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온디바이스 AI의 현황과 미래: 엣지 컴퓨팅부터 차세대 칩까지

일반 리포트 2025년 04월 25일
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  • 온디바이스 AI(엣지 AI)의 개념은 인공지능(AI) 프로세스가 클라우드 서버가 아닌 사용자 기기 내에서 직접 실행되는 것을 의미합니다. 이러한 구조는 스마트폰, 태블릿, IoT 기기 등 다양한 개인 장치에 적용되어 데이터 처리를 로컬에서 수행하며, 그 결과 지연 시간(latency)이 최소화되고 프로세싱 효율이 극대화되었습니다. 예를 들어, 음성 인식 기능이 스마트폰 내에서 즉시 처리되므로 사용자에게 훨씬 더 빠른 반응 속도를 제공합니다. 이처럼 온디바이스 AI의 발전으로 사용자들은 보다 빠르고 안전한 서비스와 강화된 데이터 프라이버시를 경험하게 되었습니다.

  • 클라우드 AI는 대규모 연산 자원을 활용할 수 있는 장점이 있지만, 네트워크 지연과 데이터 전송 비용이 불가피하게 발생합니다. 반면, 엣지 AI는 로컬에서 데이터를 처리하므로 지연 시간을 줄이고 보안을 강화할 수 있는 이점이 있습니다. 의료 분야의 사례를 통해 보면, 환자의 건강 데이터를 클라우드로 전송하기보다 디바이스 내에서 신속하게 처리하여 실시간 진단 결과를 제공하는 것이 가능합니다. 그러나 엣지 AI는 기기의 처리 능력과 메모리 제약으로 인해 복잡한 작업 수행에 제한이 있을 수 있습니다. 따라서 두 기술 간의 균형이 필수적입니다.

  • 온디바이스 AI의 발전은 기술 혁신을 배경으로 하고 있으며, 최근 AI 프로세서의 성능 향상과 함께 모바일 기기 내장 신경망 처리 장치(NPU)의 발전이 큰 역할을 하고 있습니다. 이러한 기술 발전은 경량화된 AI 모델의 개발과 맞물린 결과로, 사용자는 더 단순한 기능을 넘어서 더욱 복잡한 작업도 온디바이스에서 수행할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, 최신 스마트폰은 스몰 랭귀지 모델(SLM)을 탑재하여, 사용자의 음성 명령을 실시간으로 인식하고 응답하는 기능을 제공하고 있습니다. 이는 다양한 산업에서 AI 기능 통합의 새로운 가능성을 제시하고 있습니다.

  • 차세대 하드웨어 기술 동향 또한 이 분야의 발전을 견인하고 있습니다. 예를 들어, Ceva는 넥스트칩과 협력하여 자사의 '뉴프로-M 엣지 AI' NPU IP를 ADAS 솔루션에 공급하였습니다. 이 기술은 이미지 신호 처리를 포함한 여러 AI 기능을 지원하며, 특히 비전 트랜스포머(ViT) 기술을 이용하여 실시간 객체 인식 및 검출이 가능합니다. OpenAI의 최신 언어 모델인 'o1'도 복잡한 문제 해결과 심층적 분석의 성능을 제공하여 헬스케어 및 과학 연구에서의 활용 가능성을 높이고 있습니다. KAIST의 연구팀이 개발한 카이럴 자성 양자점은 인간 뇌의 구조를 모사하는 뉴로모픽 소자의 기초로 작용하며, AI의 장기 기억 기능 구현에 기여하고 있습니다.

  • 온디바이스 AI는 헬스케어, 금융, 제조업, 자동차 분야 등 여러 산업에서의 적용 사례를 통해 주목받고 있으며, 이를 통해 기업 운영의 효율성을 극대화하고 있습니다. 헬스케어 분야에서는 AI가 의료 영상을 분석하여 질병을 조기에 진단하고 있습니다. 금융 분야는 고객 서비스 자동화를 통해 운영 비용을 절감하며, 제조업체들은 품질 관리와 예측 유지보수 시스템을 강화하여 생산성을 높이고 있습니다. ADAS 솔루션을 통해 자동차 산업에서도 안전성을 강화하는 방향으로 발전하고 있습니다. 이러한 다양한 산업별 응용 사례는 온디바이스 AI의 미래를 더욱 밝게 하고 있습니다.

