AI 에이전트용 PC, Dell Pro Max with GB10

AI 에이전트용 PC 등장 Dell Pro Max with GB10 

Dell이 NVIDIA와 협력해 출시한 초소형 고성능 AI 데스크톱(미니 PC)으로, 책상 위에서 데이터센터급 AI 작업을 가능하게 하는 제품.

일반적인 게이밍 PC나 일반 워크스테이션이 아니라 AI 개발자·연구자·에지 컴퓨팅**을 위해 특화된 AI머신.

 

❗️주요 특징❗️

 

- 프로세서 (Superchip) : NVIDIA GB10 Grace Blackwell

→ Arm 기반 Grace CPU (20코어: Cortex-X925 + Cortex-A725) + Blackwell GPU가 하나의 칩으로 통합

→ NVLink-C2C로 CPU-GPU 간 초저지연 연결

 

- 메모리 : 128GB LPDDR5X 통합 메모리 (Unified Memory)

→ CPU와 GPU가 같은 메모리를 공유 → 데이터 복사 오버헤드 거의 없음

 

- AI 성능 : FP4 기준 약 1 PFLOPS (1,000 TFLOPS)

→ 로컬에서 ~200B (2000억 매개변수) LLM 추론/파인튜닝 가능

→ 2대 연결 시 (ConnectX-7 SmartNIC 사용) → ~400B 매개변수 모델도 구동 가능

 

- 운영체제 : NVIDIA DGX OS 7 (Ubuntu 기반) + NVIDIA AI 소프트웨어 스택 전체 포함

→ 개봉 후 바로 Llama-3.1 70B/405B, DeepSeek, Qwen 등 대형 모델 테스트·개발 가능

 

- 폼팩터 : 매우 컴팩트 (손바닥만 한 미니 PC 크기, Micro 형태)

- 스토리지 : 2TB 또는 4TB NVMe SSD 선택 가능

- 네트워킹 : ConnectX-7 (고속 클러스터링 지원) → 2대~수십 대 스케일아웃 가능

- 주 용도 : 로컬 AI 추론(Inference), 파인튜닝, 소규모 훈련, 엣지 AI, 프라이빗 LLM 운영, 개발/테스트 환경

 

❗️가격대❗️

 

- 기본 구성 (128GB + 2TB) → 약 $4,000~$5,500 USD (미국 기준)

- 한국 기준 (부가세·배송 포함) → 약 600~900만 원 선에서 시작 (구성·환율 따라 다름)

- 고용량 SSD나 3년 보증 추가 시 1,000만 원 이상도 흔함

DRAM 가격 폭등 시점에서 128GB 통합 메모리 미니 PC로는 가성비가 괜찮다는 평가. 특히 클라우드 비용 절감 + 데이터 유출 방지 목적으로 사내 프라이빗 AI를 돌리려는 기업·연구소에서 인기.

 

❗️용도❗️

 

1. 코딩 / 에이전트 개발 워크플로우

- 모델 : Devstral-2 123B, GPT-OSS 120B (4-bit 양자화)

- 용도 : 대형 코드베이스 탐색, 리팩토링, 툴 사용 에이전트 빌드, 자동 코드 생성

- 실제 사례 : 개발자가 로컬에서 Devstral-2 123B를 메인 코딩 에이전트로 사용 → codebase 전체를 컨텍스트로 넣고 "이 모듈을 리팩터링 해줘" 명령 → 5~15 tokens/s 정도로 실시간 작업 가능

- Ollama나 vLLM으로 띄워서 VS Code 확장이나 Cursor 같은 툴과 연동 → 클라우드 없이 무제한 반복 프롬프트

- 장점: 데이터 유출 걱정 없이 사내 프라이빗 코드 다룸 + API 비용 0원

 

2. 비즈니스 자동화 / 보고서 생성 (ROI 빠른 케이스)

- 모델 : GPT-OSS 120B 또는 Llama 3.1/3.3 70B~120B

- 용도 : n8n 워크플로우 + LLM으로 주간/월간 보고서 자동화

- 실제 사례 (ServeTheHome 실사용 예시) : 회사 내부 데이터(매출, 트래픽, 로그 등)를 로컬로 불러와서 "이번 주 트렌드 요약 + 그래프 설명 + 추천 액션" 보고서 자동 생성

- 정확도 95% → 99.9% 수준으로 끌어올림 (작은 모델로는 부족했던 부분)

- 결과: 인력 1명분 업무 대체 → 12개월 이내 투자 회수 (클라우드 비용 절감 + 데이터 보안)

- n8n + Ollama 조합으로 노코드 자동화 파이프라인 구축

 

3. 이미지 생성 / 멀티모달 워크플로우

- 모델 : FLUX.1-dev (LoRA Fine-tuning), ComfyUI 워크플로우

- 용도 : 커스텀 이미지 생성, Dreambooth LoRA 파인튜닝

- 실제 사례 : DGX Dashboard에서 ComfyUI 브라우저로 접속 → 로컬에서 FLUX.1 기반 이미지 생성/편집

- 크리에이터가 클라이언트 포트폴리오용 커스텀 스타일 이미지 Fine-tuning (예: 특정 브랜드 아트 스타일 학습)

- 원격 PC에서 VS Code나 브라우저로 접속해 작업 → 데스크톱처럼 편함

 

4. 강화학습 (RL) + 게임 AI 실험

- 모델 : 커스텀 RL 에이전트 + LLM (예: Llama 기반)

- 용도 : 고전 게임 AI 학습부터 시작해 복잡한 시뮬레이션

- 실제 사례 (YouTube 데모) : Tempest 게임을 scratch부터 RL 에이전트 학습 → 수십만 스텝 학습 후 인간 수준 플레이

- 작은 박스에서 완전한 RL 시스템 구동 → "손바닥만 한 AI 슈퍼컴퓨터"라는 표현 나옴

 

5. 엣지 / 보안 / 실시간 분석

- 모델 : Llama 3.3 70B 또는 Vision 모델 (LLaVA-Next 등)

- 용도 : 드라이브웨이 카메라 영상 분석, "새 차 도착 시만 알림"

- 실제 사례 : driveway CCTV 영상 스트림 → 로컬 VLM으로 "새 차량 등장"만 감지 → 불필요한 클라우드 업로드 없음

- 보안팀: 행동 분석, 이상 징후 실시간 탐지 (클라우드 지연 없이)

 

6. 연구 / 프로토타입 빠른 반복

- 모델 : DeepSeek-V3 200B급, Qwen 2.5 72B~200B, Nemotron-4 340B (2대 연결 시)

- 용도 : 가설 테스트, Fine-tuning, Knowledge Graph 생성

- 실제 사례 : 연구자가 Llama 3.3 70B나 120B급 모델로 하루에 수십 번 실험 → 클라우드 대기 없이 즉시

- Text → Knowledge Graph 변환 (unstructured 텍스트 → 그래프 시각화)