해외여행 중 와이파이가 뚝 끊긴 상황, 혹은 비행기 모드 상태에서 갑자기 외국어 문장을 해석해야 한다면 당황스럽겠죠? 예전에는 인터넷 연결 없이는 꿈도 꾸지 못했던 ‘실시간 번역’ 같은 똑똑한 기능들이 이제는 네트워크 없이도 내 스마트폰 안에서 척척 이뤄지고 있어요.
최신 스마트폰부터 노트북, 자동차에 이르기까지 우리가 쓰는 전자기기들이 점점 더 똑똑해지는 비밀! 단순히 편리함을 넘어 보안은 더 강력하게, 응답 속도는 더 빠르게 만들어주는 이 마법 같은 기술의 중심에는 역시나 ‘반도체’가 있는데요.
이번 ‘반도체의 모든 것’에서는 우리 일상을 획기적으로 바꾸고 있는 온디바이스 AI가 무엇인지, 그리고 왜 전 세계 IT 산업이 이 기술에 주목하고 있는지 핵심만 쏙쏙 뽑아 알려드릴게요!
▪ 온디바이스 AI (On-Device AI) : 외부 클라우드 서버에 의존하지 않고, 스마트폰이나 PC 등 기기 자체에서 AI 기능을 직접 실행하는 기술이에요. 외부 서버로 데이터를 보낼 필요 없이 기기 내부의 하드웨어에서 즉각적으로 연산을 처리하는 것이 특징이죠.
온디바이스 AI의 정의를 알았으니, 이제 우리가 기존에 흔히 알던 AI 방식(클라우드 AI)과는 구체적으로 무엇이 다른지 더 자세히 알아볼까요?
▪연산이 일어나는 ‘처리 위치’가 달라요
기존의 클라우드 AI는 외부의 대규모 데이터센터나 서버로 데이터를 보내 그곳의 컴퓨터가 연산을 처리해요. 반면 온디바이스 AI는 우리가 손에 든 스마트폰이나 책상 위의 PC 같은 기기 자체 하드웨어에서 모든 연산이 직접 이뤄지는 방식이에요.
▪느껴지는 ‘응답 속도’의 차이가 커요
클라우드 AI는 정보를 서버로 보내고 다시 결과를 받는 과정을 거치기 때문에 네트워크 상황에 따라 지연이 발생할 수 있어요. 하지만 온디바이스 AI는 기기 안에서 즉각적으로 연산하기 때문에 훨씬 더 빠르고 매끄러운 응답 속도를 경험할 수 있어요.
▪ 내 정보를 지키는 ‘보안성’이 강화돼요
클라우드 AI를 사용하려면 내 데이터를 외부 서버로 전송해야 하는 과정이 필요한데요. 반대로 온디바이스 AI는 모든 데이터를 기기 내부에서만 처리하고 보호하기 때문에, 중요한 개인정보가 밖으로 나갈 걱정 없이 안심하고 사용할 수 있다는 장점이 있어요.
▪‘인터넷 연결’ 유무에서 자유로워요
클라우드 AI는 상시 인터넷에 연결되어 있어야 하고, 오프라인 상태에서는 기능 사용에 큰 제한이 생겨요. 하지만 온디바이스 AI는 인터넷 연결이 없는 환경에서도 기기 단독으로 똑똑하게 작동할 수 있다는 점이 가장 큰 차별점이에요.
▪각자 잘하는 ‘주요 장점’이 뚜렷해요
클라우드 AI는 방대한 인프라를 활용해 대규모 데이터의 복합적인 연산을 수행하는 데 매우 유리해요. 반면 온디바이스 AI는 사용자의 패턴을 실시간으로 읽고 즉각 반응해야 하는 개인 맞춤형 기능을 구현하는 데 최적화되어 있답니다.
▪ ‘생활 속 대표 사례’로 비교해 보세요
우리가 질문을 던지면 서버에서 답을 찾아주는 ChatGPT나 클라우드 음성비서가 대표적인 클라우드 AI 서비스예요. 이에 비해 스마트폰을 켜자마자 작동하는 얼굴 인식 기능이나 인터넷 없이도 가능한 실시간 번역 등은 온디바이스 AI가 우리 곁에서 수행하고 있는 주요 기능 중 하나예요.
