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온디바이스 AI: 페르소나AI의 비전과 경쟁력 분석

일반 리포트 2025년 07월 16일
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목차

  1. 온디바이스 AI의 개념과 핵심 특성
  2. 글로벌 기업의 온디바이스 AI 전략 비교
  3. 하드웨어 혁신: NPU 반도체의 역할
  4. 생태계 조성과 정부 지원 방안
  5. 미래 전망과 도전 과제
  6. 결론

1. 요약

  • 온디바이스 AI는 생성형 AI의 클라우드 의존 한계를 극복하는 혁신적인 기술로, 개인의 기기 내에서 데이터 분석 및 추론을 수행합니다. 이 시스템은 사용자의 프라이버시를 강화하고, 낮은 지연성과 오프라인 사용이 가능하게 하여 최적의 사용자 경험을 제공합니다. 현재(2025-07-16) 온디바이스 AI는 스마트폰, IoT 기기, 개인용 컴퓨터 등 다양한 디바이스에서 활용되고 있으며, 이는 기술 발전에 따라 더욱 확대될 것이라고 예상됩니다.

  • 온디바이스 AI의 효용성은 특히 NPU(Neural Processing Unit) 반도체의 혁신과 밀접한 관계가 있습니다. 독일의 과학기술 아카데미에 따르면 NPU는 AI 연산을 위한 전용 하드웨어로 설계되어 있어, 데이터 전송 없이 기기 내에서 실시간으로 처리할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 이러한 발전으로 인해 AI는 복잡한 문제를 더 빠르고 에너지 효율적으로 해결할 수 있는 기반을 확보하게 되었습니다.

  • 국내 반도체 기업들은 정부의 정책 지원과 기술 혁신을 통해 온디바이스 AI 시장에서의 경쟁력을 강화하고 있습니다. KISDI의 데이터에 따르면, 2029년까지 해당 시장이 지속적으로 성장할 것이라고 전망되며, 이는 물리적 AI와의 융합 가능성을 더욱 증대시키고 있습니다. 이러한 변화는 기업 및 공공기관에서의 효과적인 데이터 처리와 보안 문제 해결에 기여할 것입니다.

  • 결국, 온디바이스 AI는 프라이버시 보호, 낮은 지연성, 에너지 효율성, 온라인 비즈니스 모델 변화 등 다양한 방면에서 큰 변화를 가져올 것으로 기대되며, 이는 기업의 운영 방식과 사용자 경험 모두에 긍정적인 영향을 미칠 것입니다.

2. 온디바이스 AI의 개념과 핵심 특성

  • 2-1. 온디바이스 AI 정의

  • 온디바이스 AI는 인공지능 기술이 구동되는 하드웨어 장치 내에서 직접 데이터 분석 및 처리를 수행하는 시스템을 의미합니다. 이는 일반적으로 클라우드 기반 AI와 대비되는 개념으로, 사용자의 데이터가 외부 서버에 전송되지 않으므로 프라이버시 보호가 강조됩니다. 이러한 AI 기술은 스마트폰, IoT 장치, 개인용 컴퓨터 등 다양한 디바이스에서 활용될 수 있습니다. 온디바이스 AI는 사용자가 발생시키는 데이터를 실시간으로 분석하고 반응할 수 있기 때문에 사용자 경험을 개선하는 데 큰 역할을 합니다.

  • 이러한 기술의 발전은 AI 반도체와 밀접한 관련이 있으며, NPU(Neural Processing Unit)와 같은 특화된 프로세서의 발전이 온디바이스 AI의 성능을 크게 향상시키고 있습니다. 과거에는 클라우드 서버에 의존했던 연산과 데이터 처리가 이제는 개별 장치 내에서도 가능해진 상황입니다.

  • 2-2. 프라이버시 보호와 오프라인 처리

  • 온디바이스 AI의 가장 큰 장점 중 하나는 사용자 프라이버시 보호입니다. AI가 데이터를 오프라인에서 처리함으로써 외부 공격이나 유출 위험을 상당 부분 줄일 수 있습니다. 이는 특히 의료 데이터, 금융 정보 등 민감한 개인 정보가 포함된 경우에 더욱 중요한 요소로 작용합니다.

