회사 코드를 클라우드에 올리고 싶지 않은 개발자가 있다고 해 볼게요. 데이터센터를 빌릴 형편은 아니고, 원하는 건 단순합니다. 모니터 옆에 작은 상자를 두고, 노트북에서는 질문만 하고, 모델은 책상 위에서 답하게 하는 것. 2026년 10월 초 엔비디아가 알린 DGX 스파크(DGX Spark) 64GB는 그 자리를 노린 구성이에요.
책상 위의 작은 상자와, 멀리 있는 구름. 클라우드 데이터센터 대신 자리에서 AI를 돌리는 그림입니다.
한 줄로 뭐예요?
DGX 스파크는 엔비디아의 책상형 AI 컴퓨터입니다. 이번에 새로 나온 쪽은 통합 메모리 64GB 구성이에요. 통합 메모리는 CPU와 GPU가 메모리를 따로 나눠 갖는 게 아니라, 한 덩어리 메모리를 같이 쓴다는 뜻입니다.
- 판매 시작 — 2026년 10월 23일 금요일
- 시작 가격 — 4,999달러부터
- 어디서 — 에이서, 에이수스, 델, 기가바이트, HP, MSI. 이 여섯 곳 전용입니다.
- 없는 것 — 엔비디아 파운더스 에디션은 없습니다. 엔비디아가 직접 파는 그 구성이 아니라, 파트너 제조사 제품으로만 나옵니다.
칩과 소프트웨어는 이미 있던 128GB 스파크와 같습니다. GB10 그레이스 블랙웰 슈퍼칩, DGX OS, 엔비디아 AI 소프트웨어 스택이 그대로예요. 달라진 핵심은 메모리 용량입니다. 128GB 구성의 판매 가격은 이 글에 적지 않습니다. 공식 안내를 확인하세요.
64GB 한 대로 어디까지인가요?
64GB 메모리와 그 옆의 작은 컴퓨터. 한 대 안에 들어 있는 통합 메모리를 보여 줍니다.
엔비디아 안내에 따르면 64GB 한 대는 최대 약 1,000억 개 파라미터(100 billion) 규모의 모델을 돌릴 수 있습니다. 파라미터는 모델이 학습해 둔 숫자의 개수예요. 대략 “모델이 얼마나 큰가”를 가늠하는 단위지, “숫자가 크면 항상 더 똑똑하다”는 공식은 아닙니다.
그리고 로컬 에이전트를 클라우드 없이 돌릴 수 있다고 합니다. 앞에서 말한 개발자처럼, 코드나 문서를 바깥 서버에 보내지 않고 책상 위 상자에서 일을 시키는 그림이에요.
크기와 성능, 플랫폼이 같이 쓰는 숫자
아래는 64GB만의 새 숫자가 아니라, 스파크 플랫폼이 128GB 구성과 공유하는 사양입니다.
- 연산 — FP4 기준 최대 1 PFLOP. FP4는 숫자를 아주 짧게 저장해 계산하는 방식이고, 1 PFLOP는 그 방식에서의 상한(초당 약 1,000조 번 규모)입니다. 모든 작업이 항상 그 속도라는 뜻은 아니에요.
- CPU — Arm 20코어. 고성능 Cortex-X925 10개 + 효율 Cortex-A725 10개.
- 메모리 대역폭 — 273GB/s. 메모리가 1초에 주고받을 수 있는 양입니다.
- 크기 — 약 150×150×50.5mm
- 무게 — 1.2kg
서버 랙이 아니라, 모니터 옆에 올려 둘 수 있는 크기예요.
두 대를 묶으면 128GB 풀
케이블로 이어진 작은 컴퓨터 두 대. 메모리를 하나의 풀로 묶는 그림입니다.
일이 커지면 같은 상자를 하나 더 둘 수 있습니다. 엔비디아 싱크 클러스터 어시스턴트(NVIDIA Sync Cluster Assistant)로 64GB 두 대를 묶으면, 메모리가 128GB 풀이 되고 모델 규모는 최대 약 2,000억 파라미터까지 넓어진다고 안내됐습니다.
각 기계에는 ConnectX-7이 들어 있고, 연결 대역은 200Gbps입니다. 두 대를 이 포트로 잇습니다. 소프트웨어는 128GB 스파크와 같은 스택이라, 한 대에서 쓰던 환경을 두 대라고 해서 처음부터 다시 짜지 않아도 됩니다.
10월 말, 버튼을 누르면 모델이 켜집니다
노트북에서 모델을 실행하는 사람. 화면은 노트북, 계산은 책상 위 스파크가 맡습니다.
10월 말에는 엔비디아 싱크 모델 런처(NVIDIA Sync Model Launcher)가 나옵니다. 모델을 받아서 실행해 주는 기능이에요. 엔비디아가 예시로 든 모델은 Qwen3.8 27B이고, 스파크 한 대 또는 묶어 둔 클러스터에서 띄울 수 있습니다. 런처가 오픈코드(OpenCode) 설정까지 도와줄 수 있다고 해요. 개발자는 노트북(또는 브라우저)에서 코딩을 시작하고, 모델은 스파크 쪽에서 도는 흐름입니다.
에이전트가 멋대로 움직이지 않게 막는 안전장치 이야기는 이번 글의 주제가 아닙니다. 그 내용은 따로 다룬 적이 있으니, 여기서는 하드웨어와 “책상에서 모델을 켜는 법”만 봅니다.
64GB 한 대, 두 대, 128GB 한 대 — 뭐가 맞나요?
- 64GB 한 대 — 클라우드에 코드를 올리기 싫고, 최대 약 1,000억 파라미터 안에서 로컬 에이전트를 쓰고 싶을 때. 시작 가격은 4,999달러입니다.
- 64GB 두 대 — 지금은 한 대로 충분하고, 나중에 케이블로 이어 128GB 풀(최대 약 2,000억 파라미터)로 넓히고 싶을 때.
- 128GB 한 대 — 더 큰 모델을 상자 하나에서 돌리고 싶을 때. 한 대에서 최대 약 2,000억 파라미터까지로 안내돼 있고, 이 구성은 계속 남습니다. 가격은 적지 않습니다.
초보가 기억하면 좋은 구분: 64GB 두 대의 메모리 합과 128GB 한 대가 모두 “약 2,000억 파라미터” 구간에 닿을 수 있습니다. 다만 상자가 하나인지 둘인지는 다릅니다.
한 줄로 정리하면
엔비디아 DGX 스파크 64GB는 2026년 10월 23일 금요일부터, 에이서·에이수스·델·기가바이트·HP·MSI에서, 4,999달러부터 파는 책상형 AI 컴퓨터입니다. 파운더스 에디션은 없고, GB10·DGX OS·AI 소프트웨어는 128GB 스파크와 같습니다. 한 대는 최대 약 1,000억 파라미터와 로컬 에이전트(클라우드 불필요), 두 대는 싱크 클러스터 어시스턴트로 128GB 풀·최대 약 2,000억 파라미터입니다. 연결은 ConnectX-7 200Gbps. 10월 말 모델 런처는 Qwen3.8 27B 같은 모델을 한 대 또는 클러스터에서 켜고 오픈코드 설정을 도울 수 있습니다. 더 큰 모델을 한 상자에서 쓰려면 128GB 구성이 그대로 있습니다.
참고: 엔비디아 공식 블로그(2026-10-02), NVIDIA DGX Spark 64GB Gives Developers More Ways to Build and Scale Local AI. 가격·판매처·지원 모델 범위는 바뀔 수 있으니 구매 전에 공식 안내를 확인하세요.