이제 기존 클라우드 AI와 온디바이스 AI가 어떻게 다른지 확실히 감이 오시죠? 그렇다면 온디바이스 AI가 우리 기기 안에서 구체적으로 어떻게 구성되어 작동하는지, ‘3가지 핵심 요소’를 함께 알아볼게요!
▪ 디바이스(Device) : AI가 담기는 ‘그릇’
가장 먼저 AI가 담기고 실행될 수 있는 물리적 하드웨어가 갖춰져야 해요. 우리가 매일 쓰는 스마트폰, PC, 노트북은 물론이고요. 자동차나 공장 자동화 기기 안의 IoT 디바이스, 그리고 신호등이나 주차장에 설치된 센서까지 정말 다양한 시스템들이 온디바이스 AI의 든든한 바탕이 된답니다.
▪디바이스 내장 AI : 기기를 똑똑하게 만드는 ‘두뇌’
디바이스가 몸체라면, 그 안에서 구동되는 인공지능은 두뇌 역할을 담당해요. AI는 크게 두 가지로 나뉘어져요.
- 전통적인 AI : 주로 이미지나 영상 인식 같은 간단한 분류 작업을 수행, 한 번에 한 가지 일만 처리하는 특징이 있어요.
- 생성형 AI: 하나의 AI가 번역, 통역, 음성 대화 등 다양한 작업을 동시에 수행할 수 있어 차별화돼요. 특히 성능이 뛰어난 거대 언어 모델(LLM) 기술이 점점 소형화되면서, 이제는 스마트폰에도 직접 탑재되어 더욱 큰 관심을 받고 있답니다.
▪용도(Purpose) : AI가 수행하는 ‘작업’
마지막 요소는 AI가 기기 안에서 어떤 성격의 일을 하느냐예요. 대부분의 AI는 데이터를 배우는 ‘학습(training)’과 결과를 도출하는 ‘추론(inference)’ 단계를 거치며 작동한답니다.
- 추론 단계 : 현재까지의 온디바이스 AI는 주로 하드웨어 제약 때문에 학습된 결과물을 활용해 답을 내놓는 ‘추론’ 위주로 작동하고 있어요.
- 학습 단계 : 앞으로 반도체 기술이 더 발전해서 기기 안에서 직접 사용자의 데이터를 ‘학습’하게 된다면, 나에게 딱 맞춘 한 단계 더 높은 혁신적인 서비스를 경험할 수 있게 될 거예요.
지금까지 오프라인 실시간 반응이나 개인 정보 보호 같은 온디바이스 AI의 매력적인 장점들을 알아보았어요. 하지만 이렇게 좋아 보이는 온디바이스 AI에도 분명히 해결해야 할 한계점들이 존재합니다.
▪모델 성능과 용도에 근본적인 제한이 있어요
기기에서 실시간으로 AI를 매끄럽게 구동하려면 AI 모델의 크기를 아주 작게 줄이는 ‘경량화’ 과정이 꼭 필요해요. 그러다 보니 거대 언어 모델(LLM) 수준의 고차원적인 지능을 구현하는 데는 아직 어려움이 있답니다. 주로 얼굴 인식이나 키보드 자동완성처럼 특정 기능에 최적화된 형태로 사용되며, 다룰 수 있는 맥락이나 지식의 범위도 제한적일 수밖에 없어요.
▪하드웨어 자원의 물리적 한계가 명확해요
스마트폰은 대규모 데이터센터에 비해 연산 성능이나 메모리 용량, 전력이 훨씬 적고 제한적일 수밖에 없어요. 아무리 고성능 기기라도 서버와 비교하면 연산량의 한계가 존재해서, 기기 내에서 돌리는 AI 모델의 크기를 제한해야만 해요. 만약 기기가 감당할 수 없는 수준의 복잡한 작업이 필요해진다면 결국 다시 클라우드의 도움이 필요하게 된답니다.