  • 마지막으로, 모바일 AI 시장 규모는 2024년 19.5억 달러에서 2034년까지 25.1%의 연평균 성장률(CAGR)을 기록하며 급격히 성장할 것으로 예상되며, IoT 분야에서도 AI의 시장 규모가 2029년까지 1, 153억 달러에 이를 것으로 보입니다. 이는 사용자 경험 개선과 데이터 분석의 필요성이 지속적으로 증가하고 있음을 나타냅니다. 이러한 트렌드는 온디바이스 AI의 미래 시장 전망을 더욱 긍정적으로 만들고 있으며, 향후 보안, 윤리 및 표준화의 도전 과제를 극복하는 것이 지속 가능한 성장을 위한 핵심이 될 것입니다.

온디바이스 AI 개념과 발전 배경

  • 온디바이스 AI 정의

  • 온디바이스 AI는 인공지능(AI) 프로세스가 클라우드 서버가 아닌 사용자 기기 내에서 직접 실행되는 형태의 AI를 의미합니다. 이러한 AI는 스마트폰, 태블릿, IoT 기기 등 다양한 개인 장치에 포함될 수 있으며, 데이터 처리를 로컬에서 수행함으로써 지연 시간(latency)을 최소화하고 프로세싱 효율을 극대화합니다. 예를 들어, 스마트폰에서 음성 인식을 수행할 때, 정보가 클라우드 서버로 전송되는 대신 디바이스 내에서 즉시 처리되므로 사용자에게 훨씬 빠른 반응 속도를 제공합니다. 이와 같은 온디바이스 AI의 발전으로 인해 사용자는 더 빠르고 안전한 서비스를 경험할 수 있으며, 데이터 프라이버시 또한 강화되었습니다.

  • 클라우드 AI vs 엣지 AI 장단점

  • 클라우드 AI는 방대한 연산 자원을 활용할 수 있는 장점을 지니지만, 네트워크 지연 및 데이터 전송 비용이 발생합니다. 반면에, 엣지 AI는 지연 시간을 줄이고, 보안을 강화하며, 오프라인 환경에서도 작동 가능하다는 장점이 있습니다. 특히 엣지 AI에서는 데이터를 로컬에서 처리하므로 개인정보 유출의 위험을 낮출 수 있습니다. 예를 들어, 의료 분야에서 환자의 건강 데이터를 클라우드로 전송하는 대신, 해당 데이터를 디바이스 내에서 처리하여 실시간 진단 결과를 제공하는 것이 가능합니다. 그러나 엣지 AI는 기기의 처리 능력과 메모리 제약으로 인해 복잡한 작업 수행에 한계가 있을 수 있습니다. 따라서 두 기술 간의 균형을 찾는 것이 중요합니다.

  • 발전 배경 및 기술 동인

  • 온디바이스 AI는 기술 발전과 함께 진화해 왔습니다. 최근 몇 년 동안 AI 프로세서의 성능이 크게 향상되었으며, 모바일 디바이스에 내장된 신경망 처리 장치(NPU)는 AI 연산을 보다 빠르고 효율적으로 수행할 수 있게 해주었습니다. 이러한 기술적 발전은 경량화된 AI 모델의 개발과 맞물려 있어서, 사용자는 단순한 기능뿐 아니라 보다 복잡한 작업도 온디바이스에서 수행할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, 최신 스마트폰에는 스몰 랭귀지 모델(SLM)이 탑재되어 있어, 사용자의 음성 명령을 실시간으로 인식하고 응답하는 기능을 제공합니다. 이러한 혁신은 개인 기기에 AI 기능을 통합하는 데 중요한 역할을 했으며, 향후 다양한 산업에서의 활용 가능성을 더욱広穰할 것입니다.

차세대 하드웨어 혁신 동향

  • NPU IP 공급 사례: Ceva×넥스트칩 ADAS

  • Ceva는 넥스트칩과 협력하여 자사의 '뉴프로-M 엣지 AI' NPU IP를 차세대 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 솔루션에 공급하였습니다. ADAS는 차량 안전을 향상시키기 위한 기술로, 최근 교통 사고를 줄이고 자율주행 기능을 구현하는 데 중점을 두고 있습니다. Ceva의 NPU는 이미지 신호 처리를 포함한 다양한 AI 기반 기능을 지원하며, 특히 비전 트랜스포머(ViT) 기술을 활용하여 실시간 객체 인식 및 공간 탐지를 능숙하게 수행할 수 있습니다. 이 협력은 차량의 안전 기능을 더욱 발전시키는 데 기여하고 있으며, 2030년까지 ADAS 시장이 1228억 달러 규모에 이를 것으로 전망되고 있습니다.

