AI PC & Workstation

AI를 버벅임 없이 쓰려면, PC부터 다시 봐야 합니다

클로드·제미나이·챗GPT 같은 AI를 업무 프로그램과 함께 띄워두는 시대,
메모리와 연산 성능이 부족하면 PC 전체가 느려집니다.
온디바이스 AI 시대에 맞는 PC·노트북·워크스테이션을 제안합니다.
온디바이스 AI

로컬 AI 어시스턴트 구동

Windows AI 기능, 로컬 LLM처럼 PC 안에서 돌아가는 AI는 NPU·GPU 성능과 메모리가 응답 속도를 좌우합니다.

CAD · 3D 설계

고정밀 그래픽 작업

렌더링·시뮬레이션은 GPU 메모리(VRAM) 용량에 좌우됩니다. 모델이 커질수록 VRAM 부족이 작업을 막습니다.

데이터 분석

대용량 데이터 처리

엑셀·BI 툴로 대용량 데이터를 다룰 때는 메모리 용량과 CPU 성능이 속도를 결정합니다.

핵심 스펙, 왜 이게 중요한가
스펙표의 숫자보다, 실제 사용 시나리오에서 무엇이 병목이 되는지가 더 중요합니다.
NPU · 온디바이스 AI 연산
  • NPU 성능 (TOPS) : Windows Copilot+ PC 기준 40 TOPS 이상
  • NVIDIA RTX Spark : CPU·GPU 통합, 최대 128GB 통합 메모리
  • Arm 기반 PC : 전력 효율 우수, 사내 프로그램 호환성 확인 필요
NPU가 약하면 화상회의 효과·음성 인식 같은 상시 AI 기능이 CPU·GPU 자원을 나눠 쓰게 됩니다. "AI 기능을 켜두면 PC가 느려진다"는 체감이 여기서 나옵니다.
메모리 (RAM)
  • LPDDR5X : 저전력·고대역폭, 기판 일체형이라 증설 불가
  • 32GB 이상 권장 : 업무 + AI 동시 구동 기준, 로컬 LLM은 64GB 이상
  • 용량과 대역폭 : 용량은 모델 크기, 대역폭은 응답 속도를 결정
로컬 AI는 모델 전체를 메모리에 올려두고 동작합니다. 용량이 모자라면 아예 실행되지 않고, 대역폭이 낮으면 실행은 되어도 답이 느리게 나옵니다.
GPU · 그래픽 연산
  • 전문가용 GPU : CAD·3D 작업은 VRAM 용량이 한계를 결정
  • 내장 그래픽 : 문서·일반 업무용은 별도 GPU 불필요
  • 듀얼 유즈 : AI와 그래픽 작업 병행 시 VRAM 여유 확보
GPU를 "성능 숫자"만으로 고르면 실패하기 쉽습니다. 실제로는 다루는 파일(3D 모델, AI 가중치)의 크기가 VRAM 용량을 넘는 순간 작업 자체가 안 됩니다.
폼팩터 · 냉각
  • 노트북 : 고성능일수록 발열·소음 관리가 만족도 좌우
  • 데스크톱 워크스테이션 : 확장성과 장시간 부하 안정성 우선
  • 모바일 워크스테이션 : 배터리·무게와 성능 사이의 균형 필요
고성능 부품을 넣어도 냉각이 부족하면 열로 인해 자동으로 속도를 낮추는 현상(스로틀링)이 발생합니다. 스펙표의 최고 성능이 실제 지속 성능과 다른 이유입니다.

하이브리드 AI, 실제로는 이렇게 동작합니다

가벼운 작업은 PC 안에서, 무거운 작업은 클라우드에서 — 구성요소에 마우스를 올리면 아래 설명과 함께 강조됩니다.
사용자 업무 담당자
질문 · 작업 요청
AI PC · 워크스테이션
CPU일반 업무 · 작업 조율
GPU로컬 LLM · 이미지 생성 · 렌더링
NPU상시 AI 기능 · 저전력 처리
메모리 · 32GB 이상 권장용량은 올릴 수 있는 모델 크기, 대역폭은 응답 속도
로컬 즉시 처리 요약·회의 기록·검색 등 반복 작업은 PC 안에서 바로 응답
데이터가 PC 밖으로 나가지 않음
복잡한 작업은
클라우드로
클라우드 AI 대규모 추론 · 최신 정보 클로드 · 제미나이 · 챗GPT
일반적인 동작 예시입니다. 실제 구성은 사용 목적·예산·보안 정책에 맞춰 제안합니다.
CPU
문서·데이터 업무 위주라면 → 별도 GPU 없이 멀티코어 CPU와 내장 그래픽으로 충분한지 먼저 확인하세요.
GPU
로컬 LLM·렌더링을 돌린다면 → 다루는 모델·파일 크기에 맞는 VRAM 용량을 문의하세요.
NPU
Windows AI 기능(Copilot+ PC)을 쓰려면 → NPU 40 TOPS 이상인지 확인하세요.
메모리
LPDDR5X는 기판에 붙어 있어 나중에 증설할 수 없습니다 → 구매 시점에 용량을 넉넉히 정하세요.
용도별 구성 예시
같은 "AI PC"라도 업무 성격에 따라 우선순위가 달라집니다. 대표적인 4가지 시나리오를 제안합니다.
설계 · CAD

3D 모델링 · 렌더링 워크스테이션

GPU — 전문가용 그래픽 카드 (고용량 VRAM) 메모리 — 대용량 구성 권장 폼팩터 — 데스크톱 워크스테이션
파일 크기가 클수록 VRAM 부족이 작업 중단으로 직결되므로, GPU 선택 시 용량을 최우선으로 확인해야 합니다.
데이터 분석

대용량 데이터 처리 업무용 PC

CPU — 멀티코어 우선 메모리 — 대용량 구성 권장 스토리지 — 고속 SSD
GPU보다 메모리 용량과 디스크 속도가 병목이 되는 경우가 많아, 예산 배분 우선순위를 다르게 잡아야 합니다.
임원 · 이동 업무

온디바이스 AI 노트북

NPU — 로컬 AI 비서 상시 구동 배터리 — 장시간 사용 우선 무게 — 휴대성 우선
성능보다 배터리·휴대성이 우선순위인 경우가 많아, NPU 효율이 높은 경량 모델이 적합합니다.
현장 엔지니어링

모바일 워크스테이션

GPU — 중급 전문가용 내구성 — 현장 환경이 거칠다면 러기드 모델 검토 폼팩터 — 휴대 가능한 워크스테이션급
현장에서 CAD·시뮬레이션을 즉시 확인해야 하는 경우, 성능과 휴대성 사이 균형점을 명확히 정의해야 합니다.
함께 진행 가능한 파트너
Dell · HP를 포함해, 아래 파트너로 우선 진행 가능하며 그 외 벤더도 협의를 통해 구성 가능합니다.
Dell HP Lenovo ASUS MSI Microsoft NVIDIA

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