엔비디아가 10월 2일 데스크톱 AI 기기 DGX Spark의 64GB 메모리판을 발표했다. 가격은 4999달러부터이며, 10월 23일부터 에이서, 에이수스, 델, 기가바이트, HP, MSI 등 6개 파트너사를 통해 독점 판매된다.
핵심 구성은 128GB판과 동일하다. 동일한 GB10 그레이스 블랙웰 수퍼칩, ConnectX-7 네트워크 카드, DGX OS, 엔비디아 AI 소프트웨어 스택을 갖췄다. 차이는 통합 메모리가 절반으로 줄었다는 점으로, 공식 기준 단일 기기로 돌릴 수 있는 모델은 최대 1000억 파라미터이며, 128GB판은 2000억 파라미터다.
새로 나온 Sync
이번에 함께 공개된 NVIDIA Sync는 클러스터 구성을 돕는 도구다. 64GB판 두 대를 QSFP 케이블로 직접 연결해 200GbE 링크로 묶으면, Sync가 상대 기기를 감지하고 설정을 검증한 뒤 ConnectX-7 네트워크를 자동으로 구성한다. 연결 후에는 메모리가 128GB로 합쳐지고 메모리 대역폭이 두 배가 되어 2000억 파라미터 모델을 돌릴 수 있다.
엔비디아는 자체 테스트 데이터를 공개했다. Qwen3.8 27B 모델로 테스트한 결과, 64GB판 두 대로 구성한 클러스터의 성능은 128GB 단일 기기 대비 최대 1.7배에 달했다. 이 수치는 엔비디아 내부 테스트 결과로, 테스트에 사용한 워크로드와 배치 크기, 정밀도 설정은 블로그에 공개되지 않았다. 제3자 실측은 10월 23일 출시 이후를 기다려야 한다.
가격을 따져보면
DGX Spark는 지난해 10월 출시 당시 128GB판 가격이 3999달러였다. 메모리 용량으로 나누면 1GB당 약 31달러다. 이번 64GB판은 4999달러로, 1GB당 약 78달러다. 단위 용량당 가격이 1.5배 가까이 뛴 셈이다.
128GB판 가격도 지난 1년 사이 올랐다. 보도에 따르면 엔비디아 자체 128GB Founders Edition은 6950달러까지 올랐고, 톰스 하드웨어가 집계한 파트너사 실판매가는 7000~9000달러 수준이다. 엔비디아의 이번 블로그는 128GB판의 현행 공식 가격을 밝히지 않았으며, 위 수치는 유통 채널 기준으로 변동이 크다.
한눈에 비교하면 다음과 같다.
| 구성 | 메모리 | 가격(달러) | 단일 기기 실행 가능 모델 |
|---|---|---|---|
| 128GB판 출시가 | 128GB | 3999 | 2000억 파라미터 |
| 128GB판 파트너 실판매가 | 128GB | 약 7000~9000 | 2000억 파라미터 |
| 신형 64GB판 | 64GB | 4999부터 | 1000억 파라미터 |
| 64GB판 2대 클러스터 | 128GB | 약 9998 | 2000억 파라미터 |
대략 계산하면, 128GB를 얻기 위해 64GB판 두 대를 사는 것이 128GB판 한 대를 실판매가로 사는 것보다 1000~3000달러 더 비싸다. 그 대가로 얻는 것은 엔비디아가 주장하는 최대 1.7배의 성능과 두 개 칩의 연산력이다. 또한 128GB판에는 4TB SSD가 기본 탑재되지만, 64GB판의 저장장치 구성은 각 매체 보도에서도 명확히 밝혀지지 않아 실제 가격 차이는 파트너사의 구체적인 모델에 따라 달라진다.
여러 매체는 이번 가격 인상을 메모리 비용 상승 탓으로 돌렸으며, 엔비디아는 가격 정책에 대해 별다른 설명을 하지 않았다. 구성과 가격을 보면 64GB판은 일종의 "입문용 티켓"에 가깝다. 시작 가격을 5000달러 이하로 되돌려, 700억 파라미터급 모델을 로컬에서 파인튜닝하거나 에이전트를 디버깅하려는 개발자들을 먼저 끌어들이고, 더 큰 메모리가 필요하면 두 번째 기기를 추가하도록 하려는 전략으로 보인다.
출시 후 64GB판의 유통가가 4999달러를 유지할 수 있을지는 메모리 시장 상황이 답을 줄 것이다. 먼저 나온 128GB판이 3999달러에서 실판매가 7000~8000달러대까지 오른 전례가 바로 눈앞에 있다.
참고 출처: 엔비디아 공식 블로그, StorageReview, tbreak, CocoLoop. 64GB판 가격, 판매 채널, 파라미터 규모, 1.7배 클러스터 성능 수치는 엔비디아 공식 블로그로 확인했으며, 실판매가는 tbreak가 인용한 톰스 하드웨어 집계를 기준으로 했다.