ASUS ROG Zephyrus G14 2024, 휴대성과 성능 다 잡았을까? AI 작업자가 직접 써보니!

M2/M3 맥북으로 AI 작업하다 ‘메모리 부족’ 오류를 경험해 본 분들, 정말 많으시죠? 저 역시 휴대성이 좋은 노트북으로 AI 작업을 시도할 때마다 답답함을 느꼈습니다. 하지만 2024년형 ASUS ROG Zephyrus G14를 만나고 나서 생각이 바뀌었습니다. 과연 이 노트북이 작고 가벼우면서도 AI 작업에 필요한 충분한 성능을 제공할 수 있을까요? 제가 직접 사용하며 느낀 점들을 솔직하게 공유해 드립니다.

휴대용 AI 워크스테이션? 주요 스펙 훑어보기

먼저, Zephyrus G14 (2024)의 핵심 스펙부터 살펴보겠습니다. 이 작은 몸체에 어떤 파워가 숨어있는지 한눈에 보실 수 있도록 정리했어요.

카테고리	세부 사양
프로세서	AMD Ryzen AI 9 HX 370 (12코어, 24쓰레드) with NPU
그래픽	NVIDIA GeForce RTX 4070 Laptop (8GB GDDR6 VRAM)
메모리	32GB LPDDR5X (온보드)
저장 공간	1TB PCIe 4.0 NVMe SSD
디스플레이	14인치 ROG Nebula OLED, 2.8K (2880 x 1800), 120Hz, G-Sync
배터리	73Whr
무게	약 1.5 kg (3.31 lbs)
운영체제	Windows 11 Home/Pro

Zephyrus G14 (2024), 이것이 좋고 아쉬웠다

실제 사용하며 느낀 장단점을 가감 없이 이야기해 볼까요?

• 장점:
  • 압도적인 휴대성: 1.5kg의 무게는 RTX 4070을 탑재한 노트북이라고는 믿기 어려울 정도로 가볍습니다. 가방에 넣고 다니기에 전혀 부담이 없어요.
  • 경이로운 OLED 디스플레이: 2.8K 해상도와 120Hz 주사율의 OLED 패널은 색감과 몰입감 모두 최상급입니다. AI 모델의 결과물을 확인하거나 영상 편집 시 매우 만족스러웠어요.
  • 강력한 AI 연산 능력: RTX 4070과 AMD Ryzen AI 9 HX 370의 NPU 조합은 Stable Diffusion, 로컬 LLM 구동에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. 특히 NPU는 윈도우 스튜디오 이펙트나 코파일럿 등의 기능을 매끄럽게 처리해줍니다.
  • 고급스러운 디자인: 심플하면서도 세련된 풀 알루미늄 유니바디 디자인은 게이밍 노트북이라는 느낌이 들지 않을 정도로 아름답습니다.
• 단점:
  • VRAM 용량의 아쉬움: RTX 4070의 8GB VRAM은 Stable Diffusion XL의 배치 사이즈를 늘리거나, 더 큰 로컬 LLM을 구동할 때 한계를 명확히 드러냅니다. ‘조금만 더 많았으면’ 하는 아쉬움이 계속 남았어요.
  • 램 업그레이드 불가: 32GB LPDDR5X는 충분한 용량이지만, 온보드 타입이라 추후 확장할 수 없다는 점은 장기적인 관점에서 아쉽습니다.
  • 발열과 소음: 슬림한 바디에 고성능 부품을 집어넣은 만큼, 풀로드 시 발열과 팬 소음은 피할 수 없습니다. 장시간 고사양 작업을 할 때는 외부 모니터와 함께 쿨링 패드를 쓰는 것이 좋겠다는 생각이 들었습니다.

AI 성능, 직접 체감해 보니

가장 궁금해하실 AI 성능에 대해 자세히 이야기해 볼게요. 저는 주로 Stable Diffusion, 로컬 LLM(Llama 3 8B), 그리고 간단한 Python 머신러닝 모델 학습에 활용했습니다.

Stable Diffusion (SDXL 기준):
저는 주로 SDXL을 이용하는데, RTX 4070 8GB VRAM은 1024×1024 해상도에서 이미지 한 장당 약 4-5초 정도 소요되었습니다. 비교적 빠른 속도지만, 배치 사이즈를 4 이상으로 늘리거나 복잡한 LoRA를 여러 개 적용하면 VRAM 부족 경고가 뜨거나 속도가 현저히 느려지는 경험을 했습니다. 캐주얼한 이미지 생성이나 아이디어 스케치 용도로는 훌륭하지만, 대량 생성이나 복잡한 파인튜닝에는 한계가 있었습니다.

