LEADTEK 컴퓨텍스 2026 부스 전경

올해 컴퓨텍스 2026의 중심에는 단연 AI가 있었다. 6월 2일부터 5일까지 타이베이 난강전람관 일대에서 열린 이번 전시는 “AI Together”를 공식 주제로 내세웠고, AI & Computing, Robotics & Mobility, Next-Gen Tech를 핵심 전시 축으로 삼았다. 그중 LEADTEK 부스는 단순히 신형 그래픽카드와 서버를 나열하는 공간이 아니었다. 전시장 한쪽에는 “Build Your Local AI Agent with Ease”라는 문구와 함께 AIDMS 플랫폼이 소개됐고, 다른 쪽에는 NVIDIA RTX PRO Blackwell GPU, WinFast 워크스테이션·서버, NVIDIA DGX Spark, GB300 기반 데스크사이드 AI 시스템이 함께 배치됐다.

현장에서 LEADTEK이 던진 메시지는 분명했다. AI를 클라우드에서만 소비하는 단계에서 벗어나, 기업 내부에 직접 구축하고 운영하는 시대로 넘어가고 있다는 것이다. 공식 출품 정보에서도 LEADTEK은 데스크톱 AI 슈퍼컴퓨터부터 랙 스케일 멀티 노드 인프라까지 이어지는 제품군을 전시하며, AI 에이전트와 피지컬 AI, AI 팩토리 애플리케이션을 지원한다고 설명했다.

데이터센터급 AI를 사무실로 가져오다

LEADTEK은 이번 전시의 방향성을 “데이터센터급 컴퓨팅을 더 가까운 환경으로 가져오는 것”이라고 설명했다. 사무실, 연구실, 중소기업, 부서 단위에서 데이터센터급 AI 컴퓨팅을 활용할 수 있도록 하겠다는 것. LEADTEK은 “Bringing Data Center-Class Computing to the Office”를 핵심 메시지로 제시하며, 온프레미스 AI 개발, 파인튜닝, 대규모 모델 추론, 장시간 동작하는 AI 에이전트 운영을 위한 데스크사이드 AI 슈퍼컴퓨터를 소개했다.

이 접근은 현재 기업 AI 도입의 현실과 맞닿아 있다. 많은 기업이 생성형 AI를 도입하려 하지만, 데이터 보안, 클라우드 비용, GPU 자원 관리, 내부 문서 기반 RAG, 사내 배포 체계 같은 문제에 부딪힌다. LEADTEK 부스는 이 문제를 “고성능 GPU 한 장”이 아니라 하드웨어와 소프트웨어를 묶은 운영 환경으로 풀어내려 했다.

DGX Spark, 책상 위에서 시작하는 AI 개발 플랫폼

부스에서 가장 먼저 눈길을 끈 제품 중 하나는 NVIDIA DGX Spark였다. 외형은 미니 PC에 가까웠지만, LEADTEK이 제시한 포지션은 단순 소형 장비가 아니었다. DGX Spark는 개발자나 연구자가 로컬 환경에서 AI 모델을 실험하고 검증할 수 있도록 만든 개인용 AI 슈퍼컴퓨터에 가깝다.

DGX Spark

DGX Spark는 NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip을 기반으로 FP4 기준 1,000 TOPS AI 성능을 제공하며, 128GB 통합 메모리와 최대 4TB NVMe 저장공간을 갖췄다. 최대 200B 파라미터급 대형 언어 모델을 다룰 수 있고, 두 대를 연결하면 최대 405B 파라미터 모델 추론까지 확장할 수 있다. PyTorch, Jupyter, Ollama 같은 개발 도구를 지원한다는 점 역시 로컬 AI 개발 환경을 겨냥한 구성이다.

DGX Spark

의미는 크기보다 워크플로에 있다. 기업이 AI 모델을 실험할 때 모든 데이터를 외부 클라우드로 올리기 어려운 경우가 많다. DGX Spark는 연구실이나 개발자 책상에서 프로토타입을 만들고, 필요할 경우 데이터센터나 클라우드로 확장하는 흐름을 염두에 둔 장비다.

GB300 데스크사이드 AI 시스템, 서버실과 사무실의 경계를 낮추다

DGX Spark가 개인·소규모 개발 환경에 가까운 출발점이라면, GB300 기반 데스크사이드 AI 시스템은 더 무거운 모델과 지속적인 AI 에이전트 운영을 겨냥한 상위 구성이다. 현장에는 NVIDIA DGX Station 아키텍처와 GB300 Grace Blackwell Superchip 기반으로 구성된 “Ultimate AI Workstation ARS-511GD-NB-LCC”가 함께 소개됐다. 이 시스템은 최대 20PFLOPS AI 성능, 496GB ECC LPDDR5X 온보드 메모리, NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC, 폐쇄 루프 수랭 쿨링, 1600W Titanium 등급 전원공급장치를 갖췄다.

