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온디바이스 AI가 스마트폰, 노트북, 웨어러블 기기의 핵심 기술로 떠오르고 있습니다.
클라우드 의존 없이 기기 자체에서 AI 연산을 수행하는 이 기술은 빠른 반응성과 개인정보 보호에 뛰어나며, 최신 스마트기기 대부분에 탑재되고 있습니다.
이번 포스팅에서는 2025년 기준 온디바이스 AI의 정의, 주요 기능, 활용 사례, 기업 전략까지 정리해 드립니다.
(이 포스팅은 초보용으로 온디바이스 AI를 이해하기 위한 포스팅입니다. 파란색 글자는 용어에 대한 해설로 연결되어 뜻을 알아보도록 링크한 것입니다.)
온디바이스 AI란 무엇인가?
온디바이스 AI(On-device AI)는 클라우드가 아닌 스마트폰, 태블릿, PC 같은 로컬 기기에서 AI 모델을 직접 실행하는 기술입니다. 인터넷 연결 없이도 AI 기능을 사용할 수 있으며, 낮은 지연 시간, 보안성 강화, 전력 효율성 등에서 강점을 보입니다.
왜 지금 온디바이스 AI인가?
2025년 현재, 생성형 AI 기능이 본격적으로 상용화되면서 개인정보 보호에 대한 요구가 커졌고, 이에 따라 클라우드 대신 로컬 연산을 선호하는 흐름이 강화되었습니다. 또한 저전력 고성능 NPU(신경망처리장치)의 발전으로 모바일에서도 고급 AI 기능을 무리 없이 사용할 수 있게 되었습니다. 삼성이 휴대폰 마케팅에 적극 활용하고 있습니다.
주요 기능 및 활용 사례
1. 실시간 번역 및 음성인식: 삼성 갤럭시 S24의 텍스트 번역 키보드, 아이폰의 Siri 실시간 명령 인식 등은 대표적인 예입니다. 삼성 휴대폰 광고를 보면 이해하기 쉽습니다.
2. 이미지 및 영상 처리: 온디바이스 AI는 사진 내 인물 자동 분리, 배경 제거, 인공지능 사진 추천 등 기능을 제공합니다.
3. 맞춤형 콘텐츠 추천: 사용자의 위치, 시간, 검색 습관에 따라 개별화된 추천을 실시간 제공합니다.
기술적 구성 요소
온디바이스 AI는 세 가지 주요 요소로 구성됩니다.
1. NPU 탑재
신경망처리장치(NPU)는 AI 연산 전용으로 설계된 칩으로, GPU보다 전력 효율이 뛰어나 모바일 환경에 적합합니다.
2. 경량화된 AI 모델
GPT-3.5와 같은 대형 언어 모델을 모바일에서도 구현 가능하도록 파라미터 수를 최적화한 모델이 탑재됩니다.
3. 하드웨어 통합 최적화
애플(M 시리즈 칩), 삼성(엑시노스), 퀄컴(Snapdragon X Elite) 등 제조사는 하드웨어에 최적화된 AI 연산 구조를 개발하고 있습니다.
온디바이스 AI의 장점과 과제
장점: 빠른 응답 속도, 오프라인 동작, 개인정보 유출 방지, 서버 비용 절감
과제: 전력 소모 최적화, 다양한 앱 생태계 확보, 멀티모달(음성+영상+텍스트) 통합 구현
2025년 주요 기업 전략
글로벌 기업들도 온디바이스 AI에 집중하고 있습니다.
- 삼성: 가우스 생성형 AI와 LLW D램 기술로 AI 연산 속도 극대화
- 애플: iOS 18에서 Apple Intelligence 공개, ‘페렛’이라는 자체 LLM 연동
- 퀄컴: 스냅드래곤 X Elite 시리즈로 PC와 모바일에 AI 칩 내장
결론
온디바이스 AI는 2025년 이후 모든 스마트 디바이스의 기본 탑재 기능이 될 전망입니다.
실시간 처리 능력과 보안성이 요구되는 다양한 환경에서 그 활용도는 더욱 커질 것입니다.
실행 가능한 팁 3가지
- 최신 스마트폰 구매 시 NPU 성능과 온디바이스 AI 지원 여부 확인하기
- AI 기반 사진 편집, 번역 앱 활용 시 오프라인 기능 제공 여부 비교
- 보안이 중요한 경우, 클라우드 AI보다 온디바이스 AI 중심 앱 선택
삼성 온디바이스 AI 자세히 보기
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