로컬 LLM용 미니PC는 메모리 용량, 대역폭, 연산, CUDA 순서로 고르면 됩니다. DGX Spark 64GB·128GB, Ryzen AI Max+ 395, Mac mini M5 Pro, Mac Studio M5 Ultra를 2026년 10월 가격과 실측 토큰 속도로 비교했습니다.
미니PC 추천 시작 전 확인할 것
AI용 미니PC는 메모리 용량 → 대역폭 → 연산 → 소프트웨어 순서로 거르면 판단이 흔들리지 않습니다. 이 순서대로 거르면 로컬 LLM용 미니PC 후보는 세 갈래로 나뉩니다. CUDA로 개발해 NVIDIA 서버로 옮길 계획이면 DGX Spark와 GB10 OEM, 혼자서 초대형 모델을 빠르게 돌리려면 Mac Studio, Windows 겸용과 예산이 우선이면 Ryzen AI Max 계열입니다.
먼저 근거가 되는 수치 하나를 보겠습니다. DGX Spark 128GB는 NVIDIA 공칭으로 200B 파라미터 모델까지 올라가지만, LMSYS 실측에서 Llama 3.1 70B(FP8)의 생성 속도는 초당 2.7토큰이었습니다. 모델이 올라가는 것과 대화형 속도로 도는 것은 별개입니다. 앞의 것은 메모리 용량이, 뒤의 것은 메모리 대역폭이 정합니다.
이 글은 NVIDIA DGX Spark와 GB10 OEM(ASUS Ascent GX10, Dell Pro Max with GB10 등), AMD Ryzen AI Max 미니PC, Apple Mac mini, Apple Mac Studio 4계열을 비교합니다. 가격은 모두 2026년 10월 24일 기준 미국 달러 정가이고, 국내 원화 판매가는 판매처 견적으로 따로 받아야 합니다. Mac Studio는 크기와 전력으로 보면 미니PC보다 한 체급 위지만, 대용량 통합 메모리의 대안으로 함께 검토되는 일이 많아 비교에 넣었습니다.
판단하기 전에 세 가지 역할을 구분해 두면 사양표가 쉽게 읽힙니다. 용량은 모델이 올라가는지를, 대역폭은 글자가 나오는 속도를, 연산은 프롬프트 처리·파인튜닝·이미지 생성 속도를 정합니다. 그래서 대역폭이 비슷한 제품끼리는 생성 속도도 비슷합니다. 차이는 첫 토큰이 나오기까지의 시간, 학습 시간, 소프트웨어 호환에서 벌어집니다.
| 제품 | 최대 메모리 | 메모리 대역폭 | 미국 시작가 | 소프트웨어 |
|---|---|---|---|---|
| DGX Spark·GB10 OEM | 128GB(64GB 구성 별도) | 273GB/s | 64GB $4,999부터 | DGX OS, CUDA |
| Ryzen AI Max+ 395 미니PC | 128GB | 256GB/s | 완제품별 견적 | Windows·x86 |
| Ryzen AI Max+ PRO 495 | 192GB(GPU 최대 160GB) | 약 273GB/s | 완제품별 견적 | Windows·x86 |
| Mac mini M6 | 32GB | 153/170GB/s | $899부터 | macOS |
| Mac mini M5 Pro | 64GB | 307GB/s | $1,699부터 | macOS |
| Mac Studio M5 Max | 128GB | 최대 614GB/s | $2,499부터 | macOS |
| Mac Studio M5 Ultra | 512GB(기본 96GB) | 1.2TB/s | $5,499부터 | macOS |
AMD 두 칩의 수치는 ServeTheHome·The Register 보도에 나온 값입니다. 2026년 5월 20일 ServeTheHome 보도에서 PRO 495는 3분기 출하 예정으로 소개됐습니다. Mac Studio 512GB 구성은 Apple이 10월 말 출시 예정이라고 발표했습니다.
용어 풀이
1. 프리필(prefill) — 모델이 답을 쓰기 전에 입력 프롬프트 전체를 한 번에 읽어 들이는 단계로, 연산 성능이 속도를 좌우합니다.
