2026년 9월 9일 업데이트: 당사에 입고된 두 번째 GB300급 시스템인 HP ZGX Fury AI Station이 현재 연구실에서 테스트 중입니다.
이 페이지에 순위가 매겨진 모든 시스템은 StorageReview 연구소의 테스트를 거쳤습니다. 저희는 로컬 AI 성능을 직접 벤치마킹합니다. GPT-OSS-120B, Llama 3.1 8B, Mistral Small 3.1 24B, Qwen3 Coder 30B를 포함한 다양한 모델에서 vLLM 온라인 서비스 처리량, 첫 토큰 생성 시간, 출력 토큰당 시간을 측정하고, MAMF 컴퓨팅 효율성 및 GDSIO 스토리지 테스트도 진행합니다. 시스템 순위는 단순히 사양표만으로 매겨지지 않습니다.
2026년 로컬 AI 데스크톱 환경의 핵심 질문은 통합 메모리와 개별 VRAM 중 어느 것을 선택할 것인가입니다 . NVIDIA의 GB10 기반 DGX Spark나 AMD의 Ryzen AI Max(Strix Halo) 시스템과 같은 데스크톱 어플라이언스는 단일 칩에 128GB의 통합 메모리를 탑재하여, 여러 개의 개별 GPU가 필요했던 모델들을 어플라이언스 가격으로 구동할 수 있습니다. 워크스테이션 타워는 압도적인 처리량으로 대응합니다. RTX PRO 6000 Blackwell 시리즈 카드는 초당 훨씬 높은 토큰 처리량을 제공하지만, 가격과 전력 소모량은 훨씬 높습니다. 이 페이지에서는 동일한 테스트 스위트를 기반으로 두 가지 방식을 각각 다른 등급으로 분류하여 순위를 매깁니다. 최적의 선택은 실행하려는 가장 큰 모델과 필요한 응답 속도에 따라 달라지기 때문입니다.
요약
| 카테고리 | 시스템 | 메모리 | GPU (테스트 완료/최대) | 전체 검토 |
|---|---|---|---|---|
| 최고의 데스크톱 AI 시스템 | 엔비디아 DGX 스파크 | 128GB 통합 LPDDR5X | GB10 통합(고정) | DGX Spark 리뷰 |
| 최고의 GB10 구현 | 에이서 베리톤 GN100 | 128GB 통합 LPDDR5X | GB10 통합(고정) | Veriton GN100 리뷰 |
| 최고의 x86 대체품 | AMD Ryzen AI Halo(Strix Halo) | 최대 128GB 통합 LPDDR5X | 라데온 8060S 내장형 (고정) | 라이젠 AI Halo 리뷰 |
| 별도의 그래픽 카드 없이 사용하기에 가장 좋은 제품입니다. | HP Z2 미니 G1a | Unified LPDDR5X (GPT-OSS 120B 실행) | 내장형, 외장 GPU 없음(고정됨) | Z2 Mini G1a 리뷰 |
| 최고의 GB300 시스템 | MSI 엑스퍼트스테이션 WS300 | 748GB 코히런트(252GB HBM3e + 496GB LPDDR5X) | GB300 통합(고정) | XpertStation WS300 리뷰 |
| 로컬 AI에 가장 적합한 타워 | Dell Precision 7875 | 192GB GDDR7 (2×96GB) | 2× RTX PRO 6000 / 2 최대 | Precision 7875 리뷰 |
| 최고의 멀티 GPU 플랫폼 | HP Z8 퓨리 G6i | 테스트 결과 192GB GDDR7 / 최대 384GB | RTX PRO 6000 2개 테스트 완료 / 최대 4개 | Z8 Fury G6i 리뷰 |
| 익스트림 픽 | 코미노 그란도 RTX PRO 6000 | 768GB GDDR7 (8×96GB) | 8× RTX PRO 6000 / 8 최대 | 코미노 그란도 리뷰 |
데스크톱 AI 기기
델이 '데스크사이드 AI' , 엔비디아가 ' 개인용 AI 슈퍼컴퓨터' 라고 부르는 어플라이언스 등급은 최고 처리량을 희생하는 대신 모델 용량, 전력 효율성 및 가격을 낮췄습니다. 128GB의 통합 메모리를 갖춘 이 시스템은 높은 양자화 수준에서 70B급 모델을 무리 없이 처리할 수 있으며, 타워형 케이스에 여러 개의 개별 GPU가 필요한 120B급 워크로드까지 확장할 수 있습니다.