  • 소형 LLM을 위한 OpenAI o1

  • OpenAI의 'o1' 모델은 복잡한 문제 해결에 중점을 두고 설계된 최신 언어 모델입니다. 이 모델은 이전의 AI 모델들보다 심층적인 사고 과정을 통해 문제를 분석하고 해결책을 제시하는 능력을 갖추고 있으며, 특히 과학, 수학, 컴퓨터 프로그래밍과 같은 분야에서 우수한 성과를 보이고 있습니다. OpenAI o1은 최근에 공개되었으며, 사용자 질문에 대한 내부적 사고 과정과 경험을 바탕으로 성능을 지속적으로 개선하고 있습니다. 예를 들어, o1은 암 연구자들에게 유전자 정보를 분석하는 데 도움을 줄 수 있으며, 물리학 분야에서도 복잡한 계산을 처리하는 능력을 보이고 있습니다.

  • 카이럴 양자점 기반 뉴로모픽 소자

  • KAIST의 연구진은 세계 최초로 카이럴 자성 양자점을 개발하였습니다. 이 양자점은 빛에 따라 비대칭 반응을 보여줍니다. 이 기술은 AI의 뉴로모픽 소자에 적용되었으며, 인간의 뇌 구조와 작동 방식을 모사하는 데 기여하고 있습니다. 연구팀은 카이럴 양자점을 이용하여 장기 기억 특성을 가진 AI 시스템을 구현했으며, 이 시스템은 주어진 정보를 효율적으로 처리하고 판단하는 기능을 갖추고 있습니다. 이를 통해 AI 하드웨어의 크기를 작고 효율적으로 만드는 가능성이 제시되고 있습니다.

  • 온디바이스 AI 반도체 연구 현황

  • 온디바이스 AI 반도체 기술은 현재 다양한 연구와 실험이 진행되고 있으며, 한국 기업들이 그 주도권을 잡기 위한 노력이 활발히 이루어지고 있습니다. 특히, 이상현 성균관대 교수는 AI 반도체 산업이 한국 경제 성장에 기여할 핵심 요소라고 강조하며, 산업계와 학계가 긴밀히 협력하여 이 기술을 발전시켜야 한다고 언급하였습니다. 또한, AI 반도체의 경쟁력 강화를 위해서는 지속적인 투자와 인력 확보가 필요하다는 점을 강조하였습니다.

주요 산업별 온디바이스 AI 적용 사례

  • 헬스케어 진단과 실시간 모니터링

  • 온디바이스 AI는 헬스케어 분야에서 특히 중요한 역할을 하고 있습니다. AI 기술은 의료 영상 análisis, 즉 X-ray, MRI, CT 등을 분석하여 조기 질병 진단에 크게 기여하고 있습니다. 예를 들어, AI는 피부암, 유방암, 폐암 등의 초기 징후를 감지하는 데 탁월한 성능을 보여주고 있으며, 이러한 과정은 의사의 오진 가능성을 줄이는데 도움을 주고 있습니다. AI의 딥러닝 모델은 방대한 양의 의료 데이터에서 학습하여 정확성을 높이고 있습니다. 그 예로 AI가 피부암 사진을 분석하여 악성 여부를 판단할 때, 인간 전문가보다도 더 나은 정확도를 보였습니다.

  • 또한, AI는 맞춤형 치료를 가능하게 하여 환자의 유전자 정보와 병력 등을 분석하여 최적의 치료법을 제시하고 있습니다. AI는 신약 개발 과정에서도 중요한 역할을 수행하며, 이는 환자 맞춤형 치료법 수립에 큰 기여를 합니다. 예를 들어, AI는 임상시험 데이터를 분석하여 새로운 약물 후보 물질을 발굴하는 데 가속화를 주고 있습니다.

  • 실시간 모니터링 측면에서도 AI는 wearable devices(웨어러블 디바이스)를 통해 사용자 개인의 건강 상태를 지속적으로 체크하여 이상 징후를 감지하고 예측하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 이는 일상적인 건강 관리 및 예방 의학 분야에서도 효과를 발휘하고 있습니다.

