안녕하세요, AI Matters입니다. 이번 영상은 델 테크놀로지스 포럼 2026 현장에서 직접 살펴본 델의 새로운 AI PC와 워크스테이션, 그리고 GB10·GB300을 활용한 로컬 AI 환경을 소개합니다. 클라우드 AI와 다른 로컬 모델의 특징부터 기업 환경에서 보안과 토큰 비용을 고려해 AI 에이전트를 구성하는 방법까지 현장 시연을 중심으로 살펴봅니다.
델 프로 3·5·7 시리즈와 델 프로 프리미엄 등 새로운 기업용 노트북을 살펴봅니다.
델 프리시전 워크스테이션과 블랙웰 외장 그래픽 구성을 확인합니다.
산업용 3D 작업인 솔리드웍스와 Unity 6 타임고스트 실시간 구동 모습을 살펴봅니다.
작은 크기의 델 프로 5 마이크로 데스크탑과 로컬 AI 에이전트 활용 사례를 확인합니다.
델 프로 맥스 GB10과 델 프로 맥스 위드 GB300을 직접 살펴봅니다.
통합 메모리를 활용하는 로컬 AI 시스템이 대형 로컬 모델 구동에 어떤 의미가 있는지 설명합니다.
NemoClaw 기반 샌드박스에서 네트워크 포트를 필요한 순간에만 허용하는 AI 에이전트 시연을 살펴봅니다.
기업 내부 데이터 처리에서 로컬 모델을 활용해 외부 연결을 제한하고 토큰 사용을 줄이는 방식을 이야기합니다.
영상과 함께 델 테크놀로지스 포럼 2026 관련 내용을 더 자세히 확인하고 싶다면 AI Matters의 관련 기사도 함께 확인해 보시기 바랍니다.
[델 테크놀로지스 포럼 2026 #4] “가치 없는 일에 토큰 10만 개 쓰는 직원, 회사는 막을 방법이 없다”
https://aimatters.co.kr/newsreport/49560/
[델 테크놀로지스 포럼 2026 #5] 로봇이 먼저 무대에 올랐다…“3년 뒤엔 사람 없이 자기들끼리 할까 걱정”
https://aimatters.co.kr/newsreport/49562/
[델 테크놀로지스 포럼 2026 #3] 장동선 “소크라테스의 경고는 절반만 맞았다”…AI 시대에 지켜야 하는 인지 주권
https://aimatters.co.kr/newsreport/49558/
클라우드 AI가 중심이었던 환경에서 로컬 AI는 민감한 데이터를 내부에서 처리하고 필요한 경우에만 외부 시스템과 연결하는 또 다른 선택지가 되고 있습니다. 이번 델 테크놀로지스 포럼 2026에서는 일반적인 AI PC뿐 아니라 GB10과 GB300처럼 로컬 모델과 AI 에이전트 구동을 겨냥한 고성능 시스템까지 직접 확인할 수 있었습니다.
00:00 델 테크놀로지스 포럼 2026 현장
00:25 델이 공개한 새로운 AI PC
00:43 클라우드 AI와 로컬 모델용 PC의 차이
01:03 델 프로 3·5·7과 프리시전 신제품
01:36 델 프리시전 워크스테이션과 블랙웰
02:20 노트북에서 솔리드웍스 산업용 3D 구동
02:41 Unity 6 타임고스트 실시간 렌더링
03:14 델 프로 5 마이크로 데스크탑
03:54 오프라인 AI 에이전트와 샌드박스 시연
04:20 AI 팩토리 데이터를 읽지 못한 이유
04:31 필요한 네트워크 포트만 허용하는 방식
05:06 델 프로 맥스 GB10
05:15 델 프로 맥스 위드 GB300
05:28 GB10과 GB300의 차이
06:19 여러 대의 GB10·GB300 연결
06:38 GB10의 128GB 통합 메모리
06:53 로컬 AI에서 VRAM과 통합 메모리가 중요한 이유
07:25 NemoClaw와 로컬 AI 샌드박스
07:40 재고·물류 관리 AI 에이전트 시연
08:02 네트워크 규칙으로 로컬 AI를 제어하는 방법
08:27 기업 비밀번호와 AI 에이전트 보안
08:51 기업이 로컬 모델에 주목하는 이유
09:13 내부 연산은 로컬, 외부 데이터는 필요할 때만
09:22 실제 워크로드에 로컬 모델을 활용한 경험
09:55 기업 비밀과 로컬 AI 활용
10:15 델의 고성능 로컬 AI PC가 의미하는 것
10:31 델 테크놀로지스 포럼 2026 현장 총정리
11:13 델 테크놀로지스 포럼 2026 마무리
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FAQ
Q. 델 프로 맥스 GB10은 어떤 제품인가요?
A. 영상에서 소개한 델 프로 맥스 GB10은 그레이스 블랙웰 기반으로 로컬 AI 모델을 구동할 수 있는 시스템입니다. 현장 제품은 128GB 통합 메모리를 갖추고 있었으며, 영상에서는 여러 대를 연결하는 구성도 설명합니다.
Q. 로컬 AI 모델을 사용하면 어떤 점이 다른가요?
A. 영상에서는 내부 연산을 로컬 모델에서 처리하고 외부 데이터가 필요한 경우에만 네트워크 접근을 허용하는 방식을 소개합니다. 이를 기업 내부 데이터의 외부 노출을 제한하고 클라우드 AI의 토큰 사용을 줄이는 방법으로 설명합니다.
Q. NemoClaw 샌드박스는 영상에서 어떻게 활용됐나요?
A. 시연에서는 AI 에이전트가 처음부터 모든 네트워크에 접근할 수 있도록 하지 않고 필요한 포트를 명시적으로 허용했습니다. 포트가 닫혀 있을 때는 AI 팩토리 정보를 가져오지 못하다가 해당 포트를 허용한 뒤 데이터를 확인하는 과정을 보여줍니다.
Q. 왜 로컬 AI에서는 메모리가 중요한가요?
A. 영상에서는 일반적인 윈도우 PC의 GPU VRAM과 통합 메모리를 사용하는 시스템의 차이를 중심으로 설명합니다. GB10 역시 통합 메모리를 사용하며, 현장에서 소개된 제품은 128GB 메모리를 갖추고 있어 큰 로컬 모델을 구동하는 용도로 설명됩니다.
제공: AI 매터스