2. 희소성(sparsity) 이론치 — 가중치 일부가 0이라고 가정하고 그 계산을 건너뛸 때의 최대 성능으로, 일반 연산 처리량보다 높게 표기됩니다.
3. 통합 메모리 — CPU와 GPU가 같은 메모리를 나눠 쓰는 구조로, 메모리 용량이 곧 올릴 수 있는 모델 크기를 정합니다.
준비물·필요 서류
AI용 미니PC 견적은 사양표가 아니라 돌릴 모델 목록에서 출발해야 합니다. 그래야 과잉 구성이나 용량 부족을 피합니다. 아래 정보를 먼저 정리해 두면 여러 판매처의 견적을 받아도 비교 기준이 하나로 맞춰집니다.
| 준비할 정보 | 이 정보로 정해지는 것 | 정리 요령 |
|---|---|---|
| 돌릴 모델 중 가장 큰 파라미터 수 | 메모리 용량(64GB·128GB·그 이상) | 지금 쓰는 모델이 아니라 앞으로 쓸 계획인 가장 큰 모델 기준 |
| 양자화 형식(FP4·MXFP4, FP8, BF16) | 같은 모델의 실제 메모리 점유량 | 벤치마크를 볼 때도 같은 형식끼리 비교 |
| 작업 유형(1인 대화, 다중 요청, 파인튜닝, 이미지 생성) | 대역폭과 연산 중 무엇이 병목인지 | 가장 오래 돌릴 작업 하나를 기준으로 선택 |
| 개발 스택(CUDA 의존 여부) | NVIDIA 계열이 필수인지 | 최종 배포 서버의 GPU 종류 확인 |
| 운영체제(Windows 겸용 여부) | x86 기반 AMD 계열 우선 여부 | 업무용 PC를 겸할지 결정 |
| 설치 환경(전원·공간) | 어댑터 용량, 본체 크기 | 콘센트 용량과 책상·랙 공간 확인 |
| 확장 계획(2대 이상 연결) | 고속 네트워크 포트 필요 여부 | 200B 초과가 목표면 처음부터 반영 |
| 예산과 견적 기준일 | 구성과 수량 | 견적서마다 날짜 기록 |
견적서에는 아래 다섯 항목을 반드시 적어 받습니다. 같은 칩을 쓰더라도 구성에 따라 성능과 설치 조건이 달라지기 때문입니다.
- 메모리 용량과 대역폭: Mac mini M6는 16GB 구성이 153GB/s, 24GB·32GB 구성이 170GB/s입니다. 같은 칩 안에서도 대역폭이 다릅니다.
- SSD 용량과 규격: ASUS Ascent GX10은 1TB·2TB가 PCIe 4.0, 4TB가 PCIe 5.0입니다.
- 전원 어댑터 용량: DGX Spark Founders Edition과 ASUS GX10은 240W, Dell Pro Max with GB10은 280W USB-C 어댑터를 씁니다.
- 출고 OS 버전: DGX OS는 2026년 10월 릴리스(7.6.0)부터 64GB·128GB 구성을 모두 지원합니다.
- 견적 기준일: 2026년에는 메모리 가격 때문에 같은 구성의 가격이 몇 달 사이에도 크게 움직였습니다.
단계별 진행 순서
아래 6단계는 앞 단계에서 탈락한 후보를 다음 단계로 넘기지 않는 방식입니다. 후보 대부분은 1단계와 2단계에서 걸러지고, 3단계부터는 남은 두세 제품의 우선순위를 정합니다.
1단계: 가장 큰 모델로 메모리 용량 정하기
첫 기준은 쓸 모델 가운데 가장 큰 모델의 파라미터 수입니다. NVIDIA가 밝힌 DGX Spark의 공칭 한도는 다음과 같습니다.
| 구성 | 공칭 최대 추론 모델 | 연결 방식 |
|---|---|---|
| 64GB 1대 | 100B | 단독 |
| 128GB 1대 / 64GB 2대 | 200B | 단독 / QSFP 직결 |
| 128GB 2대(256GB) | 400B | QSFP 직결 |
| 4대(512GB) | 700B | 외부 스위치 필요 |
파인튜닝은 공칭 최대 70B입니다. 다른 계열도 같은 방식으로 상한을 대입합니다. Mac mini M6는 최대 32GB라 소형 모델 위주이고, Mac mini M5 Pro는 64GB가 상한입니다. Mac Studio는 M5 Max가 128GB, M5 Ultra가 최대 512GB까지 올라갑니다. Ryzen AI Max+ 395 미니PC는 128GB, 신형 PRO 495는 ServeTheHome 보도 기준 192GB이며 GPU에 최대 160GB를 할당할 수 있습니다.
