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테크 라운지
인공지능은 클라우드에서 시작해 기기의 내부로 들어왔다. 온디바이스 AI는 인터넷 없이도 빠르고 안전하게 작동하며 새로운 AI 시대의 전환점을 보여준다. 글. 함유진 참고자료. SK hynix Newsroom, 한국딥러닝, SAMSUNG SDS
인터넷 보급에 따른 개인용 컴퓨터(PC)의 확산, 스마트폰의 대중화, 그리고 생성형 AI의 등장을 거쳐 ‘온디바이스(On-Device) AI’가 새로운 디지털 패러다임으로 자리 잡고 있다.
‘온디바이스 AI’란 인터넷이나 외부 서버를 거치지 않고 스마트폰·PC·IoT 기기 자체에서 AI 연산을 처리하는 기술을 말한다. 이를 이해하려면 먼저 클라우드 기반 AI를 살펴볼 필요가 있다. 과거에는 기업이 자체
데이터 센터를 구축해 중앙에서 데이터를 처리했지만, 클라우드 컴퓨팅의 확산으로 기기에서 수집한 데이터를 대규모 서버에서 분석하고 결과를 제공하는 방식이 보편화되었다. Chat GPT, Claude 등 대부분의 생성형
AI도 이러한 클라우드 기반 구조 위에서 작동하며 개별 기기로는 처리하기 어려운 대규모 연산과 학습을 수행한다. 다만 클라우드 기반 AI는 중앙 서버에 의존하기 때문에 인터넷 연결이 끊기거나 서버 장애가 발생하면
서비스가 제한되거나 중단되는 단점이 있다.
반면 온디바이스 AI는 데이터가 외부로 전송되지 않고 기기 내부에서 직접 연산이 이루어지므로 네트워크 지연 없이 실시간 처리가 가능해 오프라인 환경에서도 안정적으로 활용할 수 있다. 즉 클라우드와 연결하지 않아도
기기에 탑재된 AI 모델을 불러와 즉시 추론을 수행할 수 있다, 최근에는 연산을 가속화하기 위한 NPU(Neural Processing Unit) 인공지능(AI) 및 머신러닝 작업에 특화된 하드웨어 가속기가
내장되면서 일부 복잡한 연산까지도 클라우드를 거치지 않고 디바이스에서 처리할 수 있게 되었다.
온디바이스 AI의 가장 큰 장점은 빠른 응답 속도에 있다. 클라우드를 경유하지 않고 기기 내부에서 곧바로 연산과 디코딩을 수행하기 때문에 네트워크 지연(latency)을 최소화할 수 있다. 이 덕분에 음성 인식,
번역, 얼굴 인식 등 실시간 처리가 중요한 서비스에서 특히 효과적이며 신속한 의사결정이 필요한 산업용 로봇, 자율주행 차량, 스마트 제조 공정 등에도 활용될 수 있다. 또한 데이터를 중앙 서버로 전송하지 않고 기기
내부에서 처리하기 때문에 보안 측면에서도 유리하다. 별도의 데이터 제공 없이 AI 기능을 실행할 수 있어 금융·의료·군사 등 보안을 중시하는 분야에서 활용 가치가 높을 것으로 예상된다.
이러한 장점을 바탕으로 주요 빅테크 기업들은 온디바이스 AI를 자사 기기의 핵심 경쟁력으로 내세우고 있다. 구글은 안드로이드 기기에 경량 언어 모델인 ‘제미나이 나노(Gemini Nano)’를 탑재하여 인터넷 연결
없이도 실시간 통역, 사진 편집, 문서 요약 등을 수행하는 기능을 선보였으며 애플 역시 강력한 ‘뉴럴 엔진(Neural Engine)’을 기반으로 사용자의 개인정보를 보호하는 AI 기능을 구현하는 데 집중하고 있다.
나아가 모바일 칩 설계의 핵심 기업인 Arm은 온디바이스 AI 성능을 극대화한 ‘루멕스(Lumex) CSS’ 플랫폼을 출시하여 파트너사들이 더욱 빠르고 효율적인 AI 기기를 개발할 수 있도록 지원하고 있다.
글로벌 AI 산업의 고도성장에 따라 온디바이스 AI의 도입은 더욱 가속화될 전망이다. 이미 모바일 기기 분야에서는 온디바이스 AI가 기본 기능으로 자리 잡았으며 앞으로는 가전, 자동차, 웨어러블 등 다양한 영역으로
확대돼 일상 속에서 보편화될 것으로 예상된다. 다만 온디바이스 AI는 아직 개발 초기 단계에 있으며 여러 기술적 한계가 존재한다. 우선 기기에서 직접 실행할 수 있도록 모델을 경량화해야 하므로 복잡한 연산을 처리하는
데 제약이 따른다. 또한 연산이 기기 내부에서 이루어지기 때문에 배터리 소모가 커질 수 있다. 중앙 서버에서 데이터를 일괄적으로 관리하는 클라우드와 달리 온디바이스 AI는 각 기기에 설치된 모델을 개별적으로
업데이트해야 하므로 최신 버전과의 호환성 문제가 발생할 수 있다.
이러한 한계가 있지만 양자화, 프루닝, 지식 증류 같은 경량화 기술을 통해 모델을 더 작고 가볍게 만들고, 메모리 활용을 효율화해 처리 속도와 전력 효율까지 높이는 등의 지속적인 연구가 이어지고 있다.
