첫 번째 기반 제품이 출시되기 전에 Surface Laptop Ultra에서 진행된 RTX Spark 테스트는 이례적인 Windows on Arm 플랫폼을 보여준다. RTX 4070급에 가까운 그래픽 성능과 강력한 로컬 인공지능 모델 실행 능력을 제공하지만, 중앙처리장치는 준수한 수준에 머물며 경쟁을 선도하지는 못한다. NVIDIA는 이 플랫폼을 개발자, 콘텐츠 제작자, 그리고 데이터를 클라우드로 전송하는 대신 자신의 기기에서 인공지능 모델을 실행하려는 사용자를 대상으로 한다.
RTX Spark는 NVIDIA가 MediaTek과 협력해 설계한 N1X 칩을 기반으로 하며, 18개 또는 20개의 CPU 코어와 Blackwell RTX 아키텍처 기반의 5,120개 또는 6,144개 그래픽 코어를 탑재한 두 가지 구성으로 제공된다. 통합 메모리는 최대 128GB이며 대역폭은 초당 300GB에 달한다. 조정 가능한 전력 소비량은 구성과 기기 설계에 따라 45W에서 140W 사이다.
CPU는 준수하지만, 우위의 핵심은 아니다
20코어 N1X 구성은 Cinebench 2026에서 싱글 코어 테스트 558점, 멀티 코어 테스트 6,885점을 기록했다. Geekbench 7에서는 싱글 코어 2,718점, 멀티 코어 23,571점을 기록했다. 이러한 결과는 일부 사용 사례에서 이 칩을 Apple M4 Pro 및 Snapdragon X2 Elite와 비슷한 범위에 놓지만, 특히 싱글 코어 성능에서는 Apple M4 Max와 Snapdragon X2 Elite Extreme에 뒤처진다.
실제로 테스트에서는 Prism 에뮬레이션 계층을 통해 실행되는 애플리케이션을 포함해 일상적인 사용 성능이 원활하다고 평가했다. 또한 공개된 테스트에서 Best Performance 모드를 활성화했을 때 배터리 사용과 전원 연결 사용 사이에 눈에 띄는 성능 저하는 나타나지 않았다.
그래픽 처리 장치가 가장 강력한 부분
그래픽 테스트에서 6,144코어 구성은 RTX 4070 성능에 근접했다. 1440p 해상도의 3DMark Time Spy에서 12,771점을 기록했으며, 이 해상도에서 Cyberpunk 2077, Shadow of the Tomb Raider, The Witcher 3 Remastered와 같은 게임을 높은 프레임률로 실행할 수 있었다. 이 플랫폼은 레이 트레이싱, DLSS 5, Multi Frame Generation, Reflex, G-SYNC와 같은 기술을 지원한다.
그러나 x86 에뮬레이션에 의존하는 일부 게임은 여전히 조정이 필요하다. 예를 들어 테스트에서 Vulkan을 사용할 때 Red Dead Redemption 2가 중단됐지만 DirectX 12로 전환한 뒤에는 작동했다. 또한 비디오 내보내기 성능은 최신 독립형 그래픽 카드보다 뛰어나지 않았다. Full HD 해상도의 H.264 내보내기에는 42.002초가 걸렸으며, RTX 5060이 탑재된 기기는 32.111초가 걸렸다.
로컬 인공지능이 가장 두드러지는 사용 사례
RTX Spark는 양자화된 인공지능 작업 부하에서 더욱 두드러졌다. INT8 정밀도의 Stable Diffusion 1.5 테스트에서 11,294점을 기록했고 이미지 생성을 2.77초 만에 완료했으며, 동일한 테스트에서 RTX 5060, RTX 5070 Ti, RTX 5080이 탑재된 기기보다 앞섰다. Phi와 Llama 3.1 8B 같은 언어 모델에서도 첫 토큰 생성 시간이 짧게 나타났지만, 지속적인 디코딩 속도는 전력 소비가 더 높은 상위 독립형 그래픽 카드에 뒤처졌다.
통합 메모리를 활용하면 대형 모델을 로컬에서 실행할 수 있다. 테스트에서는 Qwen 3.8 27B와 Gemma 4 31B 같은 모델이 사용됐으며, 메모리 분배에 따라 최대 1,200억 개의 파라미터를 가진 모델도 실행할 수 있다고 언급됐다. 요약이나 자동화 과정에서 문서, 오디오 파일, 지식재산을 클라우드 서비스로 보내는 대신 기기 안에 유지할 수 있다는 점이 실질적인 이점이다.
Windows 사용자에게 무엇이 달라지는가?
Microsoft는 NVIDIA와 협력해 Windows 11의 스케줄링, 통합 메모리 관리, Prism 계층을 개선했다. 또한 Windows ML에 TensorRT 지원을 추가하고 DirectX 12에 신경망 디스플레이 지원을 추가했다. Microsoft는 향후 Windows Recall, Click To Do, Semantic Search와 같은 Copilot+ PC 기능을 제공할 계획이지만, RTX Spark는 Copilot+ PC로 분류되면서도 출시 시점에는 이러한 기능을 제공하지 않는다.
사용 편의성은 여전히 중요한 제약이다. Hermes Agent 테스트에서는 다운로드 폴더 정리와 웹페이지 구축 같은 로컬 작업을 성공적으로 실행했지만, 게이트웨이 연결 실패로 인해 OpenClaw는 실행할 수 없었다. 테스트에서는 Windows가 설정을 단순화하려고 시도하고 있음에도 로컬 에이전트 도구가 초보자를 혼란스럽게 할 수 있다고 평가했다.
편집부 결론: RTX Spark는 모든 노트북을 대체하는 범용 솔루션이 아니다. 얇은 기기에 대용량 메모리와 강력한 로컬 인공지능 가속을 제공하고, 게임 및 콘텐츠 편집에서도 수용 가능한 성능을 내는 특화 플랫폼이다. 그러나 CPU는 중간 수준이며 전력 효율은 제조업체의 결정에 좌우된다. 또한 독립형 NVIDIA 그래픽 카드가 탑재된 Intel 또는 AMD 기기가 더 저렴할 수 있다. 따라서 RTX Spark의 가치는 로컬 모델 실행, 소프트웨어 개발, 데이터 처리를 일상 업무의 중심으로 삼는 사용자에게서 가장 분명하게 드러난다.