AMD Ryzen AI Halo 미니 PC: 책상 위에 올리는 3999달러 AI 워크스테이션

특히 중요한 특징은 **통합 메모리 구조(unified memory)**다. CPU와 GPU가 동일한 메모리 풀을 공유하기 때문에 대형 AI 모델을 불러올 때 일반 GPU의 VRAM 한계에 덜 묶인다는 장점이 있다.

본체 크기는 약 5.9 × 5.9 × 1.7인치로 매우 작지만, 개발용 장비답게 연결성도 풍부하다. 10Gb 이더넷, Wi‑Fi 7, Bluetooth 5.4, USB‑C 포트 여러 개, HDMI 2.1 등이 포함된다.

이 장비가 목표로 하는 것: ‘로컬 AI 실행’

AMD가 강조하는 핵심 메시지는 하나다. AI 개발을 클라우드에서 개인 장비로 가져오는 것이다.

이 미니 PC로 가능한 작업 예시는 다음과 같다.

• 로컬 LLM(대형 언어 모델) 실행 및 테스트
• AI 에이전트와 애플리케이션 프로토타이핑
• 이미지·음성·영상 같은 멀티모달 모델 실험
• AMD ROCm 기반 AI 개발 환경 활용

클라우드 GPU를 매번 임대하는 대신 로컬에서 실행하면 지연시간이 줄고 장기적으로 비용을 절감할 수 있다는 것이 AMD의 주장이다. 일부 개발자 환경에서는 월 수백 달러의 클라우드 비용을 줄일 수 있다고 설명한다.

Nvidia DGX Spark와 비교

Ryzen AI Halo 미니 PC는 흔히 **“개인용 AI 슈퍼컴퓨터”**라고 불리는 새로운 제품군에 속한다. 가장 직접적인 경쟁 제품은 Nvidia의 DGX Spark다.

AMD Ryzen AI Halo

• Ryzen AI Max+ 395 APU
• Zen 5 CPU 16코어
• RDNA 3.5 GPU 40CU
• 최대 128GB 통합 메모리
• Windows 또는 Linux 환경 지원

Nvidia DGX Spark

• GB10 Grace Blackwell 슈퍼칩
• Arm 기반 20코어 CPU
• Blackwell GPU + Tensor 코어
• 128GB 통합 메모리, 4TB 스토리지
• 최대 약 1 페타플롭(FP4) AI 성능

또한 Nvidia는 DGX Spark가 최대 약 2,000억 파라미터 규모 모델을 로컬에서 추론할 수 있다고 홍보하고 있다.

실제 선택 기준은 성능 수치보다 소프트웨어 생태계일 가능성이 크다.

• Nvidia: CUDA 기반 AI 도구와 프레임워크가 매우 성숙
• AMD: x86 PC 환경, 통합 GPU 연산, ROCm 생태계 강조

이미 CUDA 중심으로 개발하고 있다면 DGX Spark가 편할 수 있고, 일반적인 PC 개발 환경을 선호한다면 AMD 플랫폼이 더 친숙할 수 있다.

이 미니 PC의 주요 대상 사용자

AMD가 겨냥하는 사용자는 비교적 명확하다.

• AI 개발자와 연구자
• AI 프로젝트를 진행하는 대학 및 학생
• 클라우드 비용을 줄이고 싶은 스타트업
• 엣지 AI나 로컬 AI 도구를 개발하는 엔지니어

즉, 서버실이 아니라 책상 위에서 바로 AI 실험을 할 수 있는 ‘개인 AI 연구실’ 같은 장비다.

3,999달러 가격이 논쟁이 되는 이유

흥미로운 점은 성능보다 가격 논쟁이 더 뜨겁다는 것이다.

동일한 Strix Halo / Ryzen AI Max+ 395 칩을 사용하는 타사 미니 PC들이 이미 약 2,000~2,200달러 수준으로 예고되거나 판매되고 있기 때문이다.

그래서 일부 개발자들은 다음과 같은 질문을 던진다.

• AMD 공식 시스템이 추가로 제공하는 가치는 무엇인가?
• 단순한 레퍼런스 디자인 이상의 차이가 있는가?

AMD 측 장점으로는 다음 요소가 언급된다.

• AMD가 검증한 레퍼런스 하드웨어
• 개발자용 플랫폼 포지셔닝
• 특정 메모리·스토리지 구성과 지원

하지만 같은 칩을 더 저렴한 가격으로 살 수 있다면 소비자 입장에서 고민이 생길 수밖에 없다는 지적도 나온다.

더 큰 흐름: 개인용 AI 워크스테이션 시대

Ryzen AI Halo 같은 장비는 더 큰 흐름을 보여준다. AI 개발 환경이 클라우드 중심에서 로컬 실행 환경으로 확장되는 변화다.

Nvidia DGX Spark와 AMD Halo 플랫폼은 모두 같은 목표를 갖는다.

“개발자가 서버가 아니라 자신의 책상에서 AI 모델을 실험하게 하자.”

이 흐름이 계속된다면, 과거 딥러닝 시대에 GPU 워크스테이션이 필수가 되었듯 AI 미니 PC도 개발자의 표준 장비가 될 가능성이 있다.

현재로서는 Ryzen AI Halo가 로컬 AI 작업을 위한 가장 강력한 x86 기반 초소형 시스템 중 하나로 평가되지만, 가격 경쟁력 논쟁은 당분간 계속될 것으로 보인다.