  • 기술적으로, 온디바이스 AI는 데이터를 사용자의 기기에서 직접 처리할 수 있도록 설계되어 있습니다. 예를 들어, 애플의 실리콘 칩을 이용한 AI는 사용자의 요청을 클라우드를 거치지 않고도 즉시 처리할 수 있어 빠른 반응 속도를 자랑합니다. 데이터를 클라우드에 전송할 필요가 없기 때문에, 불필요한 데이터 수집을 줄이고, 사용자에게 자율성을 부여합니다.

  • 2-3. 낮은 지연성 및 에너지 효율

  • 온디바이스 AI는 낮은 지연성을 제공하여 사용자 경험을 개선하는 중요한 역할을 합니다. 앱이나 디바이스에서 실시간으로 처리하는 능력 덕분에 명령에 대한 반응이 즉각적이며, 이는 다양한 응용 프로그램에서 사용자 만족도를 높이는 결과로 이어집니다. 예를 들어, 채팅봇이나 음성 비서에서는 실시간으로 명령을 수신하고 반응해야 하기 때문에 이러한 낮은 지연성이 필수적입니다.

  • 또한, 온디바이스 AI는 에너지 효율성을 대폭 향상시켰습니다. 클라우드 기반 시스템에 의존할 경우 데이터 전송, 처리 및 저장 단계에서 많은 에너지가 소모되지만, 온디바이스 AI는 이러한 과정을 단축시켜 전력을 절약합니다. 실리콘 기반 NPU는 배터리 소모를 최소화하며, 사용자가 장시간 이어폰을 착용하고도 원활한 서비스 제공이 가능하게 합니다. 향후 온디바이스 AI의 주요 시장은 모바일 디바이스 및 IoT 기기로 점차 확대될 것으로 예상됩니다.

3. 글로벌 기업의 온디바이스 AI 전략 비교

  • 3-1. 구글 제미나이 vs 클라우드 중심 전략

  • 2025년 현재, 구글은 자사의 초대규모 AI 모델인 '제미나이 2.5'를 중심으로 하여 클라우드 중심의 AI 전략을 구사하고 있다. 구글은 웹, 검색, 모바일 OS 등 다양한 플랫폼에서 AI 기능을 통합하여 사용자에게 매끄럽고 일관된 경험을 제공하기 위해 노력하고 있다. 제미나이 2.5는 자원의 효율성을 높이면서도 탁월한 성능을 발휘하며, 'AI 모드' 기능을 통해 사용자가 자연어로 요청하는 내용을 실시간으로 처리하여 답변을 제공한다. 이러한 접근은 구글이 다양한 서비스와 기기를 아우르는 수직 통합 AI 전략을 통해 최대한의 사용자 편익을 도모하고 있음을 보여준다.

  • 구글의 '수직 통합 AI' 전략은 AI 모델, 서비스, 하드웨어를 통합적으로 발전시키는 것을 목표로 한다. 이를 통해 사용자는 고성능 AI 서비스를 언제 어디서나 쉽게 이용할 수 있으며, 특히 미국 시장에 먼저 도입된 'AI 모드'는 사용자의 다소 복잡한 요청에도 신속하고 정확한 답변을 제공하여 주목받고 있다. 또한, 구글은 AI 기술의 개발과 보급을 위한 ‘빌드 위드 AI’ 워크숍을 진행하며 개발자와의 협업을 통해 AI 혁신을 촉진하고 있다.

  • 3-2. 애플 인텔리전스 온디바이스 비전

  • 애플은 '애플 인텔리전스'라는 이름으로 온디바이스 AI 전략을 펼치고 있다. 이는 사용자 프라이버시 보호를 최우선으로 하여 기기 내부에서 대부분의 AI 처리 작업을 수행하는 구조를 지향하고 있다. 애플의 M 시리즈 칩에 내장된 뉴럴 엔진을 활용하여 사용자 요청을 빠르게 처리하고, 서버와의 통신이 필요한 경우에는 익명화된 데이터를 사용하여 부가적인 처리를 최소화하는 방식을 채택하고 있다. 이러한 접근 방식은 사생활 보호에 민감한 사용자들에게 높은 신뢰를 얻고 있는 이유 중 하나이다.

  • 그러나 애플은 현재 AI 비서인 Siri의 대대적인 업데이트가 연기되는 등의 도전에 직면해 있다. 2025년 7월 기준으로 시리의 대수술은 2026년으로 미뤄졌으며, 이는 애플이 AI 생태계 내에서의 발전에 어려움을 겪고 있음을 나타낸다. 그럼에도 불구하고 애플은 '파운데이션 모델' 프레임워크를 통해 개발자들에게 LLM(대형 언어 모델)에 대한 접근을 제공, 온디바이스 AI의 생태계를 점진적으로 확장하고 있다.