- 소요 시간: 짧습니다. 모델 목록만 있으면 바로 정해집니다.
- 주의점: 공칭 한도는 올라가는 기준이지 속도 보장이 아닙니다. 긴 컨텍스트를 쓰면 대화 기록을 담는 KV 캐시가 메모리를 따로 차지합니다. 목표 모델이 한도에 딱 맞는 구성은 피하는 편이 안전합니다.
2단계: 대역폭으로 생성 속도 가늠하기
1인 대화형 추론에서는 메모리 대역폭이 생성 속도의 상한을 정합니다. LMSYS는 DGX Spark 리뷰에서 273GB/s 대역폭을 추론의 핵심 병목으로 지목하면서, 고부하에서도 스로틀링은 없었다고 밝혔습니다. 공개된 생성 속도 실측은 다음과 같습니다.
| 모델(조건) | DGX Spark 생성 속도 | 측정 출처 |
|---|---|---|
| GPT-OSS 20B(MXFP4, Ollama) | 49.7 tok/s | LMSYS |
| Qwen3 32B(Ollama 기본값) | 9-10 tok/s | ServeTheHome |
| gpt-oss 120B(Ollama 기본값) | 14.48 tok/s | ServeTheHome |
| Llama 3.1 70B(FP8) | 2.7 tok/s | LMSYS |
같은 GPT-OSS 20B 조건에서 RTX 5090은 205 tok/s, RTX Pro 6000 Blackwell은 215 tok/s였습니다(LMSYS). 이 비교만 봐도 미니PC는 속도가 아니라 용량을 사는 제품입니다. gpt-oss 120B가 Qwen3 32B보다 빠른 것은 gpt-oss가 MoE 구조라 토큰마다 일부 파라미터만 읽기 때문입니다. 대역폭이 병목이면 총 파라미터 수보다 토큰당 읽는 양이 속도를 정합니다.
다른 계열은 대역폭 비율로 가늠합니다. The Register 비교에서 Ryzen AI Max+ 395(256GB/s)는 단일 배치 생성 속도가 GB10과 비슷했고, Vulkan 백엔드에서는 근소하게 앞섰습니다. Mac mini M5 Pro(307GB/s)는 GB10보다 대역폭이 약 12% 높지만, 메모리가 64GB에서 멈춥니다. Mac Studio M5 Max와 M5 Ultra의 대역폭은 GB10의 2.25배, 4.4배입니다. 다만 M5 Ultra의 LLM 생성 속도는 공개된 실측이 아직 없어 대역폭 비율로 추정하는 수밖에 없습니다.
- 소요 시간: 보통입니다. 초당 몇 토큰이면 쓸 만한지 목표 속도부터 정해야 비교가 됩니다.
- 주의점: 배치 처리량을 1인 속도로 읽으면 안 됩니다. LMSYS 측정에서 Llama 3.1 8B(FP8, SGLang)는 배치 1에서 20.5 tok/s, 배치 32에서 368 tok/s였습니다. 뒤의 수치는 32개 요청을 합친 총량입니다.
3단계: 연산 성능으로 프롬프트·파인튜닝·이미지 속도 확인하기
대역폭이 비슷한 후보끼리는 연산 성능에서 차이가 납니다. 긴 프롬프트를 읽는 프리필, 파인튜닝, 이미지 생성은 대역폭보다 연산량에 묶이기 때문입니다. The Register가 2025년 12월 25일 HP Z2 Mini G1a(Ryzen AI Max+ 395)와 GB10을 비교한 결과는 다음과 같습니다.
