갤럭시 북4 울트라, AI 작업용으로 진짜 ‘이 정도’였을까? (feat. 솔직 후기)

🔥 AI 작업, 혹시 노트북으로 ‘VRAM 부족’ 메시지에 절망하셨나요?

저는 AI 그림 생성이나 로컬 LLM을 돌리면서 "Out of Memory" 메시지를 수없이 봐왔습니다. 늘 휴대성과 성능 사이에서 고민하던 제게, 삼성 갤럭시 북4 울트라는 마치 꿈의 AI 노트북처럼 다가왔죠. 과연 이 녀석이 정말 이동 중에도 강력한 AI 작업을 처리할 수 있을까요? 직접 사용해보고 그 솔직한 경험을 공유해 드립니다.

✨ 주요 스펙 한눈에 보기

제가 테스트한 갤럭시 북4 울트라의 주요 사양은 다음과 같습니다. 특히 AI 성능의 핵심인 GPU와 RAM을 주목해주세요.

항목	사양
프로세서	Intel Core Ultra 9 185H (NPU 포함)
그래픽	NVIDIA GeForce RTX 4070 Laptop GPU (8GB GDDR6)
RAM	32GB LPDDR5X (최대 64GB)
저장장치	1TB NVMe PCIe 4.0 SSD (최대 2TB)
디스플레이	16인치 Dynamic AMOLED 2X, 2880×1800, 120Hz, 터치
배터리	76 Wh
무게	약 1.86 kg
출시가 (시작가)	약 ₩3,300,000

👍 제가 직접 느낀 갤럭시 북4 울트라의 진짜 강점과 아쉬운 점

• 강점:
  • 강력한 RTX GPU 성능: 모바일 RTX 4070은 노트북에서는 거의 최상급이죠. 덕분에 Stable Diffusion 같은 AI 이미지 생성 속도가 인상적이었어요.
  • 놀라운 AMOLED 디스플레이: AI로 만든 결과물을 보정하거나 영상 작업을 할 때, 이 디스플레이는 정말 압도적입니다. 색감 표현이 예술이에요.
  • 생각보다 뛰어난 휴대성: 이 정도 성능의 노트북이 2kg도 안 된다는 건 분명한 장점입니다. 이동 중에도 AI 작업을 이어갈 수 있죠.
  • NPU 탑재: 인텔 Core Ultra 프로세서의 NPU가 내장되어 있어, 아직은 초기 단계지만 향후 AI 최적화 앱에서 더 큰 잠재력을 보여줄 것으로 기대됩니다.
• 아쉬운 점:
  • 여전히 높은 가격: 아무리 좋다고 해도 일반 사용자에게는 부담스러운 가격대입니다. 이 가격이면 데스크톱 PC를 맞출 수도 있죠.
  • 장시간 AI 작업 시 발열 및 쓰로틀링: Stable Diffusion으로 연속 이미지를 생성하거나 LLM 모델을 장시간 돌릴 때, 쿨링 시스템이 한계에 부딪히는 것을 느꼈습니다. 성능 저하(쓰로틀링)가 발생했어요.
  • AI 작업 시 빠른 배터리 소모: 고성능 GPU를 풀로드할 경우, 배터리가 눈에 띄게 빨리 소모됩니다. 항상 전원 어댑터를 휴대하는 것이 좋습니다.
  • 8GB VRAM의 한계: RTX 4070이 강력하지만, VRAM 8GB는 고해상도 SDXL 생성이나 복잡한 LLM 모델 실행 시 여전히 아쉽게 느껴집니다. ‘Out of Memory’에서 완전히 자유롭지는 못했어요.

💻 AI 작업, 갤럭시 북4 울트라는 어느 정도까지 해낼까? (심층 분석)

가장 궁금해하실 AI 성능에 대해 자세히 이야기해볼게요. 저는 주로 Stable Diffusion (SDXL)과 로컬 LLM (Ollama, LM Studio)을 중심으로 테스트했습니다.

