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[IT뉴스]에이전틱 AI 시대, 주목받는 ‘책상 옆 AI 어플라이언스’

온카뱅크관리자

2026-11-02 06:27:26

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">엔비디아·AMD 적극 공략…인텔·퀄컴·PC 제조사도 시장 대응</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="8gIGTfTsLJ">
          <p contents-hash="95fd5a86461184f52f35c0a1bbcfae3722f4f7869be9cd2e50aa19aa4f53c77a" dmcf-pid="6aCHy4yOMd" dmcf-ptype="general">최근 인공지능(AI) 기술의 트렌드가 '에이전틱 AI'로 넘어가면서 기업뿐 아니라 개인과 소규모 팀에서도 에이전트를 위한 전용 'AI 어플라이언스'에 대한 관심이 높아지고 있다. 여러 기기와 사용자에 걸친 에이전트의 활동을 한 곳에서 관리할 수 있는 AI 어플라이언스는 클라우드 서비스의 토큰 비용과 민감한 데이터의 외부 전송에 대한 부담을 줄일 수 있다. 여러 기기에서 로컬 AI를 사용하려는 경우 그래픽처리장치(GPU)와 메모리 등의 중복 투자도 줄일 수 있다.</p>
          <div contents-hash="296fee7c33a0b5810a8d32e2082afca8cf08825c02f5f400edd3d93a9259bf47" dmcf-pid="PNhXW8WIne" dmcf-ptype="general">
           PC와 컴퓨팅 관련 주요 업체들도 이러한 시장 가능성에 주목하고 있다. 제품 차원에서는 중앙처리장치(CPU)와 GPU, 신경망처리장치(NPU) 등이 통합된 칩과 대용량 공유 메모리를 사용하는 미니 PC 형태가 주목받는다. 엔비디아의 'DGX/RTX 스파크'가 관심을 모으는 가운데 AMD와 인텔, 퀄컴도 각자의 접근법을 제시하고 있다. PC 제조업체들도 관련 제품군을 정비하고 다양한 제품을 선보이며 시장 수요에 대응하고 있다.  
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="de8d30be4c0264dc7ba787209b461f5445dbc6a284ec5058f846d5d295c490c3" data-idxno="456096" data-type="photo" dmcf-pid="QjlZY6YCeR" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="엔비디아 DGX 스파크를 탑재한 에이수스 어센트 GX10 / 권용만 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/02/552810-SDi8XcZ/20261102062006835ufyk.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="2EyJMlMVLo" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/02/552810-SDi8XcZ/20261102062006835ufyk.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            엔비디아 DGX 스파크를 탑재한 에이수스 어센트 GX10 / 권용만 기자
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="8633db846ce94445107b3d31a721ce35fbaa6ce316ef1659fd45fd9040eb089f" dmcf-pid="xAS5GPGhiM" dmcf-ptype="general"><strong>에이전틱 AI 시대에 현실화된 개인용 'AI 어플라이언스'</strong></p>
          <p contents-hash="b2fe74c29cfdf2977bc0abc98800a842a14dc3ab83990ff8088d48199a4daf04" dmcf-pid="yU6neve4nx" dmcf-ptype="general">에이전틱 AI와 함께 주목받는 개인용 'AI 어플라이언스'는 기존 AI 서버와 AI PC 사이에 있는 제품이다. 하드웨어 구성이나 성능은 AI PC나 워크스테이션과 비슷하지만, 용도는 기존 어플라이언스나 서버에 가깝다. 지금까지 '홈 서버'가 일부 고급 사용자들이 엔터프라이즈급 기술을 가정에서 활용할 수 있도록 했다면, AI 어플라이언스는 최신 로컬 AI 기술을 개인의 사용 환경에 맞춰 활용할 수 있도록 한다.</p>