로컬 LLM 구동:
32GB 램과 RTX 4070 조합은 Llama 3 8B 같은 7B-13B 파라미터 모델을 Q4_K_M 양자화 상태로 구동하는 데 전혀 무리가 없었습니다. 토큰 생성 속도도 매우 만족스러웠고, 간단한 질의응답이나 코드 생성 보조 용도로는 데스크톱 못지않은 퍼포먼스였습니다. 70B 이상의 대형 모델은 램과 VRAM 한계로 부분적인 CPU 오프로딩 없이는 버거울 것 같다는 인상을 받았습니다.

Python 머신러닝 학습:
TensorFlow나 PyTorch를 이용한 소규모 데이터셋 학습에서는 쾌적했습니다. 특히 Kaggle 데이터셋을 활용한 실험이나 튜토리얼 학습에는 부족함이 없었죠. 하지만 대규모 이미지 데이터셋을 이용한 모델 학습이나 전이 학습 시에는 역시 VRAM의 압박을 느꼈습니다. 휴대용 노트북임을 감안하면 준수한 성능이지만, 본격적인 연구용으로는 다소 부족할 수 있습니다.

AMD NPU의 활용:
Ryzen AI 9 HX 370에 내장된 NPU는 아직 ML 프레임워크와의 직접적인 연동보다는 Windows Copilot이나 비디오 이펙트 같은 시스템 레벨 AI 기능에서 빛을 발합니다. 백그라운드에서 AI 기능을 실행할 때 CPU와 GPU의 부하를 줄여주어 전반적인 시스템 반응성이 좋았습니다. 미래에는 NPU 활용도가 더 높아질 것으로 기대됩니다.

그래서, Zephyrus G14 (2024)를 사야 할까요? 솔직한 제안

제가 직접 사용해 본 2024년형 ASUS ROG Zephyrus G14는 분명 매력적인 노트북입니다. 하지만 모두에게 완벽한 선택지는 아닐 거예요.

이런 분들께 강력 추천합니다:

• 잦은 이동이 필요한 AI 개발자/아티스트: 카페나 외부에서 가볍게 AI 작업을 하고 싶은 분들께 이만한 대안은 찾기 어려울 겁니다. 뛰어난 디스플레이로 결과물 확인도 용이합니다.
• 준수한 게이밍 성능과 AI 워크로드를 동시에 원하는 사용자: 퇴근 후 게임도 즐기면서, 주말에는 AI 프로젝트를 진행하고 싶은 분들에게 최고의 밸런스를 제공합니다.
• 디자인과 휴대성을 포기할 수 없는 테크 전문가: 아름다운 디자인과 휴대성을 갖추면서도, 웬만한 데스크톱에 준하는 성능을 원하는 분이라면 만족할 것입니다.

이런 분들은 다시 한번 고민해 보세요:

• 대용량 VRAM이 필수적인 AI 연구원/전문가: 8GB VRAM은 분명 한계가 있습니다. Stable Diffusion XL 대량 생성이나 대규모 딥러닝 모델 학습이 주 업무라면, RTX 4080/4090이 탑재된 더 큰 워크스테이션급 노트북이나 데스크톱 GPU를 고려하는 것이 좋습니다.
• 예산이 매우 제한적인 사용자: Zephyrus G14는 프리미엄 라인업인 만큼 가격대가 높습니다. AI 학습용으로 가성비를 최우선한다면, 데스크톱 조립이 더 나은 선택일 수 있습니다.

결론적으로 ASUS ROG Zephyrus G14 (2024)는 ‘휴대성 좋은 AI 작업 환경’이라는 니즈를 완벽하게 충족시켜주는 노트북이라고 생각합니다. 물론 VRAM 한계라는 아쉬움은 있지만, 이 정도의 휴대성과 만듦새에 이 정도의 AI 성능을 담아냈다는 점은 박수쳐줄 만합니다. 당신의 워크플로우에 휴대성이 큰 부분을 차지한다면, 이 노트북은 분명 당신의 기대를 뛰어넘을 것입니다.

#ASUS #Zephyrus G14 #AI 노트북 #RTX 4070 #게이밍 노트북