이 등급에 필수적인 실험실 자료: 당사의 DGX Spark 열 테스트는 아래 GB10 시스템의 OEM 냉각 설계를 비교하며, 해당 플랫폼이 개정될 때까지 이 등급의 모든 장치에 적용됩니다.
최고의 데스크톱 AI 시스템: NVIDIA DGX Spark
DGX Spark는 모든 데스크톱 AI 장비의 기준점이 되는 제품입니다. GB10 Grace Blackwell 슈퍼칩은 20코어 Arm CPU와 128GB의 통합 LPDDR5X 메모리를 탑재했으며, 듀얼 ConnectX-7 200GbE 포트를 통해 기본적으로 클러스터링을 지원하는 유일한 어플라이언스 제품군입니다. 2노드 분산 추론 테스트에서 Dell, GIGABYTE, HP 노드 간에 200GbE를 통해 파이프라인 병렬 워크로드를 실행했습니다. 또한, CUDA 소프트웨어 스택은 해당 부문에서 가장 강력한 성능을 자랑합니다.
GB10 구현 최고 사례: Acer Veriton GN100
GB10 OEM 시스템 중에서 열 설계는 진정한 차별화 요소이며, 저희 테스트에서 Veriton GN100이 특히 눈에 띄었습니다. 모든 GB10 시스템은 동일한 실리콘 및 메모리 구성을 공유하므로 지속적인 성능은 냉각 성능에 달려 있습니다. 저희가 진행 한 여러 OEM 시스템의 열 설계 비교는 저희가 아는 한 유일하게 공개된 연구입니다.
최고의 x86 대안: AMD 라이젠 AI 헤일로
Windows 또는 표준 x86 소프트웨어 스택이 필요한 경우 Strix Halo가 데스크톱 환경에 적합합니다. AMD의 Ryzen AI Max+ 395 플랫폼은 128GB의 통합 메모리와 듀얼 OS 설정을 제공하며, 테스트 결과 200B 파라미터급 모델을 문제없이 처리했습니다. 이는 Arm/DGX OS를 사용하지 않고도 DGX Spark를 직접적으로 겨냥한 제품입니다.
외장 그래픽 카드 없이 최고의 성능을 자랑하는 노트북: HP Z2 Mini G1a
Z2 Mini G1a는 별도의 GPU 없이 GPT-OSS 120B를 실행했습니다. HP의 미니 워크스테이션은 AMD Ryzen AI Max+ PRO 실리콘을 컴팩트하고 조용하며 IT 환경에 적합한 섀시에 탑재했으며, 통합 메모리 x86 시스템이 소규모 사무실용 컴퓨터에서 대규모 모델과 같은 수준의 성능을 구현할 수 있도록 변화시켰다는 것을 가장 명확하게 보여주는 사례입니다.
최고의 GB300 시스템: MSI XpertStation WS300
WS300은 저희 연구소에서 처음으로 도입한 GB300 DGX 스테이션으로, 어플라이언스 등급의 한계를 새롭게 정의합니다. 그레이스 블랙웰 울트라 슈퍼칩은 748GB의 일관성 메모리(HBM3e 252GB와 LPDDR5X 496GB)를 탑재하고 있으며, 20페타플롭스의 FP4 연산 성능을 자랑합니다. 저희 테스트에서는 433GB 용량의 GLM-5.2 체크포인트와 216GB 용량의 전문가 가중치 데이터를 그레이스 메모리에 저장하여 처리했는데, 이는 책상 위에 놓고 사용하는 일반적인 워크스테이션과는 차원이 다른 성능입니다. 모든 DGX급 시스템과 마찬가지로 윈도우 대신 DGX OS를 사용하는데, 이처럼 대용량 메모리를 활용하려면 DGX OS가 필수적입니다. 가격과 성능 면에서는 상위 GB10 모델보다는 타워형 PC에 더 가깝지만, 어플라이언스 등급에서 이처럼 강력한 성능을 제공하는 제품은 WS300 외에는 없습니다.
