서피스 랩톱 울트라, 로컬 AI 성능 입증
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강력한 로컬 AI 성능을 보였지만 배터리 사용 시 성능 저하와 높은 가격이 약점으로 지적됐다.
마이크로소프트(Microsoft)의 서피스 랩톱 울트라(Surface Laptop Ultra)가 로컬 인공지능(AI) 모델 실행 성능을 앞세워 맥북 프로의 대안으로 나왔다. 엔비디아(Nvidia)의 RTX 스파크 N1X 플랫폼과 블랙웰 RTX 그래픽처리장치(GPU)를 탑재해, 전원에 연결한 상태에서는 일부 AI 작업에서 M4 맥스 기반 맥 스튜디오보다 빨랐다는 실사용 평가도 나왔다.1
최대 사양은 GPU 코어 6,144개, 중앙처리장치(CPU) 코어 20개, 통합 메모리 128GB다. 더뉴스택이 시험한 제품은 메모리 64GB와 저장공간 1TB를 갖춘 4,300달러 구성이다. Ollama, Unsloth Studio, Hermes Agent 등 일반적인 로컬 AI 도구를 무리 없이 실행했으며, 네모트론 3.5 볼트(Nemotron 3.5 Bolt)는 초당 56~60토큰을 처리했다.1
모델 구조와 양자화 수준에 따라 성능 차이는 컸다. 밀집형 모델인 큐웬 3.8(Qwen 3.8) 27B는 8비트 양자화에서 초당 89토큰에 그쳤지만, 4비트로 낮추자 2528토큰까지 올랐다. 일부 전문가만 활성화하는 혼합전문가(Mixture-of-Experts) 구조의 젬마 4(Gemma 4) 26B-A4B 8비트 모델은 약 40토큰을 기록했다. 메모리 용량만 크다고 빠른 것은 아니며, 밀집형 대형 모델에서는 메모리 대역폭이 병목이 될 수 있음을 보여준다.1
다만 이동 중 성능과 사용 시간은 약점이다. 140와트 충전기를 뽑자 큐웬 3.8 4비트는 초당 2528토큰에서 약 18토큰으로, 네모트론은 5660토큰에서 4245토큰으로 떨어졌다. 더뉴스택은 AI 작업에서 배터리 구동 시 성능 손실을 약 2025%로 봤다. 이는 배터리에서도 성능의 99.6%를 유지한다는 마이크로소프트의 자체 측정과 차이가 난다. 공식 웹 사용 시간은 12시간이지만, AI를 계속 실행하면 몇 시간 수준일 것이라는 관측도 덧붙였다.1
와이어드 역시 화면과 맥북에 견줄 만한 만듦새, 키보드, 스피커를 높이 평가하면서도 배터리 수명이 맥북 프로에 미치지 못한다고 지적해 7점을 줬다.2 128GB 구성은 5,900달러까지 올라간다. 서피스 랩톱 울트라는 전원과 적절한 양자화 모델을 전제로 강한 로컬 AI 워크스테이션이지만, 맥북 프로를 대신할지는 성능보다 배터리와 메모리 구성에 달렸다.
Footnotes
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출처
- Running local AI models on Microsoft’s Surface Laptop Ultra: What we found — The New Stack
- The Surface Laptop Ultra Takes a Bite of the Apple — Wired
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