1. Stable Diffusion (SDXL) 성능

RTX 4070의 힘 덕분에 SDXL 모델 기준, 1024×1024 해상도로 이미지를 생성할 때 초당 약 2.5~3.5 이터레이션(it/s) 정도를 기록했습니다. 이 정도면 만족스러운 속도라고 할 수 있죠. 다만, 1536×1536 이상의 고해상도 이미지를 생성하거나 Lora 여러 개를 복합적으로 사용할 때는 VRAM 8GB의 한계가 명확했습니다. ‘OOM(Out Of Memory)’ 에러를 몇 번 마주했어요. 즉, 간단한 AI 이미지 생성이나 미드레인지급 작업에는 훌륭하지만, 전문가 수준의 고품질/대량 생성에는 아직 데스크톱 GPU를 따라가기 어렵다는 결론입니다.

2. 로컬 LLM (대규모 언어 모델) 추론 속도

Ollama와 LM Studio를 이용해 7B, 13B 파라미터 규모의 모델들을 구동해봤습니다. 7B 모델은 대부분 무리 없이 구동되었고, 추론 속도도 제법 빨랐습니다. 문서 요약이나 코드 생성 등 간단한 작업을 수행하기에 충분했어요. 하지만 13B 모델 이상으로 넘어가자 텍스트 생성 속도가 눈에 띄게 느려지는 것을 체감했습니다. 물론 아예 불가능한 건 아니지만, 답답함을 느낄 정도였습니다. NPU는 아직 LLM 추론에 있어서 GPU만큼 범용적인 역할을 하지는 못했습니다. 향후 소프트웨어 최적화에 따라 달라지겠지만, 현재로서는 GPU의 성능이 핵심이었습니다.

⚡️ 저의 솔직한 ‘크리티컬 테이크’

갤럭시 북4 울트라는 분명 훌륭한 노트북입니다. 특히 휴대성 좋은 고성능 노트북이 필요한 크리에이터나 개발자에게는 최고의 선택지 중 하나일 거예요. 하지만 오직 ‘AI 작업’만을 위해 이 노트북을 구매하려 한다면, 몇 가지 현실적인 기대치를 조정할 필요가 있습니다. 데스크톱 RTX 4080/4090급의 AI 성능을 기대한다면 실망할 수 있어요. 8GB VRAM은 여전히 많은 AI 모델에 있어 진정한 ‘울트라’ 급의 자유로움을 제공하지는 못합니다. 이동 중에 AI 작업을 빠르게 검토하거나 가볍게 수행하기에는 완벽하지만, 대규모 데이터셋 트레이닝이나 복잡한 모델 개발용으로는 한계가 명확합니다.

🤔 그래서, 갤럭시 북4 울트라 누구에게 추천하고 누구는 말릴까? (최종 결론)

제가 내린 최종적인 결론은 이렇습니다.

• 👍 이런 분께 강력 추천해요:
  • 이동이 잦은 AI/ML 개발자 또는 크리에이터: 출장이나 카페 등 다양한 환경에서 AI 작업을 병행해야 하는 분이라면 만족도가 높을 거예요.
  • 강력한 성능과 뛰어난 디스플레이를 모두 원하는 분: AI 작업 외에도 영상 편집, 3D 렌더링 등 고성능이 필요한 작업에 노트북 하나로 다 해결하고 싶은 분.
  • 최신 기술과 삼성 생태계를 선호하는 분: 삼성 기기 간의 연결성과 AI 최적화 기능을 충분히 활용하고 싶은 분이라면 충분히 매력적입니다.
• 👎 이런 분께는 다른 대안을 찾아보세요:
  • 오직 최고 수준의 AI 작업 성능만을 추구하는 분: 대규모 모델 학습이나 고해상도 AI 이미지 무한 생성 등 데스크톱 워크스테이션급 AI 성능을 기대한다면, 데스크톱 PC나 클라우드 솔루션이 더 합리적입니다.
  • 예산이 매우 한정적인 분: 고가의 제품인 만큼, 예산이 제한적이라면 가성비 좋은 다른 노트북이나 데스크톱을 고려하는 것이 좋습니다.

결론적으로 갤럭시 북4 울트라는 ‘이동성을 겸비한 최강의 AI 파트너’를 찾는 분들에게는 최고의 선택이 될 수 있습니다. 하지만 ‘데스크톱 AI 워크스테이션의 완전한 대체재’를 기대한다면, 그 기대치를 살짝 낮추는 것이 현실적일 것 같습니다.

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