엔비디아($NVDA)가 최대 1페타플롭 AI 성능을 내세운 RTX Spark로 윈도 기반 개인 AI PC 시장을 겨냥했다. 애플(Apple·$AAPL)이 통합 메모리와 기기 내 실행 프레임워크를 앞세운 맥 생태계를 강화하면서 로컬 AI 경쟁은 단일 칩 성능보다 플랫폼 주도권 싸움으로 옮겨가고 있다.
엔비디아는 5월 31일 발표문에서 RTX Spark를 개인 에이전트용 윈도 PC 플랫폼으로 소개했다. 이 칩은 최대 128GB 통합 메모리와 최대 1200억 파라미터급 대형언어모델, 100만 토큰 컨텍스트 구동을 목표로 한다.
엔비디아 제품 설명에는 RTX Spark가 블랙웰(Blackwell) RTX GPU 6144코어와 Grace CPU 20코어를 결합한 슈퍼칩으로 제시됐다. 데이터센터용 GPU 생태계를 노트북과 소형 데스크톱으로 넓혀 로컬 추론과 개인 에이전트 작업을 처리하려는 구상이다.
RTX Spark가 애플에 대한 도전으로 읽히는 이유는 양쪽 모두 로컬 AI와 통합 메모리를 전면에 세우기 때문이다. 다만 엔비디아 공식 발표가 애플을 직접 지목한 것은 아니며, ‘애플 대항마’라는 평가는 크립토브리핑(Crypto Briefing) 등 매체의 해석에 가깝다.
마이크로소프트($MSFT)는 같은 날 윈도 블로그에서 RTX Spark가 로컬 에이전트를 안전하게 실행하기 위한 윈도 보안 기능, 엔비디아 OpenShell 협업과 결합한다고 밝혔다. 클라우드 GPU에만 의존하지 않고 개인용 기기에서 AI 작업을 처리하려는 흐름과 맞물린다.
로컬 AI는 모델 실행을 클라우드 서버가 아니라 사용자 기기 안에서 처리하는 방식이다. 지연 시간을 줄이고 민감한 데이터를 외부로 보내지 않을 수 있다는 장점이 있지만, 큰 모델을 돌리려면 메모리 용량과 GPU 성능, 개발 도구가 함께 받쳐줘야 한다.
애플은 별도 노선을 걷고 있다. 애플은 6월 8일 개발자 발표에서 Core AI를 공개하고, 이를 애플 실리콘의 통합 메모리와 뉴럴 엔진에 맞춰 모델을 기기에서 실행하는 프레임워크라고 설명했다.
애플은 8월 25일 새 맥 스튜디오를 공개하며 M5 Max와 M5 Ultra를 로컬 AI 성능의 핵심으로 내세웠다. 공식 수치상 M5 Max는 최대 128GB, M5 Ultra는 최대 512GB 통합 메모리를 지원한다.
비교의 초점은 가격 대비 성능보다 생태계 방향성에 맞춰져 있다. RTX Spark의 소비자 가격대는 엔비디아 공식 자료에서 확인되지 않았고, 애플의 최신 공식 수치는 M5 Max 128GB와 M5 Ultra 512GB 통합 메모리다.
엔비디아 쪽 강점은 쿠다(CUDA), RTX, 윈도, OpenShell을 한데 묶는 개발자 기반이다. 애플은 Core AI, MLX, 통합 하드웨어·소프트웨어 스택을 통해 맥 안에서 모델 개발과 실행을 이어가게 하는 구조를 앞세운다.
국내 독자에게는 PC 제조사 확산 여부가 더 직접적인 관전 지점이다. 엔비디아는 RTX Spark 기반 슬림 윈도 노트북과 소형 데스크톱이 올가을 에이수스(ASUS), 델 테크놀로지스(Dell Technologies), HP, 레노버(Lenovo), 마이크로소프트 서피스(Surface), MSI, 에이서(Acer), 기가바이트(GIGABYTE) 등을 통해 출시될 예정이라고 밝혔다.
앞서 본지도 레노버가 엔비디아와 협력해 RTX AI PC를 하반기 출시할 계획이라고 전했다. 당시 레노버는 엔비디아 RTX 계열 칩을 탑재한 AI PC를 올해 늦게 내놓겠다는 계획을 밝혔고, 엔비디아도 주요 PC 제조사 라인업을 예고했다.
커뮤니티 반응은 기대와 신중론이 엇갈렸다. 해커뉴스와 레딧 로컬 AI 커뮤니티에서는 RTX Spark가 큰 모델을 로컬에서 돌릴 수 있는 장비라는 기대가 나왔지만, 실제 배송과 호환성, 가격 대비 효용을 확인해야 한다는 반응도 함께 제기됐다.
이 경쟁은 칩 하나의 대결이라기보다 개인 AI를 어느 운영체제와 개발 환경에서 돌릴 것인지에 관한 문제다. 지금까지 로컬 AI 개발은 고성능 GPU, 메모리 대역폭, 프레임워크 지원, 모델 최적화가 함께 맞물려야 실사용 단계로 넘어갈 수 있었다.
RTX Spark 제품군은 올가을 출시가 예고됐고, 애플 새 맥 스튜디오는 9월 22일부터 출하될 예정이다. 두 플랫폼의 실제 경쟁력은 제품 출하 이후 모델 구동 성능, 소프트웨어 호환성, 개발자 채택 속도에서 갈릴 것으로 보인다.
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