XpertStation WS300 전체 리뷰를 읽어보세요
연구실에서: HP ZGX Fury AI 스테이션
HP ZGX Fury AI Station은 저희 연구실에 도착한 두 번째 GB300급 시스템입니다.
HP의 ZGX Fury AI Station이 현재 저희 연구실에 있습니다. 이 제품은 앞서 언급한 MSI XpertStation WS300과 동일한 NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra 플랫폼을 기반으로 제작되어, 두 제조사의 DGX Station 아키텍처 구현 방식을 동일한 환경에서 비교해 볼 수 있는 첫 번째 기회입니다. 발열, 소음, 안정적인 클럭 속도, 그리고 실제 사용 경험까지 모든 측면을 비교해 볼 수 있습니다. 현재 테스트가 진행 중이며, 결과가 나오는 대로 ZGX Fury의 순위를 발표할 예정입니다.
곧 출시될 AMD 스레드리퍼 헤일로 스테이션
IFA 2026에서 발표되었지만 아직 어떤 연구실에서도 테스트되지 않은 AMD의 Threadripper Halo Station은 상위 GB300급 제품에 대한 최초의 직접적인 대응 제품입니다. 이 제품은 NVIDIA의 전략을 뒤집었습니다. 하나의 대규모 메모리 풀 대신, AMD는 최대 2TB의 8채널 DDR5 메모리와 128개의 PCIe 5.0 레인을 갖춘 플랫폼에 96코어 Threadripper PRO 프로세서를 탑재하고, 각각 144GB의 HBM3E를 탑재한 600W Instinct MI350P 가속기 두 개를 장착했습니다. 또한 최대 4개의 카드와 576GB의 HBM까지 확장 가능한 경로를 제공한다고 밝혔습니다. 전체 시스템은 수랭식 냉각 방식을 채택했으며, x86 호스트는 WS300 리뷰에서 지적했던 Arm 툴체인과의 충돌 문제를 해결합니다. 관건은 PCIe 연결 카드와 NVLink-C2C 연결 카드 간의 성능 균형이 얼마나 잘 맞춰질지 여부이며, AMD는 아직 벤치마크 결과, 가격, 출시 일정을 공개하지 않았기 때문에 이 제품은 주목해야 할 제품이지, 구매를 결정하기에는 시기상조입니다. 자세한 내용은 발표 관련 기사를 참조하십시오 . 하드웨어가 연구실에 도달하면 순위에 진입하게 됩니다.
함께 테스트한 제품: 데스크탑 AI 기기
다음 시스템들은 동일한 실험실 테스트 과정을 거쳤으며, 카테고리 슬롯을 차지하지 않았지만 훌륭한 선택지들입니다: Dell Pro Max GB10 , ASUS Ascent GX10 , GIGABYTE AI TOP ATOM , HP ZGX Nano G1n , 그리고 HP EliteDesk 8 Mini G1a.
로컬 AI용 워크스테이션 타워
응답 시간이 구매 비용보다 중요한 경우(대화형 코딩 도우미, 다중 사용자 서비스, 긴 툴 호출 체인을 사용하는 에이전트 파이프라인)에는 여전히 VRAM이 우세합니다. 이 순위는 추론 처리량과 메모리 용량을 기준으로 매겨졌으며, 각 제품에 대해 테스트에 사용된 GPU 구성과 섀시 최대 용량을 명시했습니다. 섀시의 실제 장착 가능 용량이 테스트에 사용된 구성만큼 중요하기 때문입니다. SPECworkstation과 렌더링 워크로드는 서로 다른 질문에 대한 답을 요구하므로, 저희 '최고의 데스크톱 워크스테이션' 페이지에서는 각각 별도의 기준으로 순위를 매겼습니다.