Ultimate AI Workstation ARS-511GD-NB-LCC

이 제품군은 “개발용 워크스테이션”과 “운영용 서버” 사이의 경계를 흐린다. 생성형 AI 환경에서는 모델 개발, 검증, 배포, 추론이 빠르게 반복된다. 특히 제조, 금융, 의료, 공공처럼 외부 클라우드 반출이 어려운 데이터를 다루는 조직이라면, 사무실 내부에서 다룰 수 있는 데이터센터급 AI 장비의 필요성이 커질 수밖에 없다.

RTX PRO Blackwell, 워크스테이션과 서버를 잇는 공통 기반

LEADTEK 부스의 또 다른 축은 NVIDIA RTX PRO Blackwell 라인업이었다. 현장에는 RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, Workstation Edition, Max-Q Workstation Edition을 비롯해 RTX PRO 5000, RTX PRO 4500, RTX PRO 4000, RTX PRO 2000 등 다양한 등급의 전문가용 GPU가 전시됐다. 벽면에 걸린 “From Desktop to Data Center”라는 문구는 이 라인업의 의미를 잘 보여줬다.

RTX PRO Blackwell은 단순한 전문가용 그래픽카드가 아니라, 워크스테이션에서 서버까지 이어지는 AI 인프라의 공통 가속기 역할을 한다. 예를 들어 RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition은 Blackwell 아키텍처, 96GB GDDR7 ECC 메모리, PCIe 5.0 x16 인터페이스, 600W 전력 설계를 갖춘 전문가용 GPU로 소개됐다.

기업 입장에서는 이 확장성이 중요하다. 모든 조직이 처음부터 8GPU 서버나 랙 단위 클러스터를 도입할 수는 없다. 그러나 소형 워크스테이션에서 시작해 2GPU, 4GPU, 8GPU 이상 서버로 확장하려면 같은 GPU 아키텍처와 소프트웨어 스택을 공유하는 것이 유리하다. LEADTEK은 이 흐름을 한 부스 안에서 시각적으로 보여줬다.

WinFast WS855·WS950, 부서 단위 AI 개발을 위한 현실적 선택지

워크스테이션 영역에서는 WinFast WS855와 WS950이 부서 단위 AI 개발 장비로 소개됐다. WS855는 HPC, 3D 시뮬레이션·렌더링, 디지털 콘텐츠 제작, AI·딥러닝 작업을 겨냥한 미드엔드 워크스테이션이다. AMD Ryzen Threadripper PRO 플랫폼, 최대 512GB DDR5 ECC 메모리, 최대 2개의 트리플 폭 또는 더블 폭 GPU, 듀얼 10GbE, IPMI 관리 기능, 1300W 전원공급장치를 지원한다.

WinFast WS855

WS855의 포지션은 명확하다. 로컬 LLM 테스트, 비전 모델 학습, 데이터 전처리, 렌더링, 시뮬레이션처럼 부서 단위에서 반복적으로 수행하는 작업에는 대형 서버보다 접근성이 높은 워크스테이션이 더 적합할 수 있다. 고성능 CPU, ECC 메모리, 원격 관리, 10GbE 네트워킹은 일반 데스크톱 PC와 구분되는 지점이다.

상위 모델인 WinFast WS950은 더 높은 확장성을 겨냥한다. LEADTEK은 WS950을 AI·딥러닝, 디지털 콘텐츠 제작, CAD, 3D 모델링을 위한 하이엔드 워크스테이션으로 소개하며, 최대 4개의 NVIDIA 더블 폭 GPU와 최대 4TB ECC DDR5 RDIMM 구성을 지원한다고 밝혔다. 5U 랙마운트와 타워 구성을 모두 고려한 설계도 특징이다.

WinFast WS950

WinFast GS4852T, AI 팩토리를 겨냥한 4U 멀티 GPU 서버

서버 영역에서는 WinFast GS4852T가 눈에 띄었다. LEADTEK은 이 제품을 AI·딥러닝 GPU 피어링에 최적화된 4U 서버로 소개했다. GS4852T는 8개의 더블 폭 600W GPU 카드를 지원하며, 구성에 따라 최대 10개의 NVIDIA GPU까지 확장 가능한 구조를 갖췄다. 듀얼 Intel Xeon 6900 시리즈 프로세서, 최대 6TB DDR5 ECC 메모리, 8개의 전면 핫스왑 NVMe 베이, 듀얼 10GbE, 4개의 3200W 리던던트 Titanium 전원공급장치도 주요 사양이다.