| 작업 | GB10(DGX Spark) | Ryzen AI Max+ 395(HP Z2 Mini G1a) |
|---|---|---|
| 첫 토큰 속도(256토큰 프롬프트) | 2-3배 빠름 | 기준 |
| 70B QLoRA 파인튜닝 | 약 20분 | 50분 남짓 |
| 3B 풀 파인튜닝 | G1a의 약 2/3 시간 | 기준 |
| FLUX.1 Dev 이미지 생성 | 약 2.5배 빠름 | 기준 |
| FP64 연산(HPL) | 708 GFLOPS | 1.6 TFLOPS |
| CPU 벤치마크 | 기준 | 10-15% 우위 |
표의 아래 두 줄은 예외로, 배정밀도(FP64) 과학계산과 CPU 중심 작업은 AMD가 앞섭니다. AI 외에 시뮬레이션이나 데이터 처리를 함께 돌린다면 이 두 줄을 더 무겁게 봐야 합니다. 같은 GPT-OSS 20B에서 DGX Spark의 프리필은 2,053 tok/s로, RTX Pro 6000 Blackwell의 10,108 tok/s에 크게 못 미쳤습니다(LMSYS).
- 소요 시간: 보통입니다. 주력 작업이 추론인지 학습인지만 정하면 됩니다.
- 주의점: NVIDIA가 내세우는 1 PFLOP은 희소성을 적용한 FP4 이론치입니다. The Register의 행렬연산 실측은 BF16 101 TFLOPS, FP8 207 TFLOPS였습니다. 1 PFLOP을 실사용 처리량으로 계산하면 안 됩니다.
4단계: 소프트웨어 스택과 배포 경로 맞추기
후보가 둘 남았다면 마지막 기준은 소프트웨어입니다. GB10 제품은 DGX OS와 CUDA 스택을 그대로 쓰기 때문에, 책상 위에서 만든 코드를 NVIDIA 서버로 옮기는 경로가 가장 짧습니다. 하드웨어는 20코어 Arm CPU(Cortex-X925 10개 + Cortex-A725 10개), CUDA 코어 6,144개의 Blackwell GPU, ConnectX-7 200Gbps·10GbE·Wi-Fi 7로 이뤄져 있습니다.
AMD 계열은 Windows·x86을 그대로 쓸 수 있어 업무용 PC를 겸하기 좋습니다. 다만 The Register는 AMD가 CUDA 의존 코드, 긴 프롬프트, 파인튜닝, 이미지 생성에서 불리하다고 평가했습니다. Apple 계열은 CUDA가 없어 NVIDIA 스택 기준의 개발·배포 검증에는 맞지 않는 대신, 혼자 추론하는 용도에 어울립니다. 64GB 이하 모델이면 Mac mini M5 Pro, 초대형 모델이면 Mac Studio입니다.
- 소요 시간: 짧습니다. 배포 대상 서버의 GPU 종류만 확인하면 됩니다.
- 주의점: 64GB GB10 제품은 DGX OS 7.6.0 이상에서 지원됩니다. 견적서에 출고 OS 버전을 함께 적어 받습니다.
5단계: 전력·크기·설치 조건 확인하기
미니PC라도 AI용은 전원 사양이 일반 사무용과 다릅니다. 제조사 공식 사양 기준 값은 다음과 같습니다.
| 제품 | 전원 사양 | 크기 | 무게 |
|---|---|---|---|
| DGX Spark Founders Edition | 어댑터 240W, SoC TDP 140W | 150×150×50.5mm | 1.2kg |
| ASUS Ascent GX10 | 어댑터 240W | 150×150×51mm | 1.48kg |
| Dell Pro Max with GB10 | USB-C 어댑터 280W | 제조사 사양 참조 | 최소 1.31kg |
| Mac mini M5 Pro | 최대 연속 전력 155W | 12.7×12.7×5.0cm | 제조사 사양 참조 |
| Mac Studio | 최대 연속 전력 480W | 19.7×19.7×9.5cm | M5 Max 2.7kg / M5 Ultra 3.6kg |
실사용 전력은 사양 값보다 훨씬 낮습니다. Tom’s Hardware(2026년 2월 12일)에 따르면 DGX Spark Founders Edition의 유휴 전력은 업데이트 후 줄었습니다. 모니터를 연결한 상태에서 약 37W에서 25W로 32.4% 내려갔고, 모니터 없이 쓰면 22W였습니다. 반면 Dell Pro Max GB10은 업데이트 후에도 35-37W로 그대로였습니다. NVIDIA는 2026년 1월 릴리스에서 ConnectX-7 핫플러그를 도입하면서, 쓰지 않을 때 최대 18W를 줄인다고 밝혔습니다.