로컬 AI에 가장 적합한 데스크탑: Dell Precision 7875
듀얼 RTX PRO 6000 Blackwell GPU를 탑재한 Precision 7875는 로컬 추론 성능 면에서 저희가 테스트한 표준 폼팩터 시스템 중 가장 빠른 속도를 자랑합니다. Threadripper PRO 9995WX 프로세서와 두 개의 카드에 걸쳐 총 192GB의 VRAM을 갖춘 이 시스템은 100B급 모델을 GPU 메모리에서 완벽하게 처리하며, 어떤 통합 메모리 어플라이언스도 따라올 수 없는 인터랙티브급 수준의 첫 토큰 처리 속도를 제공합니다. 하지만 한계를 알아두셔야 합니다. 7875 섀시는 최대 두 개의 듀얼 폭 카드만 지원하므로, 저희가 구성한 듀얼 GPU 빌드가 최대 성능이며, 나중에 세 번째 카드를 추가할 수는 없습니다.
최고의 멀티 GPU 플랫폼: HP Z8 Fury G6i
Z8 Fury G6i는 향후 GPU를 추가할 계획이 있을 때 구매하기에 적합한 타워형 케이스입니다. 저희 리뷰 시스템에서는 RTX PRO 6000 Max-Q 카드 두 장(총 192GB VRAM)을 사용했지만, 듀얼 파워 서플라이(총 2700W)로 구동되는 이 케이스는 최대 블랙웰 카드 네 장과 384GB VRAM까지 지원합니다. 테스트 구성과 최대 용량 간의 차이가 바로 이 케이스의 핵심입니다. 저희가 테스트한 어떤 표준 OEM 타워형 케이스도 이보다 더 많은 GPU 여유 공간을 제공하지 않으며, 카드 두 장에서 네 장으로 업그레이드하더라도 케이스를 변경할 필요가 없습니다.
극단적인 선택: Comino Grando RTX PRO 6000
액체 냉각 방식의 4U 섀시에 768GB의 VRAM을 탑재한 Grando는 다른 곳에 둘 공간이 없는 구매자를 위해 만들어졌습니다. 저희 리뷰 제품에는 섀시 최대 용량인 96GB RTX PRO 6000 Blackwell 그래픽 카드 8개가 장착되어 있었는데, Comino의 액체 냉각 시스템은 이 8개의 카드를 TDP 최대치로 24시간 내내 스로틀링 없이 안정적으로 구동합니다. 이는 많은 랙 서버보다 더 많은 GPU 메모리 용량을 책상 옆에 둘 수 있는 크기에 담아낸 것입니다. 가격은 다소 높지만 소음은 전혀 없으며, 이 목록에서 의도적으로 예외적인 위치를 차지하도록 설계된 제품입니다. 책상 옆에 두고 사용할 수 있는 PC의 한계가 어디까지인지를 보여주는 사례라고 할 수 있습니다.
순위 산정 방식
StorageReview의 모든 리더보드는 세 가지 규칙을 따릅니다. 첫째, 실험실 테스트를 거친 시스템만 순위에 포함됩니다. 벤치마크 테스트를 진행하지 않은 시스템은 언급은 될 수 있지만, 해당 카테고리에 포함될 수는 없습니다. 둘째, 시스템은 측정 기준별로 한 번씩만 순위가 매겨집니다. 위에 소개된 타워형 시스템들은 데스크톱 워크스테이션 리더보드에도 포함되어 있으며, 데스크톱 워크스테이션에서는 SPECworkstation 및 렌더링 성능을 기준으로 순위가 매겨지고, 여기서는 추론 처리량과 메모리 용량을 기준으로 순위가 매겨집니다. 질문과 데이터가 다르기 때문에 때로는 승자가 달라질 수 있습니다. 셋째, 일정 기준을 충족해야 합니다. 이 페이지에 순위가 매겨지려면 시스템은 30B급 모델을 대화형 속도로 실행하거나 최소 96GB의 모델 접근 가능 메모리를 제공해야 합니다.