  • 금융권 자동화 및 개인정보 보호

  • 금융 분야는 온디바이스 AI를 혁신적으로 활용하고 있습니다. 인공지능은 은행의 고객 서비스와 거래 처리 업무를 자동화하여 운영 효율성을 극대화하고 고객 만족도를 높이고 있습니다. 특히, AI 챗봇은 하루 평균 65만 건 이상의 고객 문의를 처리하며, 고객의 질문에 즉각적으로 응답하는 시스템을 통해 사용자 경험을 개선하고 있습니다.

  • AI는 거래 데이터와 고객 정보를 정교하게 관리하여 신용 리스크 평가를 더욱 정확하게 할 수 있게 합니다. 실시간으로 사기 탐지를 하는 AI 시스템은 위협 요소를 신속하게 인식하며, 허위 탐지 비율을 줄이는 성과를 내고 있습니다. 하지만, 개인정보 보호와 사이버 보안을 더욱 강화하기 위해서는 AI 도입에 따른 데이터 관리 체계와 규제 준수가 필수적입니다.

  • 결국 AI의 도입은 금융 산업의 디지털 트랜스포메이션을 가속화하며, 이를 통해 금융 서비스의 접근성과 품질이 크게 향상될 것으로 보입니다.

  • 제조업 데이터 협력과 공정 최적화

  • 제조업계에서도 온디바이스 AI의 적용이 확산되고 있습니다. 특히 AI는 제조 공정의 효율성을 증대시키는 중요한 도구로 자리잡고 있습니다. 많은 제조업체들은 AI를 통해 제품 결함 감지 및 품질 관리를 강화하고 있으며, 이는 생산성을 증가시키는데 기여하고 있습니다. AI 기반의 데이터 분석을 통해 공정 최적화 및 예측 유지보수 시스템이 강화되고 있습니다.

  • 예를 들어, 생성형 AI는 제품 설계 프로세스 개선에 기여하여 효율성을 높이고 비용을 절감합니다. AI는 기존의 제조 시스템과 통합되어, 품질 검사를 자동화하고 자원의 최적 배분을 실현하고 있습니다. 이러한 변화는 특히 산업 경쟁력을 높이는 주요 원동력이 되고 있습니다.

  • 그러나 AI의 성공적인 도입에는 기술적 장벽과 데이터 관리 문제, 보안 우려 등이 도전 과제가 되고 있습니다. 결국 제조업체들은 전략적 협력을 통해 이러한 장벽을 극복하고 AI 혁신을 이루어나가고자 합니다.

  • 자동차 ADAS 솔루션

  • 자동차 산업에서도 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템) 솔루션이 온디바이스 AI를 활용하여 혁신을 이루고 있습니다. 예를 들어, Ceva의 뉴프로-M 엣지 AI NPU는 넥스트칩의 ADAS 솔루션에 도입되어 차량의 안전 기능을 강화하고 있습니다. 이 기술은 비전 트랜스포머 기반 기술을 사용하여 복잡한 주행 환경에서도 객체를 정확하게 인식할 수 있도록 설계되었습니다.

  • AI는 다중 비디오 스트림과 AI 모델을 동시에 처리하여 높은 효율성과 정밀도를 제공하며, 이를 통해 안전한 주행 환경을 구축하는 데 기여하고 있습니다. ADAS 기술의 발전이 자율 주행차의 상용화에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

  • 글로벌 ADAS 시장은 2030년까지 1228억 달러 규모로 성장할 것으로 보이며, 향후 지속적인 AI 기술 도입이 이를 뒷받침할 것입니다.

시장 동향 및 성장 전망

  • 모바일 AI 시장 규모 및 CAGR

  • 모바일 인공 지능 시장은 2024년 19.5억 달러 규모로 시작하여, 2025년부터 2034년까지 25.1%의 연평균 성장률(CAGR)을 기록하며 급속히 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 특히 증강 현실(AR) 및 가상 현실(VR) 기술의 발전이 교육 및 게임 산업에 미치는 긍정적인 영향을 포함합니다. 이러한 기술들은 사용자의 몰입형 경험을 제공하며, 시장의 성장을 가속화할 것으로 보입니다.

