Microsoft는 Grace 프로세서와 Blackwell 그래픽 처리 장치, 통합 메모리를 기반으로 하는 NVIDIA RTX Spark N1X 플랫폼을 바탕으로 Surface Laptop Ultra가 개발, 인공지능, 게임 작업을 하나의 기기에 통합할 수 있다고 기대하고 있다. Ars Technica의 리뷰에 따르면 이러한 기대는 하드웨어 측면에서는 분명히 충족되지만, 소프트웨어는 아직 이 플랫폼을 따라잡지 못했다.
이 기기의 시작 가격은 2,599.99달러이며, 프로세서와 메모리에 따라 가격은 5,899달러까지 올라간다. 기본 모델은 24GB 용량의 LPDDR5x 통합 메모리와 Windows 11 Home을 제공하며, 상위 모델은 Windows 11 Pro를 사용한다. 테스트된 모델은 64GB 메모리와 1TB SSD를 탑재했으며 가격은 4,299.99달러였다.
게임과 인공지능을 결합한 하드웨어
이 기기는 15인치 터치 mini-LED 디스플레이를 탑재했으며, 해상도는 3270×2180, 주사율은 최대 120Hz, 최대 밝기는 2,000니트다. 리뷰는 색상 품질, 검은색 표현, 시야각을 높이 평가했지만, 광택 표면이 직접 조명 아래에서 반사를 일으킬 수 있다고 지적했다.
핵심은 RTX Spark N1X 플랫폼이다. 이 플랫폼은 인공지능 전용 NPU에 의존하지 않고 통합 메모리와 Blackwell 그래픽 처리 장치를 사용한다. 이 기기는 Ollama를 통해 700억 개 매개변수 규모의 Llama 3.3 모델을 초당 6.26토큰의 속도로 실행했으며, 해당 모델에는 약 43GB의 메모리가 필요하다. 리뷰어는 이 정도 규모의 모델을 노트북에서 실행할 수 있다는 점을 인상적인 성과로 평가했지만, 테스트 중 팬이 거의 최고 속도에 도달했다고 밝혔다.
이미지 생성에서는 NvTensorRT 그래픽 경로를 사용할 때 Stable Diffusion v1.4가 약 3~4초 만에 이미지를 생성했다. 또한 게임에서도 강력한 성능을 보였다. Gears of War: E-Day는 DLSS와 레이 트레이싱을 지원하며 ARM 아키텍처에서 실행됐지만, 첫 실행에서는 셰이더 파일을 구축하는 데 4~5분이 걸렸다.
실제로 사용 경험을 제한하는 요소는 무엇인가?
테스트 결과 핵심 문제는 하드웨어의 성능이 아니라 시스템 소프트웨어가 이를 활용하는 능력인 것으로 드러났다. AI Dev Gallery에서 이용할 수 있는 대부분의 대화형 모델은 중앙 처리 장치만 사용해 실행되며, GPU 및 NPU 경로는 일부 이미지 생성 모델과 내장 모델로 제한되어 있다. 또한 테스트 중 애플리케이션이 멈춘 뒤 두 차례 충돌했다.
개발자 등록과 애플리케이션 ID 생성을 하지 않고는 Phi Silica를 직접 실행할 수도 없었다. Microsoft가 제안한 CUDA 경로는 Windows ARM64와 호환되는 onnxruntime-gpu 패키지에서 문제가 발생한 뒤 작동하지 않았다. 테스트에서는 그 원인이 패키지, 소프트웨어 환경, 설정 중 무엇의 한계인지는 단정하지 않았지만, 로컬 인공지능 경험이 기기 사양이 암시하는 만큼 간단하게 준비된 상태는 아니라는 점은 확인됐다.
HandBrake 테스트에서도 같은 양상이 반복됐다. Media Foundation을 통한 동영상 디코딩에는 성공했지만, 인코딩에는 NVENC와 NVIDIA HEVC 옵션을 사용할 수 없었고, 결국 중앙 처리 장치가 작업을 맡았다.
호환성, 전력, 그리고 연기된 기능
Microsoft는 Game Pass 라이브러리의 85%가 ARM에서 실행 가능하다고 말하지만, 일부 애플리케이션과 게임은 ARM 네이티브 포트가 아니라 Prism 에뮬레이터를 통해 작동한다. 커널 수준의 부정행위 방지 시스템을 사용하는 멀티플레이어 게임에서는 문제가 발생할 수 있으며, Gears of War: E-Day 테스트 중에는 Easy Anti-Cheat와 관련된 경고도 나타났다.
이 기기는 Copilot+ 인증을 받게 되지만, Microsoft는 완전한 소프트웨어 지원이 2026년 말 또는 2027년 초에 제공될 것으로 예상한다. Recall, Click to Do, 새로운 검색 표시줄과 같은 기능은 출시 시점에 제공되지 않으며, 현재 Copilot 버튼은 클라우드 인공지능 서비스를 위한 M365 Copilot 창을 연다.
비과학적인 배터리 테스트에서 이 기기는 다양한 사용을 3시간 동안 진행한 뒤 66%의 배터리를 유지했다. 그러나 GPU에서 집중적인 인공지능 작업을 실행하자 마지막 30분 동안 더 빠른 소모가 발생했다. USB-C를 통한 자기식 충전은 기기가 끌려가는 것을 방지하는 실용적인 보호 기능이지만, 이것만으로 높은 가격을 정당화할 만큼의 기능은 아니다.
이 테스트가 중요한 이유는 무엇인가?
Surface Laptop Ultra는 ARM과 높은 그래픽 및 연산 성능을 하나의 노트북에 결합할 수 있다는 점을 설득력 있게 보여주는 첫 번째 지표를 제시한다. 그러나 이러한 유형의 기기의 성공은 GPU 코어 수나 메모리 용량에만 달려 있지 않다는 점도 보여준다. 드라이버, 모델 실행 경로, 애플리케이션 호환성, 전문 도구 지원이 핵심 요소다.
리뷰의 편집 결론은 이 기기가 특히 CUDA 개발자나 높은 휴대성을 유지하면서 대규모 로컬 모델을 시험하려는 사용자에게 적합하다는 것이다. 다만 높은 가격과 현재의 제약을 받아들여야 한다. 모든 업무, 게임, 인공지능 작업을 바로 안정적으로 처리할 수 있는 컴퓨터를 찾는 사용자라면 소프트웨어가 성숙하고 발표된 Copilot+ 지원이 제공될 때까지 기다리는 것이 합리적일 수 있다.