GPU로 판 짜는 데스크톱 AI PC… 엔비디아, PC 생태계 노린다 [AI PC ③]

올해 PC 시장의 중요한 화두로 꼽히는 ‘AI PC’로의 변화는 노트북과 데스크톱 PC 시장에서 다른 모습으로 나타나고 있다. 우선 AI PC로의 전환 시점이다. PC 업계에서 일반적으로 통용되는 ‘AI PC’의 기준인 ‘신경망처리장치(NPU)’ 유무에 따른 구분으로는 데스크톱 PC의 경우 지난 2024년 10월 인텔이 코어 울트라 200S 시리즈를 처음 선보이면서부터 본격적으로 시작됐다. 노트북 PC 시장이 2023년 12월 ‘코어 울트라 시리즈 1’의 등장과 함께 AI PC 시대에 접어든 것보다는 약 1년 정도 늦은 셈이다.

데스크톱 PC 시장의 ‘AI PC’로의 전환은 노트북 PC 시장 대비 시기의 차이 뿐만 아니라 ‘방향’의 차이도 뚜렷하다. 노트북 PC 시장에서는 AI PC의 핵심으로 ‘NPU’를 꼽지만 데스크톱 PC 시장에서는 ‘그래픽처리장치(GPU)’를 꼽는다. 업계 일각에서는 프로세서에 NPU가 들어오기 전인 지난해 이전부터도 대부분의 고성능 게이밍 데스크톱이나 워크스테이션은 GPU 성능에 힘입어 이미 ‘AI PC’의 요건을 갖췄다고 평하기도 했다. 이러한 GPU 중심의 AI 데스크톱 PC 생태계는 엔비디아의 강력한 영향력 속에 새로운 변화의 시점을 맞은 모습이다.

PC시장 전반에서 통용되는 ‘AI PC’의 정의는 ‘신경망처리장치(NPU)를 탑재한 PC’라 하면, 데스크톱 PC 시장은 이제 AI PC로의 전환을 시작한 상태다. 현재 판매 중인 제품 중 데스크톱 PC를 위한 프로세서 중 NPU가 탑재된 프로세서는 인텔의 ‘코어 울트라 200S 시리즈’와 AMD의 ‘라이젠 8000G 시리즈’가 있다. 인텔은 주력 제품군인 코어 울트라 200S 시리즈 전반에 NPU를 기본 탑재했지만, AMD는 현재 주력 제품군인 ‘라이젠 9000 시리즈’에 NPU를 탑재하지 않고 있다.

인텔은 올해 주력 제품군 전반을 ‘코어 울트라 시리즈 2’로 전환하면서 노트북 PC와 데스크톱 PC 시장 모두에서 ‘AI PC’로의 전환을 선언했다. 이러한 전환의 근간에는 ‘NPU’가 있다. 인텔은 코어 울트라 시리즈 2에서 데스크톱과 노트북 PC용 플랫폼 모두에 NPU를 기본 탑재했다. 이 중 코어 울트라 시리즈 2의 주력 모델인 코드명 ‘애로우 레이크(Arrow Lake)’에는 이전 ‘코어 울트라 시리즈 1’세대에도 사용했던 13TOPS(초당 13조회 연산) 수준 성능의 3세대 아키텍처 기반 NPU가 탑재됐는데, ‘AI PC’ 요건은 만족하지만 ‘코파일럿+ PC’ 요건을 충족시키지는 못한다.

인텔은 데스크톱 PC용 코어 울트라 200S 시리즈에 NPU를 기본 탑재하면서 데스크톱 AI PC 시대의 본격 개막을 선언한 바 있다. 현재 코어 울트라 200S 시리즈는 메인스트림 급 코어 울트라 5부터 고성능을 위한 코어 울트라 9까지의 제품들이 등장했다. 인텔은 코어 울트라 200S 시리즈 탑재 PC에서 NPU의 역할로 ‘AI 기능 활용 보조’를 꼽는데, 대표적으로는 화상회의 등에서 카메라에 고급 효과를 제공하는 ‘윈도 스튜디오 효과’나 게임 안에서의 도움말 지원, 제스처 인식 등이 있다. 이보다 무거운 LLM 챗봇 운영 등은 고성능 외장 GPU를 사용하는 것을 추천한다.