  • 3-3. 폴라리스오피스의 시장 진출 사례

  • 폴라리스오피스는 온디바이스 AI 시장에 본격 진출하는 전략을 세우고 있다. 2025년 7월 9일 개최된 '인텔 AI 서밋 2025'에서 부사장이 발표한 바에 따르면, 'AI 노바'라는 AI 문서 솔루션을 통해 실시간 회의록 작성과 이미지 생성, 번역 등 다양한 기능을 제공하며 고객의 요구를 충족할 예정이다. 특히, 인터넷 연결 없이도 작동하는 온디바이스 AI 솔루션은 클라우드 기반 AI의 한계를 극복하며 데이터 보안과 관련하여 기업 및 공공기관에서 큰 관심을 끌고 있다.

  • 폴라리스오피스는 인텔의 'AI 어시스턴트 빌더' 플랫폼과 협력하여, 문서 작업의 효율성을 극대화할 수 있는 경량화 언어 모델을 개발하고 있으며, 이는 데이터 주권과 비용 예측성에서 유리한 점을 제공할 것으로 기대된다. 올해 안에 온디바이스 AI 제품을 출시할 예정으로, 이를 통해 기업의 생존을 위한 필수 요소로 자리매김할 것으로 보인다.

4. 하드웨어 혁신: NPU 반도체의 역할

  • 4-1. 온디바이스 AI 전용 NPU 개요

  • NPU(Neural Processing Unit)는 AI 애플리케이션의 데이터 처리에 최적화된 전용 반도체입니다. 기존의 CPU나 GPU는 AI 연산에 비효율적이었다면, NPU는 특정 알고리즘과 프로세스를 위해 설계되어 더욱 빠르고 효율적으로 작업을 수행할 수 있습니다. NPU 덕분에 온디바이스 AI는 클라우드 환경에 대한 의존도를 줄이고, 개인 기기에서 실시간으로 복잡한 AI 연산을 수행할 수 있는 가능성을 열었습니다. 이러한 NPU는 삼성 엑시노스 2400, 퀄컴 스냅드래곤 8 3세대 칩셋과 같은 최신 모바일 프로세서에 탑재되어, 스마트폰에서도 고도화된 AI 기능이 작동할 수 있도록 지원하고 있습니다.

  • 4-2. 국내외 반도체 경쟁력 현황

  • 2025년 현재, 온디바이스 AI 시장은 클라우드 기반 AI 시장을 빠르게 추월할 것으로 전망되고 있습니다. 특히 한국의 NPU 반도체 산업은 정부의 정책 지원과 기업들의 기술 혁신을 바탕으로 급속히 성장하고 있습니다. KISDI에 따르면, 2029년까지 온디바이스 AI 반도체 시장은 연평균 12.6% 성장할 것으로 예상되며, 피지컬 AI 수요 증가와 연계하여 반도체 기업들이 새로운 기회를 모색하고 있습니다. 또한, 퓨리오사AI, 딥엑스 등 국내 스타트업들은 NPU 및 AI 가속기 개발에 주력하고 있으며, 이는 글로벌 경쟁력 강화를 위한 중요한 발판으로 작용하고 있습니다.

  • 4-3. 에너지·비용 최적화 사례

  • 온디바이스 AI에 적용되는 NPU는 에너지 및 비용 최적화에 매우 효과적입니다. NPU는 전력 소비를 획기적으로 줄일 수 있으며, 이는 모바일 기기에서 AI 기능을 지속적으로 사용할 수 있게 해줍니다. 또한, 클라우드 AI의 경우 데이터 센터의 유지비와 네트워크 비용이 추가적으로 발생하는 반면, 온디바이스 AI는 이러한 비용을 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 자율주행차나 스마트 가전에서는 NPU의 활용을 통해 실시간으로 데이터 처리가 가능하여, 데이터 지연 문제를 최소화하고, 에너지를 최적화하는 데 중점을 두고 있습니다. 이러한 NPU의 장점은 기업들이 설계와 구현을 통해 경쟁 우위를 점하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

