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AI가 '클라우드'를 떠나 책상으로 향합니다.

컴퓨텍스 2026에서 선보인 엔비디아 DGX 스파크와 같은 소형 컴퓨팅 시스템의 등장은 중앙 서버 시스템에 의존하지 않고 대규모 AI 모델을 엣지에서 운영하는 추세를 구체화하고 있습니다.

Báo Thanh niênBáo Thanh niên06/06/2026

대만 타이베이에서 열린 글로벌 기술 행사 컴퓨텍스 2026에서 반도체 및 컴퓨팅 산업의 논의 초점은 "클라우드 AI"에서 "엣지 AI"로 크게 옮겨갔습니다. 데이터 센터 수준의 컴퓨팅 성능이 작업 공간에 직접 배치되는 개인 기기에 통합됨에 따라 하드웨어 산업은 재편되고 있습니다.

반응형 AI에서 자율 에이전트(에이전트 AI)로의 전환

인공지능 열풍 초기에는 사용자들이 OpenAI, Google, Microsoft와 같은 클라우드 서버에 데이터 요청을 제출하고 응답을 받는 방식이 일반적이었습니다. 그러나 이러한 구조는 전송 지연, 대역폭 비용, 원천 데이터 보안 측면에서 많은 한계를 드러냈습니다.

AI 'rời đám mây' về bàn làm việc - Ảnh 1.

엔비디아 DGX Spark는 인공지능(AI)에 특화된 개인용 컴퓨터 제품군으로 베트남에 유통될 예정입니다.

사진: 안 콴

계획 수립, 추론, 그리고 로컬 파일 시스템과의 직접적인 상호 작용이 가능한 자율 소프트웨어 에이전트 세대인 에이전트형 AI의 개발은 하드웨어 인프라에 새로운 요구를 제기하고 있습니다. 이러한 에이전트들은 수동적으로 반응하는 대신, 디지털 인적 자원처럼 실시간으로 끊임없이 쏟아지는 정보를 처리합니다. 데이터의 무결성과 보안을 보장하기 위해, AI 모델을 사용자의 기기에서 오프라인으로 작동시킬 수 있도록 하는 것이 필수적인 기술적 해결책이 되었습니다.

이러한 추세의 대표적인 예로는 컴퓨텍스 2026에서 공개된 DGX Spark AI 개인용 컴퓨터를 들 수 있습니다. 이 기기는 컴팩트한 데스크톱 디자인을 자랑하지만, 단일 엔비디아 GB10 그레이스 블랙웰 슈퍼칩 덕분에 소형 슈퍼컴퓨팅 시스템에 버금가는 성능을 제공합니다.

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이 장치의 독립적인 작동은 고속 대역폭을 갖춘 128GB LPDDR5X 통합 메모리 시스템에 기반합니다. AI 아키텍처에서 메모리 용량과 속도는 대규모 언어 모델(LLM)을 처리하는 능력을 결정하는 중요한 요소입니다. 이를 통해 데이터 엔지니어는 최대 2천억 개의 매개변수를 가진 모델을 클라우드 서버에 배포하는 대신 장치 자체에서 직접 실행할 수 있습니다.

사양 측면에서 블랙웰 아키텍처 GPU는 5세대 텐서 코어(FP4 정밀도)를 통합하여 1페타플롭의 연산 능력을 제공합니다. 20코어 ARM CPU는 로컬 파일 시스템과 AI 모델 간의 데이터 조정을 담당합니다.

AI 'rời đám mây' về bàn làm việc - Ảnh 2.

기업 현장에서 AI 요구 사항을 충족하는 워크스테이션이 이제 소형화되어 다양한 규모에 쉽게 배포할 수 있게 되었습니다.

사진: 안 콴

전시 부스에서는 제조사와 전문 하드웨어 통합 솔루션 제공업체의 동기화된 시스템을 통해 이러한 트렌드에 맞는 인프라 솔루션이 명확하게 구분되었습니다. 대표적인 예로 Leadtek은 Nvidia 인증 시스템 제품군인 워크스테이션과 서버를 선보였습니다. 중소기업의 온프레미스(내부) 운영 요구 사항을 겨냥한 WinFast WS950 AI 워크스테이션은 두 개의 전문가용 Nvidia RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 그래픽 카드를 탑재하여 최대 192GB의 GDDR7 GPU 메모리를 제공하는 멀티 GPU 구성을 지원합니다. 더 나아가, WinFast GS5855T 서버 시스템은 최대 8개의 RTX PRO Blackwell 아키텍처 GPU를 통합하여 고강도 AI 추론 및 학습 작업의 요구 사항을 충족할 수 있습니다.

보안 및 운영 비용 최적화.

로컬 하드웨어 시스템을 통해 엣지에서 AI를 운영하는 것은 오늘날 기술 인프라의 세 가지 핵심 과제를 해결합니다. 첫째는 데이터 보안입니다. 모든 비즈니스 정보, 내부 소스 코드 및 개인 데이터는 인터넷과 격리된 샌드박스 환경에 저장 및 처리되므로 제3자에게 데이터가 유출될 위험이 최소화됩니다.

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컴퓨텍스 2026에서 새로운 엣지 AI 솔루션이 공개되었습니다.

다음은 고정 컴퓨팅 비용 문제입니다. 토큰 단위로 요금이 부과되는 클라우드 인프라를 임대하면 규모가 커짐에 따라 상당한 변동 비용이 발생합니다. 오프라인 하드웨어에서 운영하면 이러한 비용이 고정 자산 투자로 전환되어 장기적인 운영이 최적화됩니다. 마지막으로 로컬 확장성 문제가 있습니다. 고속 연결 프로토콜을 통해 사용자는 엣지 컴퓨팅 시스템을 연결하여 리소스를 공유하고 엣지 모델링 처리 기능을 대규모로 확장할 수 있습니다.

출처: https://thanhnien.vn/ai-roi-dam-may-ve-ban-lam-viec-185260605224532968.htm

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