WinFast GS4852T

이 제품의 의미는 단일 AI 서버를 넘어선다. 대형 언어 모델 추론, 대규모 비전 모델 학습, 렌더팜, HPC 워크로드에서는 GPU 개별 성능만큼 GPU 간 통신, 전원 안정성, 냉각, 스토리지 I/O, 원격 관리가 중요하다. GS4852T는 부서 단위 AI 개발을 넘어 기업 내부 AI 팩토리 구축까지 겨냥한 장비로 볼 수 있다.

AIDMS, LEADTEK 부스의 숨은 핵심

하드웨어가 부스의 외형을 만들었다면, AIDMS는 이번 전시의 핵심 메시지를 완성한 소프트웨어였다. LEADTEK은 시연을 통해 노드 관리, 디스크 저장공간, 데이터셋 할당, GPU·RAM·CPU 자원 배분을 관리하는 웹 콘솔 등을 보여줬다.

LEADTEK은 AIDMS를 MLOps 아키텍처 기반의 AI 관리 플랫폼으로 설명했다. 노코드 모델 학습, 시스템 리소스 관리, 모델 라이프사이클 관리를 통합해 프로그래밍 역량이 부족한 사용자도 AI 모델을 학습·배포·관리할 수 있도록 한다는 것이 핵심이다. 또한 클라우드와 온프레미스 배포, 데이터 라벨링 자동화, LLM·RAG 확장, NVIDIA GPU 자원 최적화 기능도 강조된다.

기업 AI 도입의 병목은 GPU 구매 자체가 아니라 운영에 있다. 누가 GPU를 얼마나 쓰는지, 어떤 프로젝트가 어떤 모델을 학습하는지, 데이터셋과 모델 버전은 어떻게 관리되는지, 학습한 모델을 어떻게 사내 업무에 배포할 것인지가 실제 과제다. AIDMS는 이 문제를 전면에 놓은 플랫폼이다. LEADTEK은 AIDMS를 “AI를 어떻게 활용해야 할지 모르는 조직을 돕는 소프트웨어”로 설명하며, LEADTEK이 GPU 자원을 활용하는 솔루션에 집중하고 있다고 소개했다.

피지컬 AI, 시뮬레이션에서 로봇 배포까지

LEADTEK 부스의 또 다른 전시 축은 피지컬 AI와 지능형 로보틱스였다. 현장에서는 NVIDIA Omniverse와 Cosmos 기반 시뮬레이션, NVIDIA 인증 AI 서버·워크스테이션을 활용한 학습, 실제 로봇 시스템으로의 배포가 하나의 순환 구조로 소개됐다.

LEADTEK은 이를 통해 로봇 완제품이 아니라 로봇을 학습시키고 검증하고 배포하기 위한 인프라를 강조했다. 제조 현장마다 로봇, 카메라, PLC, 데이터베이스, 네트워크 환경이 다르기 때문에 중요한 것은 특정 로봇 한 대보다 그 위에 AI 워크플로를 얹을 수 있는 기반이다. 디지털 트윈 환경에서 학습하고, 시뮬레이션으로 검증한 뒤, 실제 로봇 시스템에 배포하는 구조는 제조업과 물류, 스마트팩토리 분야에서 특히 현실적인 접근이다.

LEADTEK의 방향은 AI 하드웨어 판매가 아니라 AI 운영 환경 구축

컴퓨텍스 2026에서 LEADTEK이 보여준 핵심은 제품 목록이 아니라 계층 구조였다. 개인·개발자 단위에서는 DGX Spark, 부서 단위에서는 WinFast WS855·WS950, 기업 내부 AI 팩토리 단계에서는 GS4852T 같은 멀티 GPU 서버가 자리한다. 그 아래에는 RTX PRO Blackwell GPU가 공통 기반으로 깔리고, 위에는 AIDMS가 GPU 자원과 모델 운영을 관리하는 소프트웨어 계층을 형성한다.

결국 LEADTEK 부스가 던진 질문은 “GPU가 얼마나 빠른가”가 아니었다. 더 본질적인 질문은 “그 성능을 기업 내부에서 어떻게 지속적으로, 안전하게, 효율적으로 운영할 것인가”였다. 컴퓨텍스 2026에서 LEADTEK은 이 질문에 대해 하드웨어, 소프트웨어, 피지컬 AI 워크플로를 묶은 형태로 답했다. GPU 유통과 워크스테이션 공급을 넘어, 기업 AI 인프라를 설계하고 운영하는 통합 솔루션 사업자로 이동하려는 LEADTEK의 방향성이 이번 부스에서 가장 선명하게 드러났다.

한편 컴퓨텍스 행사에서 공개된 리드텍의 엔비디아 블랙웰 기반 시스템 및 AI 솔루션 제품군은 국내 공식 유통사인 서린씨앤아이를 통해 출시될 예정이다.

이준문 기자/jun@newstap.co.kr

ⓒ 뉴스탭(https://www.newstap.co.kr) 무단전재 및 재배포금지