5. 생태계 조성과 정부 지원 방안

  • 5-1. KISDI 보고서 기반 정책 제언

  • 2025년 7월 현재, 한국정보통신정책연구원(KISDI)의 최근 보고서에 따르면, 피지컬 AI 시대에 대응하기 위한 정책 제언이 제시되고 있다. 이 보고서는 온디바이스 AI 기술을 통해 다양한 디바이스에 맞춤형 반도체의 수요가 증가할 것으로 전망하고 있으며, 정부와 민간의 협력을 통한 지원 체제 구축이 강조되고 있다. 특히, AI 반도체 시장의 전망이 밝고, 2026년부터 클라우드 및 데이터센터 중심의 AI 반도체 시장을 초과할 것으로 예측되면서 정부의 지원이 절실하게 필요하다는 점이 부각되고 있다. KISDI는 이러한 기술 경쟁력을 높이기 위해 관계 기관 간의 협력 및 맞춤형 지원이 필요하다고 강조하고 있다.

  • 5-2. 공공·민간 협력 모델

  • 현재 정부는 AI-반도체 이니셔티브를 통해 부처별 맞춤형 지원 체계를 구축하고 있다. 이는 중소기업이 자율주행, 로봇, IoT 등 여러 틈새 시장을 공략할 수 있는 기회를 제공하기 위해 적극적인 정책을 펼치고 있는 것이다. 예를 들어, 산업통상자원부는 오는 2026년부터 자동차, IoT, 가전 등 4대 분야의 반도체 수요·공급 기업들과 협력하여 촉진할 계획을 수립하고 있으며, 과학기술정보통신부도 국산 AI 반도체 기술 개발을 위한 K-클라우드 기술 개발 사업을 계획하고 있다. 이러한 공공·민간 협력 모델은 향후 AI 산업의 성장을 촉진하는 중요한 요소로 작용할 것이다.

  • 5-3. 생태계 구조화의 필요성

  • 온디바이스 AI의 빠른 발전에 따라 생태계 구조화의 필요성이 더욱 부각되고 있다. 피지컬 AI의 수요층이 다양해짐에 따라 이를 뒷받침하는 인프라와 생태계가 필수적이다. KISDI 보고서는 이러한 환경에서 맞춤형 지원과 다양한 기술 계층에 대한 협력 네트워크 구축이 필요하다고 강조하고 있다. 각기 다른 기업들이 전문성과 기술력을 결합하여 경쟁력을 강화해야 하며, 이는 지속적인 기술 혁신을 통해 가능할 것이다. 특히, AI 반도체 시장의 경쟁력 강화를 위한 수평적 가치사슬 구축이 중요하며, 전문가와 연구기관의 협력도 필수적이다. 단순히 기술 개발에 그치지 않고 시장의 요구에 부합하는 생태계를 조성하는 것이 장기적인 관점에서 주요 과제가 될 것이다.

6. 미래 전망과 도전 과제

  • 6-1. 물리적 AI와의 융합 동향

  • 물리적 AI와 온디바이스 AI의 융합은 앞으로의 AI 기술 발전에 중요한 전환점이 될 것입니다. 물리적 AI는 환경 인지 및 상호작용을 통해 다양한 물리적 작업을 수행할 수 있는 능력을 가지며, 이는 자율주행차, 드론 및 로봇 등에서 활용됩니다. 온디바이스 AI의 특성은 이 기술들의 성능을 크게 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 물리적 AI는 실시간 데이터 처리를 요구하는 자율주행차와 같은 응용 분야에서 이러한 온디바이스 AI 기술을 활용할 수 있으며, 이는 네트워크 의존성을 줄이고 더 높은 보안성을 제공할 수 있습니다. 현재 자율주행차 분야에서는 물리적 AI와 온디바이스 AI의 결합을 통해 정밀한 주행 기술과 안전성을 동시에 확보하려는 연구가 진행되고 있습니다. 이에 따라 이러한 기술들은 지속적으로 서로 융합되어 강력한 시너지를 발휘할 것으로 예상됩니다. 이를 통한 시장의 혁신은 더 많은 기업과 연구자들이 물리적 AI와 온디바이스 AI의 융합을 위해 노력하게 만들 것입니다.

