 물량을 6개 업체에서 공급 받고 있으나 내 분야가 아니라 이에 대한 답변을 하기는 어렵다.
● 니모트론의 2비트 양자화는 16비트나 4비트에 비해 정확도가 떨어질 것 같은데 손실이 어느 정도인가? 그리고 2비트 양자화는 학습 전에 적용됐나 후에 적용됐나? 속도가 빨라진 이유는 계산이 빨라진 것인가 메모리로 옮기는 데이터가 적어져서 그런 것인가? 워크로드 관련으로 퍼포먼스 저하가 있을 때 클라우드로 돌리는 것은 어떤 상황인가?
니모트론 3.5 74B는 2비트 양자화가 맞는데, 트레이닝 후 적용되는 것이 일반적이며, 정확도는 살짝 떨어지지만 큰 수치는 아니다. 예를 들어 퀜티의 경우 41이 나왔는데 니모트론은 40이 나온 대신 속도가 향상되어 의미가 있다고 판단헀다.
(카일 킴) 어떤 모델이 있다면 에이전트와 함께 동작해서 답을 내놓는 것이 끝인데, 스위치야드 솔루션을 넣으면 대답의 정확도를 판단하여 높다면 출력하고 아니면 클라우드로 가서 답을 찾는다. 스위처조차 판단을 못할 때는 클라우드에서 확인한다.
● RTX 스파크와 에이전트 대중화에 대한 장기적인 전략은? 현 제품은 1세대 제품으로 프리미엄 가격대인데, 장기적으로는 5060 탑재 노트북과 비슷한 수준까지 갈 수 있는 것인가? 아니면 생태계 확보가 복적인가?
현재 출시된 노트북과 앞으로 나올 데스크탑이 현 시점에 공개할 수 있는 전부이며, 20 코어 GPU 외에 18 코어 GPU도 있고, 메모리 크기도 줄일 수 있지만 앞으로의 세대에 대한 정보는 공개하기 어렵다. 계속 지켜봐달라.
