내 PC에서 AI가 돌아갈까? 게이밍 PC와 노트북 10대로 실측
짧은 답: 됩니다. 게임이 돌아가는 PC라면 AI도 돌아갑니다. 오래된 GTX 1650 게이밍 PC부터 RTX 2080 Ti, 그리고 그래픽카드가 아예 없는 노트북 두 대까지, 실제 PC 10대에서 측정했습니다. 모든 PC에서 AI를 통째로 내 PC에서 돌리며 채팅할 수 있었습니다. 인터넷도 구독도 필요 없습니다. 달라지는 건 속도뿐입니다.
내 PC에서 AI가 돌아갈까?
그래픽카드를 입력하고 RAM을 고르면, 무엇이 돌아가는지, 실제 PC에서 얼마나 빨랐는지, 아직 측정하지 않은 것은 무엇인지 알려 드립니다.
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잘 모르겠다면? 작업 관리자에서 확인하세요. 30초면 됩니다.
이 확인은 브라우저 안에서 실행됩니다. PC 정보는 어디에도 전송되지 않습니다.
숫자
"출력"은 AI가 답을 써 내려가는 속도로, 초당 토큰 수로 나타냅니다. 토큰은 단어의 조각입니다. 한국어는 토큰 수와 글자 수의 관계가 일정하지 않아서, 여기서는 글자 수로 환산하지 않았습니다. 대략 초당 몇 토큰이면 읽는 속도와 비슷하고, 초당 수십 토큰이면 눈으로 따라가기 힘들 만큼 확실히 빠릅니다.
| PC | 그래픽 | RAM | AI 모델 | 출력(토큰/초) |
|---|---|---|---|---|
| 데스크톱 | NVIDIA RTX 2080 Ti, 11 GB | 128 GB | Gemma 4 E4B | 65–71 |
| 데스크톱 | AMD RX 5700 XT, 8 GB | 48 GB | Gemma 4 E4B | 63–72 |
| 데스크톱 | NVIDIA RTX 5060, 8 GB | 32 GB | Gemma 4 E4B | 56 |
| 데스크톱 | NVIDIA RTX 3060, 12 GB | 32 GB | Gemma 4 E4B | 53–55 |
| 데스크톱 | AMD RX 6600, 8 GB | 16 GB | Gemma 4 E4B | 42–44 |
| 데스크톱 | NVIDIA GTX 1660 Super, 6 GB | 16 GB | Gemma 4 E4B | 37–38 |
| 데스크톱 | NVIDIA GTX 1650, 4 GB | 16 GB | Gemma 4 E4B | 약 20 |
| 노트북 | Intel 그래픽만(Core Ultra 5) | 16 GB | Gemma 4 E2B | 14–18 |
| 데스크톱 | AMD RX 580, 8 GB | 16 GB | Gemma 4 E4B | 10–11 |
| 노트북 | Intel Iris Xe만 | 8 GB | Gemma 4 E2B | 5–7 |
그래픽카드를 클릭하면 전체 테스트를 볼 수 있습니다.
2026년 9월과 10월에 실제 채팅과 GreenCube 자체 속도 테스트로, GreenCube를 사용해 측정했습니다. 같은 PC에서도 실행할 때마다 속도가 조금씩 달라서, 여러 번 측정한 경우 범위로 표시했습니다. 측정 방법과 전체 데이터
알게 된 것
1. 힘든 일은 그래픽카드가 합니다. 게임처럼요
RX 5700 XT 데스크톱에서 같은 AI가 CPU에서는 초당 5 토큰, 그래픽카드에서는 72 토큰이었습니다. AI의 대부분은 그래픽카드가 잘하는 종류의 계산입니다. 최근 몇 년 사이의 카드라면, 오래된 GTX 1650(4 GB)이라도 큰 차이를 냅니다.
2. 얼마나 큰 AI가 들어가는지는 VRAM이 정합니다
최고 속도로 돌리려면 AI가 카드 자체 메모리(VRAM)에 들어가야 합니다. 그 데스크톱에는 RAM이 48 GB 있었지만, 더 큰 모델에는 도움이 되지 않았습니다. 120억 파라미터 AI는 8 GB 카드에 짧은 질문까지는 들어갔지만, 채팅이 길어져 카드가 거의 찬 순간 다운됐습니다. AI에는 RAM보다 VRAM이 중요합니다. 하지만 VRAM이 곧 속도는 아닙니다. 측정한 8 GB 카드 네 개는 초당 약 11 토큰(RX 580)부터 72 토큰(RX 5700 XT)까지 차이가 났습니다. 그래서 GreenCube는 카드를 확인한 뒤, 가장 큰 AI가 아니라 들어가는 AI를 고릅니다.