- 소요 시간: 짧습니다. 설치 위치의 콘센트와 공간만 확인하면 됩니다.
- 주의점: 240W는 어댑터 상한값이지 평균 소비 전력이 아닙니다. NVIDIA 공식 사양에 나온 전력 값은 어댑터 240W와 SoC TDP 140W입니다. 부하 시 실제 소비 전력은 해당 제품 리뷰로 따로 확인합니다.
6단계: 가격 확인하고 1대·2대 구성 결정하기
2026년 가격은 메모리 가격 영향으로 계속 움직이고 있습니다. 비교가 성립하려면 모든 견적에 기준일을 적어야 합니다. 공개된 가격은 다음과 같습니다.
| 구성 | 미국 가격 | 기준·출처 |
|---|---|---|
| DGX Spark 64GB(OEM 6곳) | $4,999부터 | NVIDIA 블로그, 2026년 10월 23일 판매 시작 |
| DGX Spark 128GB/4TB 출시가 | $3,999 | ServeTheHome·The Register 보도 |
| 같은 구성 2026년 2월 인상가 | $4,699 | Tom’s Hardware 보도 |
| 같은 구성 현재가 | $6,950 / $6,995 | ServeTheHome(2026년 10월 3일) / HotHardware(2026년 10월 2일) |
| Mac mini M6 / M5 Pro | $899부터 / $1,699부터 | Apple, 2026년 9월 22일 출시 |
| Mac Studio M5 Max / M5 Ultra | $2,499부터 / $5,499부터 | Apple, 2026년 9월 22일 출시 |
| Mac Studio M5 Ultra 256GB/2TB | $11,299 | Engadget 리뷰 구성(2026년 9월 21일) |
NVIDIA 블로그 기준으로 64GB 모델은 Acer·ASUS·Dell·Gigabyte·HP·MSI가 판매합니다. 2대 구성도 따져 볼 만합니다. 64GB 2대를 묶으면 128GB가 되어 200B 모델까지 지원하고, NVIDIA 자체 테스트(Qwen 3.8 27B)에서는 1대보다 최대 1.7배 빨랐습니다. 다만 제조사가 직접 잰 수치이고, 독립 매체의 실측은 아직 공개되지 않았습니다.
2대 가격은 단순 합산하면 $9,998입니다. 그런데 ServeTheHome은 NVIDIA가 2대 구성을 약 $8,000으로 언급했다고 보도해 금액이 엇갈립니다. 어느 쪽이든 용량만 놓고 보면 128GB 1대 보도가보다 비쌉니다. 용도별로는 이렇게 고릅니다. 100B 이하 추론·에이전트는 64GB, 70B 파인튜닝·200B 추론은 128GB가 맞습니다. 그보다 크면 2대 이상 클러스터나 고용량 Mac Studio를 봅니다.
- 소요 시간: 판매처의 견적 회신 속도에 따라 다릅니다.
- 주의점: 128GB 현재가는 매체에 따라 $6,950과 $6,995로 다르게 보도됐습니다. 구매 직전 판매처 가격을 기준일과 함께 다시 확인합니다.
자주 놓치는 부분
사양표의 숫자 자체는 맞더라도 측정 조건을 빼고 읽으면 판단이 틀어집니다. 공칭 수치와 실측이 갈리는 지점은 다음과 같습니다.