인텔은 데스크톱용 코어 울트라 200S 시리즈의 플랫폼 구성에서, 대부분의 사용자들이 메인스트림 급 이상의 고성능 외장 그래픽을 사용할 것이라 전망한 바 있다. 실제 많은 사용자들이 메인스트림 급 이상 ‘코어 울트라’ 프로세서 기반 데스크톱에서는 메인스트림 급 이상의 고성능 그래픽카드를 사용하고 있으며, 이들 그래픽카드의 AI 성능은 현재 ‘코파일럿+ PC’를 위한 40TOPS 급 NPU보다 수십 배 높다. 이에 플랫폼 구성도 NPU를 강조하기보다는 전통적인 CPU와 GPU 성능을 강조하면서, NPU는 성능보다 ‘기능성’ 측면에서 갖춰 놓는 모양새다.

데스크톱 PC 시장에서 AMD의 제품 구성은 ‘AI PC’ 시장에 그리 공격적으로 나서지는 않는 것으로도 비춰진다. AMD는 데스크톱 PC용 주력 제품군인 ‘라이젠 9000 시리즈’에 아예 NPU를 탑재하지 않았다. 노트북 PC용 ‘라이젠 AI 300 시리즈’가 고가형부터 저가형 모델까지 모두 50TOPS급 성능의 NPU를 탑재한 것과는 상반되는 모습이다. 이는 현실적으로 외장 GPU가 탑재되는 경우가 많은 고성능 데스크톱 PC에서 NPU를 활용해 얻을 수 있는 이득이 크지 않다는 점을 고려한 것으로도 보인다.

물론 AMD에도 데스크톱 PC에 사용할 수 있는 NPU 탑재 프로세서가 있다. NPU가 탑재된 라이젠 8000G 시리즈 프로세서는 코드명 ‘피닉스(Phoenix)’로, 2023년 처음 선보인 노트북용 프로세서 ‘라이젠 7040 시리즈’의 데스크톱용 버전이다. 이 제품은 전통적인 데스크톱 PC를 위해 설계된 프로세서 제품군과 달리 최대 8코어에 단일 다이 구성이고, 최신 아키텍처를 사용한 제법 고성능 내장 GPU도 들어간다. 하지만 반대급부로 외장 GPU 구성을 위한 PCIe 레인 수가 적어, 최신 고성능 그래픽카드의 성능을 제대로 끌어낼 수 없는 경우도 있다.

한편, 인텔과 AMD 모두 데스크톱 PC용 프로세서에서 AI와 그래픽 워크로드 처리의 핵심은 ‘외장 그래픽’ 구성을 전제로 하는 모습이다. 인텔의 경우 코어 울트라 200S에서 이전 세대 대비 NPU도 탑재하고 내장 그래픽 성능도 강화했지만, 내장 그래픽에서도 행렬 연산 성능을 위한 XMX(Xe Matrix Extensions)를 탑재하지는 않았다. AMD의 경우는 이런 부분이 좀 더 심해서, NPU도 탑재하지 않고 내장 그래픽의 성능도 필요최소한의 수준만 유지했다. 물론 고성능 외장 그래픽을 장착하면 이런 부분들이 사용자에게 체감으로 다가오지 않는다.

좀 더 본격적으로 AI 모델을 다루는 ‘워크스테이션’급 플랫폼에서는 인텔과 AMD 모두 NPU가 없다. 대신 더 많은 코어를 집적하고, 더 큰 용량의 메모리와 더 많은 GPU를 장착할 수 있도록 메모리와 PCIe 레인을 더 확보하는 등 전통적인 ‘고성능’ 구성에 집중하는 모습이다. 이에 AI PC 시대에 플랫폼 구성의 기준이 달라진 노트북 PC와 달리, 데스크톱 PC와 워크스테이션은 AI PC 시대 이전과 이후의 차이가 단지 ‘명칭’ 뿐이라는 평가도 있다. 하지만 시스템을 사용하는 ‘목적’에 집중한다면, NPU 없이 고성능 GPU를 장착한 데스크톱 PC 또한 ‘AI PC’로 다룰 수 있다는 분위기다.

현재 데스크톱 PC에서 실질적인 ‘AI PC’ 가치의 핵심으로는 ‘GPU’를 꼽는다. 데스크톱 PC에 장착되는 외장 GPU들은 비교적 구입이 용이한 메인스트림 급에서도 NPU 대비 10배 이상 높은 성능을 제공할 정도로 성능 격차가 큰 상황이다. AI 노트북 PC가 AI 기술의 ‘소비’에 집중한다면, AI 데스크톱 PC는 AI 기술의 ‘생산’에 집중하는 점도 차이점이다. 이에 실제 업계와 사용자 모두 데스크톱 PC에서의 AI 가치에 핵심 요소로 NPU보다는 GPU를 꼽는다. 