3. 그래픽카드가 없나요? 그래도 됩니다
Intel 그래픽만 있는 평범한 16 GB 노트북은 작은 AI로 초당 14~18 토큰을 출력했고, 완전한 답(설명 하나와 확인 문제 세 개)을 약 20초 만에 냈습니다. 공부와 글쓰기에 충분합니다. 8 GB 노트북도 다른 앱이 메모리를 조금 비워 두면, 실제 채팅에서 초당 5~7 토큰으로 쓸 수 있습니다.
4. 무거운 건 이미지입니다
이미지 생성은 채팅보다 훨씬 무겁습니다. RTX 2080 Ti(11 GB)에서는 8~9초(첫 장은 로딩 중이라 83초), RTX 3060(12 GB)에서는 28초, RX 6600(8 GB)에서는 약 1분, GTX 1660 Super(6 GB)에서는 1분 30초, 16 GB 노트북에서는 약 2분 30초가 걸렸습니다. 8 GB 노트북에서는 이미지를 전혀 만들 수 없습니다. 이미지 AI만으로 약 7 GB가 필요하기 때문입니다.
30초 만에 내 PC 확인하기
- Ctrl + Shift + Esc를 눌러 작업 관리자를 엽니다.
- 성능 탭으로 갑니다.
- 메모리를 클릭합니다. 오른쪽 위 숫자가 RAM입니다.
- GPU를 클릭합니다. 오른쪽 위 이름이 카드 이름이고, 전용 GPU 메모리가 VRAM입니다. Intel 그래픽만 보인다면 별도 그래픽카드가 없는 것입니다.
내 PC에서의 사용감
6 GB 이상 카드
최근 몇 년 사이의 카드라면 대부분 빠릅니다. 테스트에서 초당 37~76 토큰으로 읽는 속도의 몇 배였고, 이미지는 몇 초에서 1분 30초였습니다. 예외는 오래된 RX 580으로 초당 약 11 토큰이었지만, 그래도 읽는 속도보다 빠릅니다.
4 GB 카드, RAM 16 GB
좋습니다. 테스트에서 초당 약 20 토큰이었습니다.
카드 없음, RAM 16 GB
작은 AI로 채팅과 공부에 충분합니다. 이미지는 몇 분 걸립니다.
카드 없음, RAM 8 GB
채팅은 되지만 느립니다. 먼저 다른 앱을 닫으세요. 이미지는 만들 수 없습니다.
왜 내 PC에서 AI를?
내 것이기 때문입니다. 메시지 제한도, 월 요금도 없고, 기차 안이나 산 위, 와이파이가 약한 도서관처럼 인터넷이 없어도 쓸 수 있습니다. 가장 큰 클라우드 AI를 모든 면에서 이기지는 못합니다. 하지만 공부, 글쓰기, 요약, 일상적인 질문이라면 내 카드에서 돌아가는 AI로 충분하고도 남으며, 한도에 걸릴 일도 없습니다.
자주 묻는 질문
AMD 그래픽카드에서도 로컬 AI가 돌아가나요?
네. AMD 카드(RX 5700 XT, RX 6600, RX 580)도 NVIDIA 카드와 나란히 측정했습니다. GreenCube는 두 회사 카드 모두에서 작동하는 Vulkan을 씁니다.
AI에는 VRAM이 얼마나 필요한가요?
필수는 아니지만 4 GB 이상이면 큰 차이가 납니다. 테스트한 PC에서 GTX 1650(4 GB)은 초당 약 20 토큰, RTX 5060(8 GB)은 초당 약 56 토큰을 출력했습니다. VRAM이 많을수록 더 큰 AI를 카드에 올릴 수 있습니다.
그래픽카드 없는 노트북에서도 AI가 돌아가나요?
네. Intel 그래픽만 있는 16 GB 노트북은 작은 AI로 초당 14~18 토큰을 출력했습니다. 읽는 속도보다 빠릅니다. 8 GB 노트북도 되지만 느리고, 이미지는 만들 수 없습니다.
RAM을 늘리면 AI가 빨라지나요?
RAM만으로는 아닙니다. RAM 48 GB 데스크톱에서 같은 AI를 CPU에서 8 GB 그래픽카드로 옮기자 14배 빨라졌습니다. 카드가 없으면 RAM이 중요하지만, 카드가 있다면 가장 중요한 것은 VRAM입니다.
내 PC에서 AI를 돌리려면 인터넷이 필요한가요?
처음 한 번만 필요합니다. 앱과 AI를 내려받고 활성화하기 위해서입니다. 그 후에는 인터넷 없이 채팅할 수 있습니다.