AI 기술이 본격적으로 개인 PC로 확산되면서 하드웨어 요구사항도 크게 달라지고 있습니다. 2025년부터는 단순히 CPU와 GPU만으로는 부족하고, NPU라는 새로운 프로세서가 AI PC의 필수 구성 요소로 자리잡았습니다. 특히 윈도우 Copilot+를 원활하게 사용하려면 40~50 TOPS급 NPU와 대용량 RAM이 필요해졌습니다.
AI PC의 사양은 사용 목적에 따라 크게 세 단계로 나뉩니다. 웹 기반 AI 툴만 사용한다면 중급 사무용 PC로도 충분하지만, 로컬에서 이미지 생성이나 영상 편집을 한다면 고성능 GPU와 대용량 메모리가 반드시 필요합니다. 딥러닝 개발자나 전문가급 작업을 하는 경우에는 400만원 이상의 투자가 불가피합니다.
2026년 AI 기술의 전반적인 동향과 함께 AI PC 시장의 변화를 이해하면 더욱 현명한 선택을 할 수 있습니다.
AI PC의 핵심 구성 요소
AI PC는 기존 컴퓨터와 달리 세 가지 핵심 프로세서를 모두 갖추고 있습니다. CPU는 일반적인 연산을 담당하고, GPU는 병렬 처리와 그래픽 작업을 수행하며, NPU는 AI 연산을 전담합니다. 이 세 가지가 유기적으로 협력해야 AI 작업이 원활하게 진행됩니다.
NPU는 Neural Processing Unit의 약자로, AI 모델 추론과 학습에 특화된 프로세서입니다. 기존에는 GPU가 이 역할을 대신했지만, NPU는 전력 효율이 훨씬 뛰어나고 AI 연산 속도도 빠릅니다. 윈도우 Copilot+를 사용하려면 최소 40 TOPS 이상의 NPU 성능이 필요합니다.
RAM은 AI 모델을 메모리에 로드하는 데 사용되므로 용량이 클수록 유리합니다. 로컬에서 LLM을 실행하거나 이미지 생성 모델을 돌리려면 32GB 이상이 권장되며, 전문가급 작업에는 64GB 이상이 필요합니다. SSD는 모델 파일과 데이터셋을 빠르게 읽어야 하므로 NVMe 방식의 1TB 이상을 선택하는 것이 좋습니다.
입문 단계 AI PC 사양
웹 기반 ChatGPT, Claude, Gemini 같은 클라우드 AI 서비스만 사용한다면 고사양 PC가 필요 없습니다. CPU는 인텔 i5나 AMD 라이젠 5 정도면 충분하고, RAM은 16GB, SSD는 512GB만 있어도 무리 없이 사용할 수 있습니다. GPU는 내장 그래픽으로도 가능하며, 별도의 외장 그래픽카드는 필요하지 않습니다.
이 수준의 PC는 대부분 100만~150만원 대에 구성할 수 있습니다. 사무 작업과 웹 브라우징, 간단한 문서 편집을 주로 하는 사용자에게 적합합니다. 다만 로컬에서 AI 모델을 직접 실행하거나 이미지 생성 같은 작업을 하려면 부족할 수 있습니다.
NPU가 탑재된 최신 AI PC 라인업도 입문형으로 나오고 있습니다. CES 2025에서 발표된 제품들은 NPU를 기본 탑재하면서도 가격대를 낮춰 접근성을 높였습니다. 향후 3~5년을 고려한다면 NPU 탑재 모델을 선택하는 것이 현명합니다.
중급 AI PC 사양 (로컬 AI 실행)
로컬에서 이미지 생성, 영상 편집, 간단한 AI 개발을 하려면 중급 사양이 필요합니다. CPU는 인텔 i7이나 AMD 라이젠 7 이상, RAM은 32~64GB, GPU는 NVIDIA RTX 4070 이상(VRAM 8GB 이상)을 권장합니다. SSD는 1~2TB NVMe 방식으로 선택하는 것이 좋습니다.