▪모델 업데이트와 배포 과정이 복잡해요
클라우드 AI는 서버만 업데이트하면 모두가 즉시 최신 모델을 쓸 수 있지만, 온디바이스 AI는 수백만 대의 기기에 일일이 업데이트를 배포해야 해요. 만약 사용자가 업데이트를 적용하지 않으면 오래된 모델이 그대로 남아 호환성에 혼란을 줄 수도 있어요.
▪ 확장성과 유연성이 구조적으로 부족해요
클라우드에서는 필요할 때 리소스를 유연하게 늘려 더 큰 모델을 사용하거나 여러 대를 동시에 돌릴 수 있지만, 개별 디바이스는 정해진 자체 성능 한도 내에서만 동작해야 해요. 그래서 갑자기 처리해야 할 작업이 많아지거나 동시 다중 요청이 생길 때 대응하는 데 한계가 있답니다.
비록 위와 같은 여러 기술적 제약이 존재하지만, 이를 보완하기 위한 연구가 활발히 진행되면서 온디바이스 AI의 활용 가능성은 더욱 넓어지고 있어요. 그렇다면 온디바이스 AI의 앞으로의 전망은 어떨까요?
현재 글로벌 AI 시장이 급격히 성장하면서 스마트폰뿐만 아니라 자율주행차, 스마트 가전 등 다양한 분야에서 온디바이스 AI 도입이 가속화되고 있어요. 특히 기기 자체에서 데이터를 처리하는 환경이 늘어남에 따라 온디바이스 AI 시장의 규모는 앞으로 더욱 커질 전망이에요.
▪AI의 일상화가 찾아와요
점차 더 많은 디바이스가 AI 연산을 기본 기능으로 제공하게 될 거예요. 이제는 서버를 거치지 않고 일상 속 IT 기기들이 직접 생각하고 판단하는 ‘엣지 디바이스 시대’가 본격적으로 시작되는 것이죠.
▪끊임없는 하드웨어/반도체 혁신이 이뤄져요
앞으로 더욱 효율적인 AI 반도체와 새로운 메모리 아키텍처가 계속해서 등장하며 생태계 전체를 촉진하는 강력한 엔진이 되어줄 것으로 기대돼요.
- NPU(신경망처리장치): 낮은 전력으로도 방대한 데이터를 빠르게 처리하며 인공지능 연산을 전담하는 ‘온디바이스 AI의 핵심 엔진’ 역할을 해요.
- AP(애플리케이션 프로세서): 스마트폰의 두뇌로서 CPU, GPU는 물론 고성능 NPU까지 하나로 합친 통합 칩셋(SoC)으로 진화하며 전체 시스템을 지휘하게 된답니다.
- AI 메모리 아키텍처: 방대한 AI 데이터를 더 빠르게 주고받을 수 있는 효율적인 메모리 기술들이 등장하며 온디바이스 AI 생태계를 더욱 촉진할 전망이에요.
온디바이스AI 발전의 핵심
▪보안과 프라이버시의 가치가 더 높아져요
개인정보 보호 규제가 전 세계적으로 강화되는 흐름 속에서, 데이터를 외부로 보내지 않는 온디바이스 AI는 더욱 각광받게 될 거예요.
지금까지 온디바이스 AI의 정의부터 3대 구성 요소, 그리고 우리가 체감할 장점과 극복해야 할 한계점까지 정말 알차게 살펴보았어요. 특히 이 모든 혁신의 중심에는 NPU와 AP같은 반도체 기술이 있다는 사실을 확인할 수 있었는데요. 이처럼 반도체 기술이 끊임없이 발전할수록 우리 주변의 기기들은 더욱 똑똑해질 것이고, 그만큼 우리의 삶이 얼마나 더 편리해질지 기대해 봐도 좋겠죠?
‘반도체의 모든 것’ 시리즈는 앞으로도 여러분이 궁금해할 흥미로운 반도체 이야기와 함께 찾아올게요. 그럼 우리는 다음 편에서 다시 만나요!
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