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Nvidia RTX Spark for $2,999.99: HP leak reveals RTX Spark laptops pricing ahead of launch

HP RTX Spark 노트북, 최저 2,999.99달러로 유출

HP가 RTX Spark를 탑재한 OmniBook X 14와 OmniBook Ultra 16의 가격을 잠시 온라인 스토어에 공개했습니다. 하위 사양도 2,999.99달러부터 시작해 예상 가격보다 비싸며, 고사양 모델은 최대 4,999.99달러에 달합니다.

AI 요약

HP가 IFA 2026에서 공개한 RTX Spark 탑재 노트북 두 종의 가격이 미국 온라인 스토어에 잠시 노출됐습니다. 하위 RTX Spark 칩을 탑재한 제품도 예상보다 비싼 가격으로 책정됐습니다.

모델별 가격과 사양

14인치 OmniBook X는 2,999.99달러, 16인치 OmniBook Ultra는 3,199.99달러부터 시작합니다. 두 기본 모델에는 GPU 코어 5,120개와 CPU 코어 18개를 갖춘 RTX Spark, 32GB LPDDR5x-9400 통합 메모리, 1TB PCIe Gen 5 SSD가 들어갑니다. 기존 예상 가격은 하위 칩 모델이 1,799달러부터, 상위 칩 모델이 약 2,899달러부터였습니다.

GPU 코어 6,144개와 CPU 코어 20개를 갖춘 상위 칩 모델은 메모리 최대 128GB까지 구성할 수 있습니다. 스토어에 노출된 사전 구성 제품은 OmniBook X 14가 4,499.99달러, OmniBook Ultra 16이 4,999.99달러였습니다. 두 제품 모두 메모리 64GB와 SSD 2TB를 포함합니다.

HP의 정확한 출시일은 공개되지 않았습니다. Microsoft는 RTX Spark 탑재 Surface 노트북을 10월 7일 출시할 것으로 예상되며, MSI와 Asus는 10월 8일 중국에서 자사 제품 주문을 받을 것으로 알려졌습니다. 기사에서는 Snapdragon X2 Elite와 메모리 32GB를 탑재한 노트북이 1,999.99달러부터 시작하는 점을 비교 대상으로 들었습니다.

Reddit 반응

가격과 메모리 용량을 두고 논쟁이 이어졌습니다. 일부 이용자는 3,000달러대 노트북에 메모리 32GB는 부족하며, 상위 모델도 128GB에 그친다고 지적했습니다. 반면 128GB 메모리 구성이 기업용 컴퓨터에서도 큰 비용을 더하는 만큼, 현재 메모리 가격을 고려해야 한다는 의견도 나왔습니다.

  • @u/EvenBroaderBand — 메모리가 적은 모델은 대체 왜 필요한가요? 2026년에 최대 128GB라는 사양은 이런 제품을 살 사람들에게도 너무 낮아 보입니다.
    • @u/OGawdILoveTacos — 요즘 Lenovo나 Dell 기업용 컴퓨터를 사업 용도로 구성하면 메모리 128GB를 추가하는 데 3,000달러쯤 듭니다. 할인받아도 그렇습니다. Threadripper 시스템을 구성할 때도 128GB 추가 비용이 그만큼 들었습니다. 예전에는 그 돈으로 메모리 1TB를 살 수 있었는데요.
  • @u/DigitalguyCH — 메모리 64GB에 5,000달러라니, Linux가 들어간 새 Spark 제품과 같네요. 128GB 모델 가격은 아직 안 나왔는데 7,500달러나 7,999달러쯤 될까요?
  • @u/IBM296 — X2 Elite 노트북이 2,000달러에 나와 RTX Spark에 밀릴 거라고 생각한 사람들도 있었습니다. 두 제품 사이에 1,500달러 차이가 나면 그렇게 되지는 않겠네요.
  • @u/PhonesAddict98 — 이 Spark 칩이 Nvidia가 말하는 만큼 특별하지 않다는 점을 보여주는 자료를 남깁니다. CPU 성능은 출시된 지 30개월이 넘은 M3 Max와 대략 비슷합니다. 20코어 CPU가 약 3년 전 16코어 CPU와 비슷한 수준입니다.
    • @u/seasick__crocodile — GPU는 훨씬 강하고, 소비자용 Blackwell 칩의 프리필 성능은 M5U와 비교해도 차이가 분명합니다. 그래도 CPU 쪽 Nvidia의 홍보를 짚은 건 맞습니다.
  • @u/EloquentPinguin — Nvidia는 업계 AI 작업의 사실상 표준입니다. CUDA 커널을 노트북에서 직접 실행하거나 개발하고 디버깅하려는 사람에게는 이 제품이 더 매력적입니다. 다만 Windows를 택한 점은 다소 특이한 조합입니다.
    • @u/foolish_shrimp — 연산을 하려면 데스크톱이나 서버가 필요한 것 아닌가요?
    • @u/goldcakes — LLM 추론은 꼭 강한 연산 성능이 필요한 건 아닙니다. 메모리 용량과 대역폭이 중요하고, 이 제품은 그 점에서 강점이 있습니다.
  • @u/Trinitial-D — HP는 할인 판매를 거의 상시 진행해서 권장 소비자가를 실제 가격보다 훨씬 높게 잡습니다. 이 모델에도 적용될지는 확실하지 않지만, 예상보다 1,000달러 넘게 비싸졌으니 그럴 것 같습니다.

원문: Notebookcheck / 번역·요약: Trawling