NVIDIA DGX Spark 64GB 출시 및 대용량 GB10 가격 인상

NVIDIA GB10 생태계에 충격적인 변화가 감지되고 있습니다. NVIDIA가 라인업에 두 가지 변경 사항을 발표했기 때문입니다. 첫째, NVIDIA DGX Spark 128GB 제품군의 가격이 인상됩니다. 이 모델은 다양한 OEM(Original Equipment Manufacturer)들이 각기 다른 금액으로 책정하고 있으며, 약 $6950 수준으로 올라간 것으로 보입니다. 아마도 이러한 가격 책정이 많은 소비자를 시장에서 배제하는 것을 깨달았는지, NVIDIA는 $4,999에 64GB 모델을 제공하는 해결책을 내놓았습니다.

NVIDIA DGX Spark 64GB 출시 및 대용량 GB10 가격 인상

먼저, NVIDIA에 따르면 새로운 DGX Spark 64GB 제품이 오는 10월 23일 금요일부터 Acer, ASUS, Dell, Gigabyte, HP, MSI 등에서 $4,999부터 구매할 수 있다고 합니다. 그날이 오면 파트너사들이 제시하는 $4,999 가격이 1TB 기준인지 4TB 기준인지 궁금해집니다. NVIDIA는 64GB 버전이 128GB 모델에서 볼 수 있었던 NVIDIA ConnectX-7 200GbE 네트워킹을 유지한다고 빠르게 지적했지만, 이 가격은 많은 사람들에게 충격으로 다가오고 있습니다. 왜냐하면 NVIDIA DGX Spark 128GB/4TB는 약 1년 전 $3999에 출시되었기 때문입니다. 새로운 가격은 해당 모델의 경우 $6950입니다.

NVIDIA DGX Spark Clustering 2026-10-02 NVIDIA DGX Spark Clustering 2026-10-02

NVIDIA에 따르면, 두 개의 새로운 64GB 모델을 클러스터로 구성하여 128GB를 만들 수 있으며, 이는 약 $8000 수준이며 소프트웨어적으로도 쉽게 구현할 수 있다고 합니다.

NVIDIA DGX Spark DGX Dashboard Settings Update NVIDIA DGX Spark DGX Dashboard Settings Update

저희는 올해 초에 각 노드를 약 $3000에 구매했을 때 대형 8x NVIDIA GB10 128GB 클러스터를 구축한 적이 있습니다.

지금은 $50K 이상의 옵션이라는 것이 믿기지 않습니다. 하지만 'Using the Dell Pro Max with GB10 to Profit within 12 Months' 글을 작성했을 때, 256GB 클러스터가 약 $6000 수준으로 가치를 창출하기 쉬웠으며, 이는 OpenClaw가 에이전트 AI(agentic AI)를 통해 엄청난 발전을 이루기 전의 일입니다. 공정하게 말하자면, 해당 노드들은 8x 노드 클러스터에 추가되었고 저희는 이 풀에서 운영했지만, 당시에는 에이전트 AI의 문턱에 있었기 때문에 시스템의 회수 기간(payback period)을 과소평가했습니다.

두 개의 128GB 노드 클러스터도 훌륭하지만, 'scale up then out' 조언에 따라 이들을 클러스터로 운영해 본 경험을 바탕으로 저희는 일반적으로 두 개의 64GB 노드보다는 단일 128GB 노드를 구매할 것을 권장합니다.

마무리 말

자, 이제 여러분이 지금쯤 생각하고 계실 부분으로 넘어가 보겠습니다. 64GB 장비가 $4999라는 가격은 상당히 비싸게 느껴집니다. 128GB 장비가 $6950인 것도 너무 높다고 느껴질 수 있습니다. 저희 팀에서 이 문제에 대해 논의해 보았는데, $6950이라는 가격대는 오는 10월에 출시될 일부 AMD Gorgon Halo 시스템과 비슷한 범위입니다. 따라서 질문은 이것이 됩니다. 유사한 메모리 대역폭을 원하지만 메모리 용량이 50% 더 많은 AMD를 선택할 것인가, 아니면 네트워크 성능은 더 좋지만 용량은 낮은 NVIDIA를 선택할 것인가? 총 192GB까지의 용량이라면, 확장(scale out)하기보다는 단일 시스템에 머무는 것을 선호합니다. 최대한 늘린 후 확장하는 것이죠.

NVIDIA DGX SPARK Rear Angled 3 NVIDIA DGX SPARK Rear Angled 3

마찬가지로 Apple도 $10,000짜리 256GB Mac Studio M5 Ultra를 곧 출시할 예정이며, 만약 NVIDIA GB10 두 대가 더 비싸다면 매우 강력한 경쟁자가 될 것입니다. 저희 연구실의 M3 Ultra 512GB 장치는 절대적인 작업용 머신입니다.

Apple Mac Studio M5 Ultra Apple Mac Studio M5 Ultra

메모리 가격은 여전히 오르고 있으며, 이는 주로 모델들이 좋아지면서 발생하는 현상이며, 따라서 수행할 수 있는 작업 측면에서 GB10의 가치가 높아지고 있지만 하드웨어 비용 자체는 모두에게 부담스럽습니다. $6950이라는 금액은 월 $200짜리 OpenAI 또는 Claude 구독료를 거의 3년치에 해당하는 금액입니다. 하지만 클라우드 구독을 이용할 경우 데이터를 제3자에게 보내게 됩니다. 최신 OpenAI와 Claude 출시작들을 보면, 로컬에서 실행할 수 있는 프론티어 모델과 오픈 소스 소형 모델 간의 격차가 더 커지고 있으므로, 이것 또한 고려할 만한 지점입니다.

저는 기사 작성을 전에 저희 EiC이자 최고 분석가인 Patrick과 이 문제에 대해 대화를 나누었습니다. 그의 답변은 “헉, 하지만 우리는 64GB ECC RDIMMs에 $2000을 지불하고 있으니, 가격 책정은 논리적으로 오를 수밖에 없습니다.”였습니다. 그는 또한 “우리가 GB10에서 가치를 창출하는 속도에 대해 크게 잘못 예측했다는 점도 흥미롭습니다. 우리가 예상했던 것보다 훨씬 더 많은 것을 얻고 있기 때문입니다.”라고 말했습니다.

10월에 STH에서 NVIDIA DGX Station 리뷰 세 개를 보실 수 있을 겁니다. 현재 GB300 기반 시스템은 약 10만 달러에 판매되지만, 어느 시점부터는 GB10의 가격 인상으로 인해 GB10 클러스터와 10만 달러짜리 더 큰 박스 간의 격차가 줄어들 것입니다. 만약 Substack에서 저희의 GB300 스테이션 글을 보셨다면, 저희는 800Gbps 네트워킹을 사용하여 구동되는 GB300 스테이션들을 클러스터로 운영하고 있는데, 이는 흥미로웠으며 스케일-업(scale-up) 대 스케일링-아웃(scaling-out) 논쟁에 대한 이해를 높여주었습니다.