          <p contents-hash="7d5090c5e1fbb1a322658b52de6b349a2f8528da6d123614a8bb8f83cc17aeee" dmcf-pid="WuPLdTd8MQ" dmcf-ptype="general">개인용 AI 어플라이언스는 외관이나 하드웨어 구성만으로는 미니 PC나 데스크톱 PC와 구분하기 어렵다. 이는 '어플라이언스'의 구분 기준이 사용 목적에 있기 때문이다. 일반적인 PC와 달리 AI 어플라이언스는 사용 목적이 분명하며, 모니터와 키보드, 마우스를 연결해 직접 사용하기보다 서버처럼 AI 에이전트나 응용프로그램 인터페이스(API)를 연결해 사용하는 환경을 전제한다. 일반 PC로도 비슷한 환경을 구축할 수 있지만, 설치와 활용이 상대적으로 단순하다는 것이 어플라이언스의 장점이다.</p>
          <p contents-hash="4ee2a815f50daf4cffd7ecd654103e777d0a8377901a94ee5295b0b16a799d28" dmcf-pid="Y7QoJyJ6JP" dmcf-ptype="general">이러한 AI 어플라이언스는 개인이 사용하는 기기와 서비스의 구성에도 변화를 가져올 수 있다. 한 사람이 여러 기기를 사용하는 환경에서 로컬 AI를 활용하기 위해 모든 기기에 고성능 GPU와 대용량 메모리, 솔리드 스테이트 드라이브(SSD)를 갖출 필요가 없어지기 때문이다. 최근 로컬 AI 모델들은 크기가 작아지면서 성능이 높아지고 있지만 모든 기기에 충분한 하드웨어를 갖추기는 쉽지 않다. 특히 노트북 PC에서는 배터리 사용 중 AI 모델을 실행할 때 배터리 사용 시간과 체감 성능이 문제가 될 수 있다. </p>
          <div contents-hash="dfc826e0b0a3eebfed944f4072cd28a8c720813f9cca71ccfb2c17138f0dda0f" dmcf-pid="GzxgiWiPL6" dmcf-ptype="general">
           개인용 'AI 어플라이언스'는 여러 기기에 분산된 사용자의 AI 수요를 하나의 원격 어플라이언스로 통합할 수 있다. 여기에 에이전트를 결합하면 여러 기기에서 AI를 사용할 때 어플라이언스와 에이전트를 거쳐 로컬 모델과 클라우드 모델을 필요에 따라 모두 활용하는 '하이브리드' 환경을 구현할 수 있다. 이를 통해 데이터 위치와 토큰 비용에 대한 부담을 줄이고, 기기를 바꿔 사용할 때 발생하는 작업 맥락 전환 문제에도 대응할 수 있다. AI를 적극적으로 활용하는 사용자라면 어플라이언스의 구축이 합리적인 선택이 될 수 있다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="87ee4dcc6758c592ecd2fa4859a17711be06c2b8f99e14aa868060b33d778ae9" data-idxno="456097" data-type="photo" dmcf-pid="HqManYnQM8" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="레노버 씽크스테이션 P4(좌), AMD 라이젠 AI 헤일로(우) / 권용만 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/02/552810-SDi8XcZ/20261102062008091ipqf.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="VyTdxhx2iL" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/02/552810-SDi8XcZ/20261102062008091ipqf.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            레노버 씽크스테이션 P4(좌), AMD 라이젠 AI 헤일로(우) / 권용만 기자
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="f7ce0428417e5f32ee7003c654b8e4740660248808722ac5a0d7f1311444bfb8" dmcf-pid="X19M6O6bn4" dmcf-ptype="general">개인용 AI 어플라이언스는 기존 AI PC와는 조금 다른 기준으로 선택할 필요가 있다. 단순한 최대 성능보다 실제 사용할 AI 모델 규모와 필요 성능, 설치 공간, 소비전력 등을 종합적으로 고려하는 것이 좋다. 일반적으로 기존 고성능 데스크톱 PC나 워크스테이션을 활용하는 방법과 고성능 통합 GPU, 대용량 공유 메모리를 갖춘 미니 PC형 제품 사이에서 선택하게 된다.</p>
          <p contents-hash="66de2cc0a16b7c050a5a8cc1e1e833ffdf8e3154921ddc7fe8fc3dbcbe445151" dmcf-pid="Zt2RPIPKdf" dmcf-ptype="general">개인이나 소규모 팀이 사용할 AI 어플라이언스를 선택할 때 가장 먼저 고려할 점은 AI 모델의 크기다. 최근 로컬 환경에서 실용적으로 활용할 만한 모델로는 대략 30B(300억 파라미터)급 모델이 꼽힌다. 이보다 작은 모델은 성능이 아쉬울 수 있고, 큰 모델은 구동에 필요한 하드웨어를 확보하기가 어렵다. 최근에는 모델 구동 환경이 개선되면서 전문가 혼합(Mixture of Experts, MoE) 구조의 모델을 활용하거나 모델 일부를 시스템 메모리로 분산해 GPU 메모리 용량보다 큰 모델도 구동할 수 있게 됐다.</p>