  • AI 기술의 통합은 모바일 장치의 제조업체가 AI 전용 칩셋을 개발하게 하여, 다양한 응용 프로그램에서 기능을 향상시키고 있습니다. 예를 들어, 2023년까지 약 270만명이 스마트폰을 소유한 미국에서, 스마트폰 사진 향상, 개체 인식과 같은 모바일 AI 기능들이 우리의 일상 속으로 스며들고 있습니다.

  • IoT용 AI 시장 예측(2024–2029)

  • IoT용 AI의 시장 규모는 2024년 789억 9, 000만 달러로 예상되며, 2029년까지 1, 153억 1, 000만 달러에 달할 것으로 보입니다. 이 기간 동안 복합 연간 성장률(CAGR)은 7.86%로, 성장이 지속될 것으로 기대됩니다. 주요 동인은 IoT 장치에서 발생하는 방대한 실시간 데이터를 효과적으로 처리할 필요성과 성능 관리 어플라이언스에 대한 수요 증가입니다.

  • 특히, 헬스케어 분야에서는 고주파 IoT 센서를 활용하여 진단 및 치료 과정을 지원하고, IoT 장치 기반으로 실시간으로 환자의 상태를 모니터링할 수 있는 가능성이 높아지고 있습니다. 이러한 기술들은 데이터 분석과 실시간 모니터링의 결합을 통해 헬스케어 분야의 혁신을 이끌 것으로 전망됩니다.

  • 글로벌 AI 시장 중 엣지 비중

  • 글로벌 AI 시장에서 엣지 컴퓨팅의 비중은 점차 증가하고 있습니다. 엣지 AI는 데이터 처리와 분석을 중앙 서버 대신 장치 근처에서 수행함으로써 지연 시간을 최소화하고 프라이버시를 강화합니다. 이러한 접근 방식은 특히 IoT 디바이스가 적용되는 환경에서 더욱 두드러지며, 다양한 산업에서 실시간 데이터 처리의 필요성이 커짐에 따라 엣지 AI의 수요가 지속적으로 증가할 것입니다.

  • 예를 들어, 헬스케어와 자율 주행차 분야에서는 엣지 AI가 실시간으로 데이터를 분석하여 의사 결정을 지원하는 데 크게 기여하고 있습니다. 이로 인해 엣지 컴퓨팅의 채택은 앞으로도 더욱 활발해질 것으로 예상됩니다.

  • 기업 도입 확대 전망

  • 온디바이스 AI와 엣지 AI의 도입은 기업들의 비즈니스 모델에 중대한 변화를 가져오고 있습니다. 현재 많은 기업이 AI와 IoT 기술을 결합하여 고객 경험을 강화하고 운영 효율성을 개선하고 있습니다. 예를 들어, 2023년에 Amazon Web Services는 고객의 지능형 AI 솔루션 개발을 지원하기 위한 새로운 프로그램을 발표하여, 기업이 AI를 쉽게 도입하고 활용할 수 있는 환경을 조성하고 있습니다.

  • 또한, P&G와 Microsoft의 협업과 같이, 여러 대기업들이 AI 및 IoT를 기반으로 한 새로운 혁신을 모색하고 있으며, 이는 향후 다양한 산업에서 비즈니스 모델의 전환을 이끌어낼 것입니다.

도전 과제와 향후 연구 과제

  • 보안·프라이버시 리스크 관리

  • 온디바이스 AI가 발전함에 따라, 보안과 프라이버시 문제는 더욱 중대한 도전 과제로 떠오르고 있습니다. 중앙 집중식 클라우드 AI와 달리, 데이터를 현장에서 처리하는 온디바이스 AI는 개인 정보의 유출 가능성을 줄이는 장점을 제공하지만 동시에 이러한 기술이 안전하게 사용될 수 있도록 보장할 필요가 있습니다. 특히, 유럽의 GDPR이나 캘리포니아의 CCPA와 같은 규정에 따라 데이터 처리 방식이 엄격히 요구되므로, 기업들은 자율적으로 로컬 데이터 처리 파이프라인을 구축해야 합니다. 이러한 경향은 데이터 프라이버시를 더욱 강화하는 방향으로 나아가고 있으며, 이를 위해 연합 학습(federated learning) 기법이나 동형 암호(homomorphic encryption)와 같은 혁신적인 기술을 도입하는 것이 필수적입니다.