현재 데스크톱 PC의 외장형 GPU 시장에서는 엔비디아와 AMD, 인텔이 경쟁하고 있는데, 게이밍 그래픽과 AI 양 쪽 모두에서 엔비디아의 강세가 지속되는 모습이다. 하지만 최근 메인스트림 급 그래픽 시장에서는 엔비디아의 제품 대비 가격 측면에서 매력적인 AMD나 인텔의 GPU 탑재 그래픽카드들이 관심을 모으는 모습도 보인다. AMD나 인텔의 그래픽카드가 내세우는 매력은 비용 대비 더 나은 성능과 더 큰 그래픽 메모리지만, 소프트웨어 지원 등에서는 아직 현실적인 격차가 남아 있다.

엔비디아가 제시하는 ‘RTX AI PC’는 이러한 현실적 상황 속에서 등장했다. ‘지포스 RTX GPU를 탑재한 PC’로 정의되는 ‘RTX AI PC’는 넓게 보면 이미 1억대 이상의 PC가 해당된다. 실질적으로 ‘RTX AI PC’는 엔비디아가 GPU 사양에 AI 성능을 표기하기 시작한 ‘지포스 RTX 40 시리즈’ 이후부터로 보는 시각도 있다. 현재 엔비디아는 지포스 RTX 40 시리즈의 AI 성능을 FP8 기준으로, 지포스 RTX 50 시리즈의 AI 성능은 FP4 기준으로 표기하고 있는데, NPU와는 연산 정밀도가 달라 직접 비교는 어렵다. 하지만 이를 감안해도 최신 고성능 GPU는 NPU 대비 수십 배 성능을 충분히 낸다.

엔비디아의 ‘지포스 RTX 50 시리즈’ 외장 GPU는 업계에서 가장 폭넓은 지원을 받고 있는 제품이다. 상용 소프트웨어들의 GPU 가속 기반 AI 기능은 물론이고, 거대언어모델(LLM)을 위한 GPU 가속 지원 오픈소스 환경에서도 지포스 RTX 시리즈는 최우선 지원 대상으로 꼽힌다. 하지만 최신 제품들에서는 가격 대비 그래픽 메모리 용량이 적다는 평이다. 그래픽 메모리가 적으면 사용할 수 있는 모델 규모가 제한돼, 선택의 폭이 좁아진다. 현재 엔비디아는 지포스 RTX 5060에 8GB, 5070 시리즈에 12~16GB, 5080에 16GB, 5090에 32GB 그래픽 메모리를 제공한다.

AMD는 최신 그래픽 제품군인 ‘라데온 RX 9000 시리즈’를 엔비디아의 경쟁 제품과 비교에서 ‘가성비’를 파고드는 전략을 내세운다. 최신 RDNA4 아키텍처를 기반으로 하는 라데온 RX 9000 시리즈는 이전 세대들에서 경쟁사 대비 약점으로 지목되던 레이 트레이싱 성능과 AI 연산 성능을 높인 점이 주목받는다. 특히 새롭게 탑재된 2세대 AI 가속기는 이전 세대 대비 컴퓨트 유닛 당 INT8 성능이 8배까지 높아졌다. 이러한 성능 향상과 최신 모델들에 대한 최적화가 함께 하면, 하드웨어의 가치를 극대화할 수 있다. AMD는 스테빌리티 AI와의 협업으로 최적화한 ‘어뮤즈 3.0’에서 AMD 최적화 모델이 베이스 모델 대비 최대 4.3배 향상된 추론 성능을 낸다고 소개한 바 있다.

인텔의 최신 그래픽 제품군은 코드명 ‘배틀메이지’로 알려진 ‘아크 B 시리즈’다. 현재 출시된 모델은 아크 B580과 B570 모델이 있는데, 그래픽 메모리는 B580이 12GB, B570이 10GB로 경쟁 제품들보다 2~4GB 더 크다. 경쟁 제품들 대비 AI 연산 성능의 우위와 함께 인텔 ‘오픈비노(OpenVINO)’ 생태계 지원으로 활용 가능한 기능들도 제법 잘 갖춰져 있다. 기본적인 LLM 기반 챗봇이나 이미지 생성 등을 쉽게 할 수 있게 해 주는 ‘AI 플레이그라운드’ 앱을 인텔이 직접 제공하는 점도 눈에 띄는 부분이다. 국내에서는 맥스선(MAXSUN), 스파클(SPARKLE), 애즈락(ASRock)의 제품을 찾아볼 수 있다.