          <p contents-hash="690f25f1db68548bbed302128886a63e17546690afa4bc5ad73818f241e2eb1a" dmcf-pid="5FVeQCQ9dV" dmcf-ptype="general">기존 고성능 데스크톱 PC나 워크스테이션 기반 제품의 장점은 높은 연산 성능이다. 별도의 고성능 GPU를 장착하기 때문에 공유 메모리와 통합 GPU를 사용하는 제품보다 연산 성능에서 유리하다. 다만 대형 AI 모델을 구동할 때는 그래픽 메모리 용량이 문제가 된다. 일반적인 소비자용 그래픽카드 중에는 16GB 수준의 메모리를 탑재한 제품이 많아 30B급 모델 전체를 GPU 메모리에 올리기 어려울 수 있다.</p>
          <p contents-hash="d9dfc2b21ac7d91270ece28ed742b5ebf89185840e1dee5f917a2fe776547cd5" dmcf-pid="13fdxhx2R2" dmcf-ptype="general">이러한 문제는 여러 개의 그래픽카드를 장착해 해결할 수도 있다. 하지만 현실적으로 한 대의 시스템에 장착할 수 있는 그래픽카드 수에는 한계가 있다. PC급 플랫폼에서는 2개, 워크스테이션급에서는 4개 정도의 GPU를 장착하는 것이 일반적인 한계다. 여러 그래픽카드를 장착하면 소비전력도 크게 늘어나 전기요금과 소음, 발열이 부담으로 작용한다. </p>
          <div contents-hash="bc660c126c1f470e9e18d114bb78c65ba5a2cba1b368ec39ae5efc26a2d7a2fb" dmcf-pid="t04JMlMVR9" dmcf-ptype="general">
           반면 프로세서 내장 GPU와 공유 메모리 구조를 사용하는 미니 PC형 제품은 대형 모델을 상대적으로 유연하게 활용할 수 있다는 장점이 있다. 64GB 공유 메모리를 장착한 시스템이라면 로컬 환경에서도 실용적인 성능을 제공하는 30B급 모델을 활용할 수 있다. 별도 그래픽카드를 장착한 시스템보다 처리 속도는 느릴 수 있지만 개인이나 소규모 팀이 사용하기에는 충분한 수준이다. 크기와 소비전력 측면에서도 장점이 있으며, 시스템 전체 소비전력이 고성능 데스크톱용 그래픽카드 한 개보다 적은 경우도 있다.  
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="7bb067c4e66fdedc9d47c6de52dee31c691d91636b5a14bd65b8f279e34fdb20" data-idxno="456098" data-type="photo" dmcf-pid="Fp8iRSRfeK" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="퀄컴 스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림을 탑재한 에이수스 어센트 QN10 / 권용만 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/02/552810-SDi8XcZ/20261102062009322ofmu.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="fNUVbcb0Mn" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/02/552810-SDi8XcZ/20261102062009322ofmu.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            퀄컴 스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림을 탑재한 에이수스 어센트 QN10 / 권용만 기자
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="1a95787ba04bc08cbd894ca090a87a77b2c9be44f21bf8ef3456f63f31a62b6a" dmcf-pid="3U6neve4Mb" dmcf-ptype="general"><strong>엔비디아-AMD 적극 공략에 PC 업계도 가세</strong></p>
          <p contents-hash="f06360cda263165b60b5f2c9d8c39f5dfec93977da9f19e644d0f63603a27b09" dmcf-pid="0uPLdTd8eB" dmcf-ptype="general">현재 개인용 AI 어플라이언스 시장에서 가장 적극적인 움직임을 보이는 기업은 엔비디아와 AMD다. 엔비디아는 'DGX 스파크'와 'DGX 스테이션', 'RTX 스파크' 등을 선보이며 개인용부터 기업용 시장을 겨냥하고 있다. </p>