순위는 vLLM 온라인 서버 처리량, 첫 토큰 출력 시간, 출력 토큰당 시간, MAMF 컴퓨팅 효율성, GDSIO 스토리지 성능 및 실제 가격을 종합적으로 고려하여 산출됩니다. 동점일 경우 편집진의 판단에 따라 순위가 결정됩니다. 업체는 순위 발표 전에 순위를 볼 수 없으며, 이 페이지의 게재는 어떠한 비용도 지불하지 않습니다.
로컬 AI 데스크톱 FAQ
에이전트형 AI에 가장 적합한 데스크톱은 무엇인가요?
코딩 에이전트, 툴 호출 파이프라인, 다단계 자율 작업과 같은 에이전트 기반 워크로드는 에이전트가 방대한 컨텍스트를 사용하여 여러 모델 호출을 연결하기 때문에 단일 채팅 사용과는 달리 처리량과 지연 시간에 매우 민감합니다. 이러한 특성 때문에 타워형 스토리지가 유리합니다. Dell Precision 7875의 독립형 VRAM은 긴 에이전트 체인의 응답성을 유지하는 데 필요한 첫 번째 토큰 수신 시간을 지속적으로 제공합니다. 예산이 제한적인 에이전트 기반 실험의 경우, GB10급 어플라이언스를 사용하여 동일한 스택을 더 낮은 속도로 실행할 수 있습니다. 전체 스토리지 용량 산정 가이드는 " 에이전트 기반 AI를 위한 RAM, GPU 및 스토리지"를 참조하십시오.
70B 모델을 로컬에서 실행하려면 메모리가 얼마나 필요합니까?
일반적으로 4비트 양자화의 70비트 모델은 컨텍스트 처리 전에 약 40~48GB의 모델 접근 가능 메모리가 필요하며, 의미 있는 컨텍스트를 활용한 원활한 대화형 사용을 위해서는 더 많은 메모리가 필요합니다. 이것이 바로 128GB 통합 메모리 장치가 70비트급 모델을 잘 처리하는 이유이며, 24~32GB 단일 GPU 시스템이 이 목록에 포함되지 않는 이유입니다.
이 시스템들을 작동시키려면 특별한 전력이 필요한가요?
가전제품 수준의 경우, GB10급 박스나 Strix Halo 시스템은 일반 사무실 콘센트에서도 문제없이 작동합니다. 하지만 타워형 PC는 건물주와 진지하게 상의해야 합니다. 완벽하게 구성된 HP Z8 Fury G6i는 최대 2700W의 듀얼 파워 서플라이를 사용할 수 있는데, 이는 일반적인 15A, 120V 회로에서 공급할 수 있는 전력량을 훨씬 초과합니다. Comino Grando는 180~264V 입력이 필요한 2000W 핫스왑 파워 서플라이를 사용하며, 110V 전원에서는 1000W 서플라이로 용량이 줄어듭니다. 이 페이지 상단의 제품을 구매하기 전에 벽면 콘센트의 실제 전력 공급 용량을 확인하십시오. 전용 회로 또는 208/240V 전원 공급 장치가 고성능 GPU 구성에 필요한 추가 비용의 일부가 될 수 있습니다. 발열 문제도 마찬가지입니다. 소비되는 모든 전력은 결국 실내로 방출됩니다.
맥 스튜디오는 어때요?
지금 당장은 아닙니다. 단순히 실험실 테스트를 아직 해보지 않았기 때문만은 아닙니다. 애플은 대용량 메모리를 탑재한 맥 스튜디오 모델 판매를 중단했는데, 이는 로컬 AI 작업에 있어 맥 스튜디오의 가장 큰 장점이었던 부분입니다. 대용량 통합 메모리 덕분에 대형 모델을 저장할 수 있었기 때문입니다. 이러한 모델이 없어진 지금, 맥 스튜디오는 이 페이지에서 경쟁력 있는 제품이 되기 어렵습니다. 애플은 올해 맥 스튜디오를 새롭게 출시할 것으로 예상되며, 만약 대용량 메모리 옵션이 다시 제공된다면 테스트 후 재검토할 예정입니다.
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