AI 미니PC 비교: DGX Spark vs 스트릭스 헤일로, 128GB로 뭘 돌릴 수 있나

100B급 AI 모델을 내 책상 위에서 돌리고 싶다. 예전엔 그래픽카드 여러 장을 꽂은 커다란 워크스테이션이 필요했지만, 요즘은 메모리 128GB를 품은 손바닥만 한 미니PC가 그 자리를 노리고 있습니다. 대표 주자가 엔비디아의 DGX Spark와 AMD 라이젠 AI 맥스+ 395(코드명 스트릭스 헤일로) 계열입니다. 둘 다 “로컬 AI용”이라고 나오는데, 막상 고르려면 무엇이 다른지 헷갈립니다.

사양을 넣고 바로 비교해 보고 싶다면 내 PC AI 계산기에서 “AI 전용 미니PC”를 골라보세요.

핵심만 먼저 정리했어요

• 두 기기 모두 통합 메모리 128GB라서 gpt-oss 120B 같은 대형 MoE 모델이 한 대에 들어갑니다.
• 속도를 정하는 건 메모리 용량이 아니라 대역폭(데이터를 읽는 속도)입니다. 둘 다 초당 250~270GB 수준이라, 큰 MoE 모델은 빠르지만 70B급 일반 모델은 느립니다.
• 엔비디아 생태계(CUDA)가 필요하면 DGX Spark, 윈도우 겸용·범용 PC로도 쓰고 싶으면 스트릭스 헤일로 쪽이 맞습니다.

두 기기, 무엇이 같고 무엇이 다른가

쉽게 말하면, 둘 다 “큰 모델을 담을 그릇”은 비슷하게 큽니다. 차이는 그 그릇을 다루는 소프트웨어 쪽입니다. AI 개발 도구 대부분이 엔비디아 기준으로 먼저 나오기 때문에, 모델을 직접 학습시키거나 최신 도구를 바로 써보려면 DGX Spark가 편합니다. 반대로 평소엔 윈도우 PC로 쓰다가 필요할 때 AI를 돌리는 용도라면 스트릭스 헤일로 계열이 자연스럽습니다.

실제로 얼마나 빠른가: gpt-oss 120B 기준

이 두 기기의 대표 시험 문제는 OpenAI가 공개한 gpt-oss 120B입니다. 전체 크기는 1,170억 개 파라미터지만, 한 번에 약 51억 개만 쓰는 MoE 구조라 크기에 비해 빠릅니다.

초당 30토큰이면 사람이 읽는 속도보다 빠릅니다. 대화용으로는 둘 다 충분하다는 뜻입니다. 같은 기기라도 어떤 프로그램으로 돌리느냐에 따라 두 배 가까이 차이가 나니, 리뷰 숫자를 볼 때는 실행 환경을 꼭 같이 보세요.

약점도 분명합니다

대역폭이 초당 250270GB라는 건, 한 번에 많은 파라미터를 쓰는 모델일수록 느려진다는 뜻입니다. 70B급 일반 모델(예: Llama 3.3 70B)은 이 기기들에서 초당 35토큰 수준으로 떨어집니다. 128GB에 “들어가는 것”과 “쾌적하게 도는 것”은 다릅니다.

그래서 이 기기들의 진짜 강점은 MoE 대형 모델입니다. 큰 모델의 지식은 담고, 계산은 일부만 해서 빠르게 답하는 구조와 궁합이 맞습니다.

누구에게 맞나

DGX Spark가 맞는 분

• AI 모델을 직접 학습시키거나 미세조정까지 해보고 싶은 개발자
• 엔비디아 기준으로 나오는 최신 AI 도구를 설정 고생 없이 바로 쓰고 싶은 분

스트릭스 헤일로 계열이 맞는 분

• 평소엔 윈도우 PC로 일하고, 필요할 때 대형 모델을 돌리고 싶은 분
• 여러 제조사 제품 중에서 포트 구성·크기·가격을 골라 사고 싶은 분

둘 다 필요 없는 분

• 7B30B급 모델이면 충분한 분. 그 정도는 그래픽카드 1624GB PC나 메모리 넉넉한 맥이 더 빠르고 활용도도 넓습니다.

가격은 제조사와 시기에 따라 자주 바뀝니다. DGX Spark는 출시가 3,999달러에서 2026년 초 파운더스 에디션 4,699달러로 올랐다는 보도가 있고, 같은 칩을 쓴 파트너사 제품은 더 싸게 나오기도 합니다. 사기 직전에 꼭 최신 가격을 확인하세요.

사기 전에 해볼 것

1. 내가 쓰고 싶은 모델이 MoE인지, 일반(밀집) 모델인지 먼저 확인합니다. MoE면 이 기기들이 빛나고, 70B급 일반 모델이 목표면 다른 선택지가 나을 수 있습니다.
2. 계산기에서 두 기기를 차례로 골라, 원하는 모델이 “빠름”으로 나오는지 봅니다.
3. 리뷰를 볼 때는 어떤 프로그램으로 잰 숫자인지를 같이 봅니다.

128GB는 분명 큰 그릇입니다. 다만 그릇이 크다고 밥이 빨리 나오는 건 아니라는 것, 이 한 가지만 기억하면 고르기가 훨씬 쉬워집니다.

참고 자료: NVIDIA DGX Spark Review: 2026 Price & Benchmarks (intuitionlabs) · Running GPT-OSS-120B on DGX Spark (corti) · AMD: Running gpt-oss on Ryzen AI · Local LLM Speed Test on 128GB Unified Memory (MindStudio)

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