          <p contents-hash="4a3d382d2870d0f944b03c31071b152b19122a84d62a10173bb426598a6c8089" dmcf-pid="p7QoJyJ6nq" dmcf-ptype="general">'DGX 스파크'는 전용 DGX OS와 소프트웨어 구성을 갖춘 어플라이언스형 제품이다.  최근 기존 128GB 메모리 구성 이외에 비용 부담을 줄이기 위한 64GB 메모리 구성도 선보였다. '커넥트X7'으로 연결 가능한 제품 수도 출시 초기 2대에서 8대까지 확장했다.</p>
          <p contents-hash="ef3c64d104d5f5193a065dce145a63a380ce687d63e5180863177c524604469a" dmcf-pid="UzxgiWiPiz" dmcf-ptype="general">엔비디아의 'RTX 스파크'는 크리에이터와 AI 활용을 위한 하이엔드 PC, 워크스테이션 시장을 겨냥한다. 'DGX 스파크'와 동등한 기술 구성을 바탕으로 AI 어플라이언스 시장에서도 대안으로 고려된다. DGX 스파크와 비교하면 RTX 스파크는 PC 환경에서 친숙한 '윈도'를 사용할 수 있다는 장점이 있다.</p>
          <p contents-hash="55bd62c748230956dfd73f486d3124d195511575b9a8929f294f4ca3299cc0ea" dmcf-pid="uqManYnQM7" dmcf-ptype="general">워크스테이션과 서버급의 'DGX 스테이션'도 업데이트를 통해 윈도를 사용할 수 있게 됐다. 절대적인 가격은 높지만 서버급 성능과 유연성을 워크스테이션급 폼팩터에서 활용할 수 있다는 점에서 가격 대비 성능 경쟁력을 갖춘 제품으로 관심을 모은다.  </p>
          <p contents-hash="ca4bb0382e4a4fd93cf08a37a478e824f50eb4813b969fea66e3d193f3c91635" dmcf-pid="7BRNLGLxeu" dmcf-ptype="general">AMD는 '라이젠 AI 맥스' 시리즈로 개인용 AI 어플라이언스 시장을 개척해 온 기업 중 하나다. 최근 '라이젠 AI 맥스 400 시리즈'는 이전 300 시리즈와 같은 기술을 기반으로 하면서 최대 메모리 지원 용량을 128GB에서 192GB로 50% 확대했다.</p>
          <p contents-hash="0a3c7589aa3c61d7fe1dd12e831d0ff991aa90c1d5ffac422927955aec3e6545" dmcf-pid="zbejoHoMMU" dmcf-ptype="general">메모리 용량이 커진 만큼 구동할 수 있는 AI 모델의 규모도 커져 정교한 작업을 위한 대형 모델을 활용하려는 사용자에게 유리하다. 이 밖에 데스크톱 워크스테이션용 그래픽카드에서도 엔비디아의 동급 제품 대비 더 큰 메모리 용량을 제공하며 경쟁력을 높이고 있다.</p>
          <p contents-hash="53301b1cfe60f87c9c2b996b656093800990c88e8a8bb3014c54dae2eeda0187" dmcf-pid="qKdAgXgRLp" dmcf-ptype="general">인텔은 아직 이 시장을 위한 별도의 제품군을 준비하지 않았다. 현재 대응 가능한 제품은 노트북 PC용 코어 울트라 시리즈 3 중 고성능 GPU를 탑재한 X-시리즈다. 다른 제품과 비교하면 GPU 규모나 메모리 대역폭은 작지만 GPU 연산 성능과 활용성 측면면에서는 주목할 만하다.</p>
          <p contents-hash="78d8388eed176f105cf44c5ebad2707de41c818ddd182c7016fb1c7eacd9f2d1" dmcf-pid="B9JcaZaed0" dmcf-ptype="general">데스크톱 워크스테이션용 그래픽카드에서는 32GB 메모리를 갖춘 '아크 프로 B70'으로 경쟁력을 확보했다. 소프트웨어 지원에 대한 기존의 선입견을 제외하면 충분히 다른 제품의 대안으로 고려할 수 있다. </p>
          <p contents-hash="2680b9f06028e01b4786c6954d607faa38be1f30f201771b3c490cd5be1ef917" dmcf-pid="b9JcaZaee3" dmcf-ptype="general">퀄컴도 별도의 특화 제품군을 준비하지는 않았지만 기존 제품으로 충분히 경쟁력을 갖췄다는 입장이다. 퀄컴은 '스냅드래곤 X2 엘리트' 시리즈를 탑재한 미니 PC를 통해 시장 확대를 노리고 있다.</p>
          <div contents-hash="4603a93632da05d7ee65ebb68cd0d50dfa318998fc6be61a1a108bef67f22fdc" dmcf-pid="K2ikN5NdiF" dmcf-ptype="general">