  • 모델 경량화와 에너지 효율

  • 온디바이스 AI의 성공적인 구현을 위해서는 모델 경량화와 에너지 효율성을 높이는 것이 매우 중요합니다. 많은 하드웨어 자원에 제한이 있는 엣지 디바이스에서는 대량의 데이터를 처리할 수 있는 복잡한 AI 모델을 운영하기 어렵습니다. 이 때문에, 연구자들은 모델의 크기와 복잡도를 줄이면서도 성능을 극대화할 수 있는 다양한 기법을 모색하고 있습니다. 예를 들어, 지식 증류(knowledge distillation) 기법을 사용하여 대형 모델의 지식을 소형 모델로 전이하는 방법이 주목받고 있으며, 이는 작은 메모리와 프로세서에서도 원활하게 작동할 수 있도록 해 줍니다. 이러한 접근은 특히 IoT 환경에서 필수적이며, 지속 가능한 에너지 사용을 위해 효율적입니다.

  • 개발 표준화와 생태계 구축

  • 온디바이스 AI의 발전을 위해서는 개발 프로세스의 표준화와 에코시스템의 구축이 필요합니다. 현재 다양한 제조사와 개발자들이 각기 다른 방법과 도구를 사용하고 있어 상호 운용성(interoperability) 문제가 발생하고 있습니다. 이를 해결하기 위한 표준화 작업이 진척되고 있으며, 이러한 표준들은 향후 온디바이스 AI 개발 시 공통으로 사용될 수 있는 API나 도구, 프로토콜의 형성을 목표로 하고 있습니다. 예를 들어, TensorFlow Lite와 같은 경량화된 AI 프레임워크는 이를 통해 다양한 디바이스에서 일관된 성능을 보장할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이러한 생태계의 발전은 개발자들이 온디바이스 AI를 보다 쉽게 사용할 수 있게 하는 기반이 될 것입니다.

  • 온디바이스 AI 규제 및 윤리 문제

  • 온디바이스 AI가 널리 확산되면서 발생하는 윤리적 및 규제적 문제 또한 중요한 도전 과제가 되고 있습니다. AI의 결정이 단순한 데이터 처리에 국한되지 않고, 개인의 삶에 직접적인 영향을 미칠 수 있는 만큼, 사용자 경험과 인권을 보호하는 것이 필수적입니다. 이러한 요구는 AI의 투명성, 공정성, 비차별적 사용 등을 포함한 윤리적 기준을 설정해야 함을 의미합니다. 이를 위해 다양한 관련 기관과 이해관계자들 간의 협력과 논의가 절실하게 요구되며, 예를 들어, 알고리즘의 공정성을 판단하기 위한 새로운 기준을 마련하고, 이를 실제로 적용하기 위한 정책적 노력이 병행되어야 합니다.

마무리

  • 온디바이스 AI는 이제 단순한 기술적 진보를 넘어 산업의 표준으로 자리잡고 있으며, 이는 지연 감소, 프라이버시 보호 및 네트워크 의존도 최소화를 통해 각 산업에서 실질적인 이점을 제공합니다. 특히, NPU IP 공급, 차세대 칩 기술 발전, 그리고 다양한 산업 분야에서의 실제 적용 사례가 이러한 발전을 이끌고 있습니다. 헬스케어, 금융, 제조, 자동차 같은 여러 산업은 온디바이스 AI의 도입을 통해 운영 효율성을 획기적으로 개선하고, 고객 경험을 향상시키는 데 성공을 거두고 있습니다.

  • 2029년까지 IoT AI 시장은 1, 153억 달러에 이를 것으로 전망되며, 이는 온디바이스 AI의 채택이 급격히 증가할 것임을 의미합니다. 그러나 여기에 따른 보안, 윤리 문제 및 표준화 과제를 해결하는 것이 필수적입니다. 기업들은 이러한 도전 과제에 대응하기 위해 새로운 기술과 규정을 적극적으로 확보하고 적절한 전략을 통해 AI 혁신을 지속적으로 추구해야 합니다.

  • 따라서, 향후 온디바이스 AI의 상용화와 지속 가능한 성장을 위한 길은 보안 및 윤리 문제 해결, 개발 표준화 및 생태계 구축에 있으며, 이를 통해 새로운 미래 시장을 창출하는 데 기여할 것입니다. 이러한 노력은 기술의 신뢰성을 높이고, 다양한 산업의 혁신을 이끌면서 ON-DEVICE AI의 새로운 시대를 여는 데 큰 역할을 할 것입니다.