이 구성은 Stable Diffusion 같은 이미지 생성 모델을 로컬에서 실행하거나, 중소형 LLM을 돌리는 데 적합합니다. GPU의 VRAM이 중요한데, 8GB 이하면 대형 모델 로드 시 메모리 부족 오류가 발생할 수 있습니다. RTX 4070은 12GB VRAM을 제공해 대부분의 작업을 소화할 수 있습니다.
예산은 200만~400만원대로 형성됩니다. 데스크톱으로 조립하면 가성비가 좋고, AI 노트북은 이동성이 필요한 경우 선택할 수 있습니다. 파워는 750W 이상을 선택해야 GPU와 CPU가 안정적으로 작동합니다.
| 구성 요소 | 권장 사양 | 설명 |
|---|---|---|
| CPU | i7 / 라이젠 7 이상 | 멀티코어 성능 중요 |
| RAM | 32~64GB | 모델 로드용 대용량 필요 |
| GPU | RTX 4070 이상 | VRAM 8GB 이상 |
| SSD | 1~2TB NVMe | 빠른 읽기/쓰기 속도 |
| 파워 | 750W 이상 | 안정적인 전력 공급 |
전문가급 AI PC 사양
딥러닝 모델 학습, 대규모 데이터셋 처리, 전문가급 영상 편집을 하려면 최고 사양이 필요합니다. CPU는 인텔 i9 또는 AMD 라이젠 9, RAM은 64~128GB, GPU는 NVIDIA RTX 4080 또는 RTX 4090(VRAM 16~24GB)을 선택해야 합니다. SSD는 NVMe 방식의 2TB 이상, 파워는 850~1000W급이 필요합니다.
이 수준의 PC는 400만원 이상 투자해야 하며, RTX 4090을 선택하면 500만원을 넘어갑니다. 하지만 대형 LLM을 로컬에서 파인튜닝하거나, 수백만 장의 이미지를 학습시키는 작업에는 이 정도 사양이 필수입니다. GPU의 VRAM이 클수록 배치 크기를 키울 수 있어 학습 효율이 높아집니다.
전문가급 PC는 데스크톱 조립이 기본이며, 쿨링 시스템도 신경 써야 합니다. GPU와 CPU가 고부하 상태로 장시간 작동하면 발열이 심하므로, 수랭 쿨러나 대형 타워 쿨러를 설치하는 것이 좋습니다. 케이스도 공기 흐름이 원활한 모델을 선택해야 합니다.
2025년 AI PC 시장 동향
CES 2025에서는 AMD와 인텔이 모두 NPU 탑재 프로세서를 대거 발표했습니다. AMD는 라이젠 AI 시리즈로 TOPS 성능을 대폭 끌어올렸고, 인텔도 코어 울트라 시리즈에서 NPU를 강화했습니다. 이제 AI PC는 선택이 아닌 표준이 되었습니다.
윈도우 11의 Copilot+ 기능은 NPU가 있어야 제대로 작동하므로, 2026년 이후 출시되는 대부분의 PC에는 NPU가 기본 탑재될 것입니다. 업무용 PC도 AI 기능 탑재가 확대되고 있으며, 생산성 향상을 위한 AI 어시스턴트 기능이 강화되고 있습니다.
노트북 시장에서도 AI PC가 빠르게 확산되고 있습니다. 기존에는 데스크톱만 고성능 GPU를 탑재할 수 있었지만, 이제는 노트북용 RTX 40 시리즈가 보급되면서 이동 중에도 AI 작업이 가능해졌습니다. 다만 배터리 소모가 크므로, 실사용 시간은 짧은 편입니다.
용도별 추천 PC 구성
웹 기반 AI만 사용한다면 i5/라이젠 5에 RAM 16GB, 내장 그래픽으로 충분합니다. 가격은 100만~150만원 선에서 맞출 수 있으며, 사무용으로도 활용 가능합니다. NPU가 탑재된 최신 모델을 선택하면 향후 확장성이 좋습니다.