           스냅드래곤 X2 엘리트는 고성능 CPU와 NPU를 갖춰 적합한 AI 모델과 소프트웨어 환경이 마련되면 경쟁력을 발휘할 수 있다. GPU 성능에서는 경쟁사 대비 다소 아쉬운 모습이지만, 소프트웨어 환경에 따라서는 이러한 한계가 크게 드러나지 않는 경우도 있다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2635df8ede0dae7f2e8934d024ea8cdbc9db38570514efefe8f9d0026bdf1a81" data-idxno="456099" data-type="photo" dmcf-pid="9VnEj1jJit" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="HP의 'AI 스테이션' 포트폴리오 주요 제품 구성 / 권용만 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/02/552810-SDi8XcZ/20261102062010591yucj.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="4EJcaZaeJi" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/02/552810-SDi8XcZ/20261102062010591yucj.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            HP의 'AI 스테이션' 포트폴리오 주요 제품 구성 / 권용만 기자
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="5139637584f3f46aa3e2d2205ceb4777f3583a0716a2d1e710604500b0b1222b" dmcf-pid="2fLDAtAid1" dmcf-ptype="general">PC 제조업체에서는 HP와 델의 움직임이 적극적이다. HP는 'AI 스테이션' 포트폴리오를 통해 10B(100억 파라미터) 규모의 소형 모델부터 600B(6000억 파라미터)급 대형 모델에 이르는 제품군을 제시한다. </p>
          <p contents-hash="a0b8661501a66dbfcbba7d7cc44decca281c22ef5c14caa28aeb77983cfcb417" dmcf-pid="V4owcFcni5" dmcf-ptype="general">AI 스테이션은 기존에 별도로 존재하던 제품들을 로컬 AI와 AI 어플라이언스라는 활용 목적에 맞춰 하나의 포트폴리오로 구성한 것이다. 새로운 제품군을 추가하는 것뿐 아니라 흩어져 있던 제품들을 한데 모아 사용자에게 선택 기준을 제시한다는 점에서 의미가 있다. </p>
          <p contents-hash="ef10b0835c86e0b4ff109dfe4f6aead161ab36423ec957a4e893af4b45e990b7" dmcf-pid="f8grk3kLJZ" dmcf-ptype="general">델은 하이브리드 AI에 대한 접근 방식으로 사용자 가까이에 AI 전용 어플라이언스를 배치하는 '데스크사이드 에이전틱 AI'를 제시한다. 데스크사이드 영역에서 AI 팩토리까지 이어지는 확장성을 고려해 개인과 팀 단위에서 사용하던 AI 환경을 데이터센터까지 확장할 수 있다는 점을 강조한다. 또한 '코드 어시스턴트'와 '리서치 어시스턴트', '프라이빗 어시스턴트' 등 사용자들의 관심이 높은 분야에서 바로 활용할 수 있는 솔루션 구성도 마련했다. </p>
          <p contents-hash="a48327ea8a349ce666749919aa6fcea121ecee3228f0c36d04e3ba5ed9bd01b0" dmcf-pid="46amE0EodX" dmcf-ptype="general">주요 PC 제조사들의 개별 제품 출시도 이어지고 있다. 에이수스는 미니 PC 제품군에서 엔비디아 DGX/RTX 스파크 탑재 제품뿐 아니라 퀄컴 스냅드래곤 X2 엘리트를 탑재한 '어센트 QN10'도 선보였다. 인텔 코어 울트라 시리즈 3 X-시리즈를 탑재한 제품은  'NUC 16 프로' 제품군으로 선보였다. MSI도 엔비디아의 DGX 스파크 탑재 제품에 이어 RTX 스파크 기반 미니 PC를 선보인다. 커세어도 AMD의 라이젠 AI 맥스 시리즈 탑재 'AI300' 제품을 'AI 워크스테이션' 시장을 겨냥해 선보인 바 있다. </p>
          <p contents-hash="fd654d6bb6a4b100378a863006fe34b2010983f6c052909ce4d94666b07767ea" dmcf-pid="8PNsDpDgLH" dmcf-ptype="general">권용만 기자<br>yongman.kwon@chosunbiz.com</p>
         </section> 
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        <p class="" data-translation="true">Copyright © IT조선. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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