데스크톱 PC와 워크스테이션 영역에서 엔비디아의 독보적인 영역은 ‘GPU’였다. 지금까지 고성능 PC와 워크스테이션에서 가장 검증된 조합은 인텔이나 AMD의 최신 x86 CPU와 엔비디아의 최신 세대 그래픽카드와의 조합이었다. 특히 그래픽카드는 AMD나 인텔의 카드를 모험수로 고려해 볼 만 하다 해도, 인텔이나 AMD의 CPU가 아닌 다른 CPU를 쓸 수 있다는 생각을 하기는 어려웠다. 

하지만 올해 들어 이러한 상황이 바뀔 계기가 선보였다. 엔비디아가 지난 GTC 2025에서 발표한 ‘DGX 스파크’와 ‘DGX 스테이션’이 변화의 주인공이다. 미니 PC 형태의 ‘DGX 스파크’와 전통적인 워크스테이션 형태의 ‘DGX 스테이션’은 AI 모델을 다루는 개발자 등에 최적화된 구성으로 강력한 성능을 제공하는 것이 눈길을 끈다. ‘DGX 스파크’는 현재 엔트리~메인스트림 급 워크스테이션의 성능을 충분히 내며, ‘DGX 스테이션’은 ‘GB300 그레이스 블랙웰 데스크톱 슈퍼칩’을 탑재해 데이터센터 급 20페타플롭스(PFLOPS) 성능을 제공하는 것으로 알려졌다.

‘DGX 스파크’와 ‘DGX 스테이션’에서 주목할 만한 점은 ‘슈퍼칩’의 존재다. 엔비디아의 ‘슈퍼칩’은 Arm 기반 CPU와 최신 세대의 GPU, 고용량 공유 메모리가 NV링크(NVLink) 기술을 통해 긴밀히 결합된 것이 특징이다. 익숙한 인텔과 AMD의 x86 CPU가 없이도 자체적으로 운영될 수 있고, 자체적인 ‘DGX OS’를 사용하지만 AI 개발 등의 목적에는 불편함 없이 활용할 수 있다. AI 개발을 위한 리눅스 기반 워크스테이션 환경에 익숙하다면 큰 이질감 없이 바로 투입할 수 있는 것이 ‘DGX 스파크’와 ‘DGX 스테이션’이다.

AI PC와 워크스테이션 시장에서 이 ‘DGX 스파크’의 경쟁자는 메인스트림 급 GPU를 장착한 엔트리급 워크스테이션이나 AMD의 ‘라이젠 AI 300 맥스 시리즈’ 프로세서를 장착한 제품이 꼽힌다. 특히 AMD 라이젠 AI 300 맥스 시리즈 프로세서의 경우 DGX 스파크의 ‘GB10 그레이스 블랙웰 슈퍼칩’ 구성과 여러 모로 비슷한 모습이 눈에 띈다. ‘DGX 스테이션’은 기술 구성적으로는 최상위급 워크스테이션 구성에 필적하며, AI 개발에서는 충분히 경쟁 우위를 기대할 수 있을 것으로 보인다.

이러한 슈퍼칩의 특성 덕분에, 업계 일각에서는 엔비디아가 워크스테이션 시장에서부터 본격적으로 PC 시장으로의 진입을 시작했다고 평가하기도 한다. 물론 ‘DGX 스파크’와 ‘DGX 스테이션’이 바로 주류 PC 시장에 진입하기는 사용자층이나 기술 특성상 어렵다. 하지만 ‘x86’과 ‘윈도’에 대한 고정관념을 극복한다면, 좀 더 간소화된 구성의 칩이 등장하면 엔비디아 또한 충분히 ‘AI PC’ 시장에 진입할 수도 있다. 윈도의 경우는 이미 퀄컴이 ‘코파일럿+ PC’를 통해 Arm 기반 윈도로 길을 닦아 놓은 상태기도 하다.

엔비디아의 PC 시장 ‘플랫폼’ 진입은 지속적으로 이야기가 나오고 있는 상황이다. 최근 외신들의 보도에 따르면 ‘GB10 슈퍼칩’보다 더 작은 구성으로 노트북 등 PC 시장에 맞춘 칩이 준비중이며, 현재는 예정보다 조금 지연돼 2026년 하반기 출시를 목표로 한다고 알려졌다. Arm 기반 윈도가 퀄컴의 전유물이던 시절도 이제 끝나서, 미디어텍 등 여러 업체들이 이 시장에 진입을 타진한다는 이야기도 나온다. 지금까지 엔비디아의 움직임을 보자면 이 소문이 불가능한 일이라고 단언할 수만은 없을 상황이다.

권용만 기자

yongman.kwon@chosunbiz.com