| 흔한 해석 | 실제 수치 | 대처 |
|---|---|---|
| 200B 지원이면 200B가 쾌적하게 돈다 | 70B FP8 생성 2.7 tok/s(LMSYS) | 목표 속도를 정하고 대역폭으로 역산 |
| 1 PFLOP이 실사용 처리량이다 | 희소성 FP4 이론치, BF16 실측 101 TFLOPS | 같은 정밀도 수치끼리 비교 |
| 배치 처리량이 내 대화 속도다 | 8B 배치 1은 20.5, 배치 32는 368 tok/s | 1인 사용이면 배치 1 수치만 보기 |
| 240W가 평소 소비 전력이다 | 유휴 22-37W(Tom’s Hardware) | 전기요금은 유휴·부하를 나눠 계산 |
| 업데이트 효과는 제품마다 같다 | FE는 12W 감소, Dell GB10은 변화 없음 | OEM별 리뷰를 따로 확인 |
| 64GB 2대가 128GB 1대보다 싸다 | 합산 $9,998, 128GB 보도가 $6,950 | 용량만 필요하면 1대 |
| 매체별 수치를 한 표로 비교해도 된다 | 도구·설정·소프트웨어 버전이 다름 | 같은 매체·같은 조건끼리만 비교 |
| AMD 수치가 모든 완제품에 같다 | 보도 기준 수치이며 완제품별 구성 차이 | 제조사 사양서로 GPU 할당량 확인 |
특히 측정 시점은 놓치기 쉽습니다. LMSYS 측정은 2025년 10월 출시 직후 소프트웨어 기준이고, ServeTheHome 수치도 출시 초기 샘플을 Ollama 기본값으로 쟀습니다. 이후 DGX OS가 여러 차례 갱신됐으므로 최신 소프트웨어에서는 수치가 달라졌을 수 있습니다. 서로 다른 매체의 표를 한 줄로 이어 붙여 비교하지 않는 편이 안전합니다.
AMD 계열은 리뷰 매체가 밝힌 메모리 구성을 그대로 믿지 않는 편이 좋습니다. 구매할 완제품의 GPU 할당 가능 메모리를 제조사 사양서로 확인해야 합니다. 같은 128GB 제품이라도 GPU에 넘길 수 있는 양에 따라 실제로 올라가는 모델 크기가 달라지기 때문입니다.
Mac Studio를 미니PC 대안으로 볼 때는 크기와 전력을 함께 따져야 합니다. 본체가 19.7cm 정사각형이고 최대 연속 전력이 480W라, 15cm급 GB10 제품과는 설치 조건이 다릅니다. 생성 속도만 보면 유리해도, Engadget 리뷰 기준 256GB 실구성가가 $11,299라는 점은 예산 단계에서 빠뜨리기 쉽습니다.
체크리스트 정리
견적을 요청하기 전에 아래 일곱 가지를 확인합니다.
- 가장 큰 모델 기준 용량: NVIDIA 공칭 한도는 64GB가 100B, 128GB가 200B까지입니다.
- 목표 생성 속도: 273GB/s급에서 70B FP8은 초당 2.7토큰(LMSYS)입니다. 더 빨라야 하면 대역폭이 높은 Mac Studio를 검토합니다.
- 주력 작업: 프리필·파인튜닝·이미지 생성이 중심이면 GB10, FP64·CPU 작업이 중심이면 AMD가 유리합니다.
- 배포 경로: NVIDIA 서버로 옮길 코드라면 CUDA가 되는 GB10 계열로 좁힙니다.
- 전원·공간: 어댑터 240W(Dell은 280W)나 Mac Studio 최대 480W를 감당할 자리인지 봅니다.
- 견적서 항목: 메모리·대역폭, SSD 규격, 어댑터 용량, DGX OS 7.6.0 이상, 견적 기준일이 모두 적혀 있는지 확인합니다.
- 1대 vs 2대: 64GB 2대와 128GB 1대 가운데 무엇을 고를지는 용량과 속도 중 무엇이 필요한지로 정합니다.
