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[IT뉴스][프리미엄 픽] 델 프로 맥스 위드 GB10, 데이터 반출 없이 AI 개발… 규제산업 위한 초소형 AI 시스템

온카뱅크관리자

2026-06-29 16:47:34

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="yZHjKHu5Cv">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d13862416b21ba6674f0cf08e9177329ce91821b41ff01de68b5ba821eebd857" dmcf-pid="W5XA9X71lS" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="델 프로 맥스 위드 GB10. 델 테크놀로지스 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/29/dt/20260629164320289utpb.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="QNgBlgmjSy" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/29/dt/20260629164320289utpb.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            델 프로 맥스 위드 GB10. 델 테크놀로지스 제공
           </figcaption>
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          <p contents-hash="7784dddb7d4d69f99e22057008b59651ce8501e7239e31d6a342e8332b4c5134" dmcf-pid="Y1Zc2ZztSl" dmcf-ptype="general"><br> 기업 내 인공지능(AI) 에이전트 도입이 확산하면서 기하급수적으로 늘어나는 토큰 비용이 기업의 주요 우려 사항으로 부상하고 있다. 비용 최적화를 위해 적합한 워크로드를 적합한 컴퓨팅 자원에 배치해야한다는 의견에 힘이 실리고 있다. 모델 학습 등 고도화된 작업은 클라우드에 배치하고, 고성능 엔드포인트 디바이스에서 일상 업무의 생산성을 높이는 작업을 처리해야 한다는 것이다.</p>
          <p contents-hash="597fdaa8762c7f6a6f892602a8a8396e79cc6cd73e99b4e2cf30b0afdb06d386" dmcf-pid="Gt5kV5qFSh" dmcf-ptype="general">로컬 컴퓨팅 환경의 중요성이 커지고 있는 가운데,델 테크놀로지스는 지난해 국내 시장에 가장 먼저 엔비디아 GB10 슈퍼칩을 탑재한 초고성능 시스템, '델 프로 맥스 위드 GB10(Dell Pro Max with GB10)'을 선보였다.</p>
          <p contents-hash="756fb82ec7efb878f35ff8afe9db91bfbd6c63f62069fe9907f9418e9d19b83e" dmcf-pid="HF1Ef1B3WC" dmcf-ptype="general">이 제품은 네트워크 연결 없이 데스크 환경에서 최대 2000억개 매개변수의 대규모언어모델(LLM)을 지원하는 책상 위의 인공지능(AI) 시스템이다. AI 모델을 보안 걱정 없이 비용 효율적으로, 빠르게 미세조정할 수 있도록 설계됐다.</p>
          <p contents-hash="d82d5630c86e0cc1cdb7ed479bcbf354fa378e04d8957d8ca963b239658ff31b" dmcf-pid="X3tD4tb0CI" dmcf-ptype="general">가장 큰 특징은 AI 개발에 특화된 최대 1페타플롭의 AI 연산 성능이다. 128기가바이트(GB) LPDDR5x 통합 시스템 메모리는 물론, 1테라바이트(TB), 2TB 및 4TB NVMe 솔리드스테이트드라이브(SSD) 옵션을 제공해 이를 기반으로 최대 2000억개 매개변수를 가진 언어모델을 로컬 환경에서 직접 프로토타이핑, 미세조정, 추론까지 할 수 있다. 또한, 초저지연 네트워킹을 지원하는 엔비디아 커넥트X-7(ConnectX®7)을 통해 최대 4대까지 클러스터링하여 성능을 극대화할 수 있다.</p>
          <p contents-hash="7500b5b0810c725769bcf721790eb2df685423b3aca20ed59cb274893febfb85" dmcf-pid="Z0Fw8FKpyO" dmcf-ptype="general">하드웨어만큼이나 소프트웨어 스택도 충실하다. 엔비디아 쿠다(CUDA), AI 워크벤치(AI Workbench), 주피터랩(JupyterLab), 독커(Docker) 등 엔비디아 AI 소프트웨어 스택을 기본 탑재해 AI 개발 입문자도 개봉 즉시 모델 개발과 테스트를 시작할 수 있다.</p>
          <p contents-hash="d55cbfe0825f1c85eee47fea74c6f857c5485bbcf48d9af1b542b302c40821a7" dmcf-pid="5upsQpV7hs" dmcf-ptype="general">엔터프라이즈 AI 에이전트 구축을 위한 도구도 갖췄다. 엔비디아 네모클로(NVIDIA Nemoclaw)와 오픈쉘(NVIDIA OpenShell)을 지원해, 기업이 안전한 샌드박스 환경에서 사내 데이터를 활용한 자율형 에이전트를 구축하고 검증할 수 있도록 돕는다. 우분투 리눅스 기반의 엔비디아 DGX 운영체계(OS)를 채택했기 때문에, 로컬에서 개발한 AI 모델을 코드 재작업 없이 데이터센터 환경으로 손쉽게 확장할 수 있다는 점도 큰 장점이다.</p>
          <p contents-hash="1c53fb7cac72b2b1003b6752911e53c05f7bea68200f570a84bdcc77cd61107d" dmcf-pid="17UOxUfzTm" dmcf-ptype="general">오프라인 환경에서 언어 모델을 개발·테스트할 수 있는 샌드박스 환경을 제공하며, TPM 2.0을 탑재해 하드웨어 수준의 보안성을 확보했다. 데이터를 클라우드로 이전하지 않는 구조이므로, 금융·국방·헬스케어 등 민감한 데이터를 다루는 산업군에 특히 이상적이다. 강력한 성능을 컴팩트한 폼팩터에 담아, 사무실·산업 현장·연구소 등 공간 제약이 있는 환경에도 손쉽게 배치할 수 있다. 공기 흐름을 최적화한 섀시 설계 덕분에 장시간 고부하 작업에서도 온도와 소음을 효과적으로 제어하며 안정적인 성능을 유지한다.</p>
          <p contents-hash="f3619ff1349963af086ef7b07f039599bea6a5ac91743328a4fd23df26ec086b" dmcf-pid="tzuIMu4qWr" dmcf-ptype="general">클라우드에서 온디바이스로 확장되는 AI 개발 트렌드 속에서, 델 프로 맥스 위드 GB10은 차별화된 자율성과 유연성을 제공한다. 개발자들은 이 시스템을 통해 다양한 규모의 언어 모델을 신속하게 미세조정·테스트하고, 나아가 데이터센터로 확장하며 AI 시대의 새로운 가능성을 열어갈 수 있을 것으로 기대된다.</p>
          <p contents-hash="83e77ae413032fc08a687f4aa187e8e473bf111be93e684b45c1fefd6858d054" dmcf-pid="Fq7CR78Byw" dmcf-ptype="general">최정서 기자 emotion@dt.co.kr</p>
         </section> 
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