이미지 생성과 영상 편집을 한다면 i7/라이젠 7, RAM 32GB, RTX 4070 이상이 필요합니다. 예산은 250만원 전후로 잡고, SSD는 1TB 이상으로 선택하세요. 데스크톱 조립이 가성비가 좋으며, 케이스와 쿨러도 신경 써야 합니다.
딥러닝 개발과 전문가급 작업에는 i9/라이젠 9, RAM 64GB 이상, RTX 4080/4090이 필수입니다. 400만원 이상 투자해야 하며, 파워와 쿨링에도 비용을 할애해야 합니다. 장기간 사용을 고려하면 최대한 고사양으로 맞추는 것이 유리합니다.
구매 시 고려 사항
AI PC를 구매할 때 가장 먼저 확인할 것은 NPU 탑재 여부입니다. 2026년 이후에는 NPU가 없는 PC는 AI 기능을 제대로 활용할 수 없으므로, 신형 프로세서를 선택하는 것이 중요합니다. TOPS 수치는 높을수록 좋지만, 일반 사용자는 40 TOPS 이상이면 충분합니다.
GPU는 NVIDIA RTX 시리즈가 AI 연산에 최적화되어 있습니다. AMD의 Radeon도 성능이 좋아졌지만, AI 프레임워크들이 대부분 CUDA를 기반으로 하므로 NVIDIA가 호환성 면에서 유리합니다. VRAM은 최소 8GB 이상을 선택하세요.
RAM은 향후 업그레이드 가능성을 고려해 슬롯 여유를 확인하는 것이 좋습니다. 처음에는 32GB로 시작하더라도, 나중에 64GB로 확장할 수 있으면 비용 부담을 줄일 수 있습니다. SSD는 메인 1TB에 보조 2TB를 추가하는 방식도 괜찮습니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
❓ AI PC에 NPU가 꼭 필요한가요?
2025년 이후 윈도우 Copilot+ 같은 AI 기능을 제대로 사용하려면 NPU가 필수입니다. 40 TOPS 이상의 NPU가 있어야 실시간 번역, 이미지 생성, 음성 인식 등의 기능이 원활하게 작동합니다. 향후 3~5년 사용을 고려하면 NPU 탑재 모델을 선택하는 것이 현명합니다.
❓ 로컬에서 AI 모델을 실행하려면 어떤 GPU가 필요한가요?
이미지 생성이나 중소형 LLM 실행에는 RTX 4070(VRAM 12GB) 이상이 권장됩니다. 대형 LLM 학습이나 전문가급 작업에는 RTX 4080 이상이 필요하며, VRAM이 클수록 더 큰 모델을 로드할 수 있습니다. AMD GPU도 성능은 좋지만 AI 프레임워크 호환성은 NVIDIA가 더 우수합니다.
❓ AI PC 구성에 얼마나 투자해야 하나요?
웹 기반 AI만 사용한다면 100만~150만원, 로컬 AI 실행용은 200만~400만원, 전문가급은 400만원 이상이 필요합니다. 데스크톱 조립이 노트북보다 가성비가 좋으며, GPU와 RAM에 예산을 집중하는 것이 효율적입니다.
❓ RAM은 얼마나 필요한가요?
웹 기반 AI는 16GB로 충분하지만, 로컬에서 모델을 실행하려면 32GB 이상이 권장됩니다. 딥러닝 학습이나 대규모 데이터 처리에는 64~128GB가 필요하며, 향후 업그레이드 가능성을 고려해 슬롯 여유를 확인하는 것이 좋습니다.
❓ AI 노트북과 데스크톱 중 어느 것이 나은가요?
이동성이 필요하면 AI 노트북, 가성비와 성능을 중시하면 데스크톱 조립이 유리합니다. 노트북은 RTX 40 시리즈 탑재 모델이 나왔지만 발열과 배터리 소모가 큰 단점이 있습니다. 데스크톱은 쿨링과 확장성이 뛰어나 장기 사용에 적합합니다.