참고 자료
- NVIDIA DGX Spark 제품 페이지 · Hardware Overview · Release Notes · NVIDIA 블로그, DGX Spark 64GB(2026년 10월 2일)
- ASUS Ascent GX10 기술 사양 · Dell Pro Max with GB10
- Apple Mac mini 사양 · Apple Mac Studio 사양 · Apple 뉴스룸, Mac mini(2026년 8월 25일) · Apple 뉴스룸, Mac Studio(2026년 8월 25일)
- LMSYS, NVIDIA DGX Spark In-Depth Review(2025년 10월 13일)
- The Register, Strix Halo vs DGX Spark(2025년 12월 25일)
- ServeTheHome, DGX Spark 리뷰 · ServeTheHome, DGX Spark 64GB 출시와 128GB 가격 인상(2026년 10월 3일) · ServeTheHome, Ryzen AI Max PRO 400 발표(2026년 5월 20일)
- Tom’s Hardware, DGX Spark 유휴 전력 업데이트(2026년 2월 12일, 야후 테크 전재) · Tom’s Hardware, DGX Spark 가격 인상 (보도 인용)
- HotHardware, DGX Spark 64GB(2026년 10월 2일) · Engadget, Mac Studio M5 Ultra 리뷰(2026년 9월 21일)
참고 자료
조사 기준일: 2026년 10월 24일
본문의 수치는 아래 자료에서 확인한 것입니다. 제조사 공식 자료(T1)와 전문 매체 실측(T2)을 구분해 표기했습니다. 가격·공급 상황은 변동이 크므로 기준일 이후의 값은 다시 확인해야 합니다.
공식 자료 (제조사 공식, 2026-10-24 확인)
– NVIDIA DGX Spark User Guide – Hardware Overview: https://docs.nvidia.com/dgx/dgx-spark/hardware.html
– NVIDIA DGX Spark 제품 페이지(사양표·FAQ): https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/
– NVIDIA DGX Spark Release Notes(2026-10-21 갱신): https://docs.nvidia.com/dgx/dgx-spark/release-notes.html
– NVIDIA 블로그 — DGX Spark 64GB(2026-10-02): https://blogs.nvidia.com/blog/local-ai-dgx-spark-64gb-sync/
– ASUS Ascent GX10 기술 사양: https://www.asus.com/networking-iot-servers/desktop-ai-supercomputer/ultra-small-ai-supercomputers/asus-ascent-gx10/techspec/
– Dell Pro Max with GB10 제품 페이지: https://www.dell.com/en-us/shop/desktop-computers/dell-pro-max-with-gb10/spd/dell-pro-max-fcm1253-micro
– Apple Mac mini 사양: https://www.apple.com/mac-mini/specs/
– Apple Mac Studio 사양: https://www.apple.com/mac-studio/specs/
– Apple 뉴스룸 — Mac mini(M6·M5 Pro)(2026-08-25): https://www.apple.com/newsroom/2026/08/apple-unveils-a-more-powerful-mac-mini-featuring-the-all-new-m6-and-m5-pro/
– Apple 뉴스룸 — Mac Studio(M5 Max·M5 Ultra)(2026-08-25): https://www.apple.com/newsroom/2026/08/apple-introduces-new-mac-studio-with-m5-max-and-m5-ultra/
– AMD Ryzen AI Max+ 395 / PRO 495 제품 페이지, AMD 블로그(시간 초과 반복)
– NVIDIA Marketplace DGX Spark(시간 초과)
– NVIDIA 개발자 포럼 64GB 공지(게시자 소속 미표기 → T1로 분류하지 않고 상충 확인용으로만 사용): https://forums.developer.nvidia.com/t/nvidia-dgx-spark-64gb-gives-developers-more-ways-to-build-and-scale-local-ai/384838
– LMSYS — NVIDIA DGX Spark In-Depth Review(2025-10-13): https://www.lmsys.org/blog/2025-10-13-nvidia-dgx-spark
– ServeTheHome — DGX Spark 리뷰(3페이지): https://www.servethehome.com/nvidia-dgx-spark-review-the-gb10-machine-is-so-freaking-cool/3/
– ServeTheHome — DGX Spark 64GB 출시·128GB 가격 인상(2026-10-03): https://www.servethehome.com/nvidia-dgx-spark-64gb-launched-and-big-128gb-gb10-price-increases/
– ServeTheHome — Ryzen AI Max PRO 400 발표(2026-05-20): https://www.servethehome.com/amd-reveals-ryzen-ai-max-pro-400-series-192gb-ram-for-ai-systems/
– The Register — Strix Halo vs DGX Spark(2025-12-25): https://www.theregister.com/2025/12/25/amd_strix_halo_nvidia_spark/
– Tom’s Hardware — DGX Spark 유휴 전력 업데이트(2026-02-12, 야후 테크 전재본으로 확인): https://tech.yahoo.com/ai/articles/nvidia-dgx-spark-cuts-idle-201526646.html
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