델 테크놀로지스는 한국 기업의 69%가 PC 구매 시 AI 기능을 가장 중요하거나 필수적인 기준으로 보고 있다고 밝혔다. 72%는 향후 5년간 워크스테이션 보유 대수 증가를 예상했으며, AI PC와 워크스테이션이 업무 생산성과 고성능 AI 개발을 아우르는 핵심 인프라로 자리잡고 있다고 분석했다.
Dell Technologies said 69% of Korean companies view AI capabilities as the most important or essential factor when purchasing PCs. The company also found that 72% expect workstation deployments to increase over the next five years, highlighting AI PCs and workstations as core infrastructure for both productivity and advanced AI workloads.
델 테크놀로지스가 아시아태평양 지역 기업들이 AI 도입의 실험 단계를 넘어 실행 단계로 이동하고 있다고 분석하며, 한국 기업의 69%가 PC 구매 시 AI 기능을 가장 중요하거나 필수적인 기준으로 꼽았다고 밝혔다. 한국 응답 기업의 72%는 향후 5년간 워크스테이션 보유 대수가 증가할 것으로 예상했다.
델 테크놀로지스는 인텔, IDC와 함께 AI PC와 워크스테이션 관련 보고서 2건을 발간했다. AI PC 보고서 미래 대응형 인력: AI PC 도입의 전략적 타당성과 워크스테이션 보고서 워크스테이션으로 구현하는 미래 지향적 컴퓨팅은 2025년 10월 아시아태평양 지역 IT·비즈니스 의사결정자를 대상으로 진행한 설문을 바탕으로 작성됐다. 두 보고서에는 각각 720명, 960명이 참여했다.
보고서에 따르면 한국 기업의 AI PC 도입률은 37%로 아시아태평양 평균 48%보다 낮았지만, 도입 지연에 대한 경계감은 더 높게 나타났다. 응답 기업의 33%는 AI PC 도입이 늦어질 경우 핵심 인재가 경쟁사로 이동할 가능성을 우려했고, 운영 비효율과 비용 증가에 대한 우려도 33%로 집계됐다. 시장 주도권 상실 우려는 32%였다.
AI PC 파트너를 고를 때 중요하게 보는 요소로는 보안 64%, 생태계와 ISV 인증 59%, 총소유비용 53%가 꼽혔다. 델 테크놀로지스는 한국 기업이 AI PC를 단순한 단말이 아니라 보안성과 관리 효율, 장기 운용 관점에서 검토하고 있다고 설명했다.
AI PC가 가장 큰 영향을 미칠 업무 영역으로는 IT 운영이 42.7%로 가장 높았다. 이어 엔지니어링·연구개발과 고객 서비스가 각각 32%를 기록했다. 고객 서비스 비중은 아시아태평양 평균 20.1%보다 11.9%포인트 높았다.
보고서는 AI PC가 로컬에서 AI 워크로드를 처리해 클라우드 의존도를 낮추고 응답 속도를 높이는 점에 주목했다. 데이터 프라이버시와 보안을 강화하는 동시에, IT 부서가 디바이스 배포와 관리를 체계적으로 통제할 수 있다는 점도 장점으로 제시됐다.
아시아태평양 지역에서 AI PC 도입률이 50%를 넘는 기업들은 일반 PC 사용 시와 비교해 생산성이 30% 향상됐고, 직원 1인당 하루 평균 2.17시간의 업무 시간을 절감한 것으로 집계됐다. 영업 조직의 제안서 작성 시간 단축, 재무·운영 조직의 분석 주기 가속화, 엔지니어링 조직의 문서 검토 효율 향상 등이 대표 사례로 제시됐다.
워크스테이션 수요도 함께 확대되고 있다. 아시아태평양 응답자의 97%는 AI와 머신러닝 모델 활용에 필요한 고성능 솔루션으로 워크스테이션을 꼽았다. 한국 기업 응답자의 72%는 향후 5년간 워크스테이션 보유 대수가 늘어날 것으로 전망했다.
한국 기업의 절반 이상은 이미 AI 워크로드에 워크스테이션을 폭넓게 활용하고 있었다. 데이터 준비에 57%, 모델 미세 조정에 52%가 워크스테이션을 사용한다고 답했다. 워크스테이션 선택 기준으로는 장기적인 비용 효율성이 주요 항목으로 꼽혔다.
델 테크놀로지스는 AI PC와 워크스테이션이 엔터프라이즈 AI 전반을 연결하는 AI 컴퓨팅 연속체의 핵심 축이라고 분석했다. 일상적인 업무 생산성 향상부터 고성능 AI 개발과 전문 워크로드 처리까지 서로 다른 역할을 맡으면서도, 기업의 AI 실행 전략 안에서 상호 보완적으로 작동하고 있다는 설명이다.