용어집

  • 온디바이스 AI: 온디바이스 AI는 인공지능(AI) 프로세스가 클라우드 서버가 아닌 사용자 기기 내에서 직접 실행되는 형태의 AI를 의미합니다. 이를 통해 데이터 처리 로컬에서 이루어지며 지연 시간이 줄어들고 보안이 강화됩니다.
  • 엣지 AI: 엣지 AI는 데이터 처리를 클라우드 서버 대신 사용자 기기에서 수행하는 AI 종류로, 주로 IoT 기기 및 모바일 장치에 적용됩니다. 이는 실시간 데이터 처리와 개인정보 보호에서 장점을 가집니다.
  • NPU (Neural Processing Unit): NPU는 신경망 연산을 최적화하기 위해 설계된 전용 프로세서로, 온디바이스 AI의 성능 향상에 기여합니다. 많은 최신 스마트폰과 IoT 기기에 NPU가 통합되어 있습니다.
  • AI 칩: AI 칩은 인공지능 연산을 실행하기 위해 특별히 제작된 반도체로, 효율적인 데이터 처리를 가능하게 합니다. 예로는 NPU와 같은 신경망 프로세서가 있습니다.
  • 소형 LLM (Small Language Model): 소형 LLM은 경량화된 자연어 처리 모델로, 특정 작업이나 제한된 데이터 세트에 최적화된 형태입니다. 실제로 OpenAI의 'o1' 모델이 이에 해당합니다.
  • 카이럴 양자점: 카이럴 양자점은 비대칭 반응을 보이는 양자 소자로, AI의 뉴로모픽 기술에 활용됩니다. KAIST에서 개발된 이 양자점은 인간 뇌의 구조를 모사하여 AI의 기억 기능을 발전시키는 데 기여합니다.
  • 프라이버시: 프라이버시는 개인의 정보를 보호하고 지키는 것을 의미합니다. 온디바이스 AI는 데이터 처리를 기기 내에서 수행함으로써 프라이버시 보호를 강화하는 장점을 가지고 있습니다.
  • 실시간 처리: 실시간 처리는 데이터가 생성되는 즉시 지연 없이 분석하고 반응하는 능력을 의미합니다. 온디바이스 AI는 이러한 실시간 처리를 통해 더욱 효율적인 사용자 경험을 제공합니다.
  • 시장 전망: 시장 전망은 특정 산업이나 기술의 미래 성장 가능성을 예측하는 것을 의미합니다. 2029년까지 IoT AI 시장 규모가 1, 153억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
  • CAGR (Compound Annual Growth Rate): CAGR는 복합 연평균 성장률을 의미하며, 일정 기간 동안 투자 수익 또는 시장 규모의 연평균 변동률을 나타내는 지표입니다. 온디바이스 AI 시장이 25.1%의 CAGR을 기록할 것으로 예측되고 있습니다.
  • ADAS (Advanced Driver Assistance Systems): ADAS는 첨단 운전자 보조 시스템을 의미하며, 차량 안전성을 높이고 자율 주행 기능을 지원하는 기술입니다. NPU가 이러한 기술을 지원하여 차량의 안전 기능을 강화합니다.
  • IoT (Internet of Things): IoT는 인터넷에 연결된 물리적 기기들의 네트워크를 의미하며, 장치 간의 데이터 교환을 통해 다양한 서비스를 가능하게 합니다. 온디바이스 AI가 IoT 장치에서 중요한 역할을 하고 있습니다.
  • GPT (Generative Pre-trained Transformer): GPT는 대규모 데이터셋을 사용하여 미리 학습된 언어 모델로, 자연어 처리와 생성 작업에 유용합니다. OpenAI의 모델이 대표적이며, 비교적 최근에 공개된 'o1' 모델도 여기에 해당합니다.
  • 연합 학습 (Federated Learning): 연합 학습은 데이터의 프라이버시를 유지하며 여러 장치에서 모델을 학습하는 방법입니다. 중앙 서버에 데이터를 전송하지 않고 각 장치에서 로컬 모델을 학습한 후, 업데이트를 중앙 서버에 전송하는 방식입니다.

출처 문서