  • 6-2. 보안·표준화 과제

  • 온디바이스 AI의 급격한 발전과 함께 보안 및 표준화 과제도 점차 중요해지고 있습니다. 온디바이스 AI는 개인정보 보호에 강점을 가지고 있지만, 여전히 완전한 보안을 보장하기 위해서는 다양한 표준 및 규범이 마련되어야 합니다. 예를 들어, AI가 수집하는 데이터의 처리 및 저장 방식에 대한 명확한 가이드라인이 필요합니다. 이를 통해 사용자는 자신의 데이터가 어떻게 다뤄지는지를 알 수 있어야 하며, 특히 민감한 정보는 더욱 철저하게 관리되어야 합니다. 또한, 표준화가 이루어지지 않는다면 개발자들이 제공하는 서비스 간에 상호운용성이 떨어질 수 있습니다. 이는 다양한 디바이스 사용 시 편리함을 저해하며, 궁극적으로 AI 기술의 대중화에 장애가 될 수 있습니다. 그러므로 관계 당국과 산업계가 협력하여 일관된 표준을 제정하고 보안을 강화하기 위한 정책을 마련해야 할 것입니다.

  • 6-3. 향후 투자·연구 방향

  • 앞으로 온디바이스 AI 및 물리적 AI 기술에 대한 투자는 계속 증가할 것으로 예상됩니다. 특히, 맞춤형 온디바이스 AI 반도체의 수요 증가와 관련하여 반도체 산업이 성장을 이어갈 것으로 보입니다. 여러 업계 전문가들은 향후 5년 간 이 시장이 크게 확대될 것으로 전망하고 있으며, 특히 AI 반도체와 관련된 연구개발에 집중하여 기술 혁신을 이루고자 하는 기업들이 늘어나고 있습니다. 이러한 투자들은 궁극적으로 더 많은 혁신 기술들을 탄생시킬 수 있는 기반이 될 것입니다. 또한, 기업들은 자율주행, IoT 기기, 로봇 분야에서의 경쟁력을 확보하기 위해 연구 방향을 명확히 하여 해당 분야의 특화된 기술 개발에 집중해야 합니다. 이러한 맥락에서, 기업들 간의 협력 네트워크 구축 및 공공기관과의 협업도 중요한 과제가 될 것입니다.

결론

  • 온디바이스 AI는 현재 시장에서 개인 정보 보호, 실시간 응답성, 오프라인 활용 등 기존 클라우드 기반 AI가 갖지 못한 강점을 기반으로 자리 잡고 있습니다. 이러한 특성 덕분에 기업들은 고객에게 더욱 맞춤화된 서비스 제공이 가능하며, 효율적으로 리소스를 관리할 수 있는 기회를 얻게 됩니다.

  • 2025년 현재, 글로벌 선두 기업들은 각기 다른 철학을 반영하여 온디바이스 AI 전략을 전개하고 있으며, 특히 구글은 클라우드 중심의 AI 모델을, 애플은 프라이버시 보호를 중시한 온디바이스 AI 접근법을 통해 사용자 요구에 부합하는 혁신을 지속하고 있습니다. 국내에서는 정부의 정책 지원과 NPU 반도체 기술의 발전으로 경쟁력을 끌어올리고 있으며, 이는 현시점에서 매우 중요한 요소로 작용하고 있습니다.

  • 미래 전망에 따르면, 온디바이스 AI의 발전은 생태계 구조화, 보안 및 표준화, 그리고 물리적 AI와의 융합 등의 과제를 통해 더욱 가속화될 것입니다. 이와 동시에 페르소나AI와 같은 기업들이 이러한 요소를 통합한 플랫폼을 구축할 경우, 고객에게 차별화된 경쟁 우위를 제공할 수 있는 기회를 가지게 될 것입니다.

  • 결론적으로, 온디바이스 AI의 지속적인 발전은 산업 전반에 걸쳐 커다란 혁신을 가져오게 될 것이며, 이는 시장의 변화에 대한 신속한 대응과 미래 기술의 향상을 이끌어내는 기폭제가 될 것입니다. 기업들은 이러한 변화에 발맞추어 연구 개발 및 투자에 집중하여 경쟁력을 유지해야 할 것입니다.

용어집

  • 온디바이스 AI: 온디바이스 AI는 인공지능 기술이 사용자의 기기 내에서 직접 데이터 분석 및 처리를 수행하는 시스템을 의미합니다. 이는 클라우드 기반 AI와 대비되어, 사용자의 데이터가 외부 서버에 전송되지 않기 때문에 프라이버시 보호가 강조됩니다. 스마트폰과 IoT 기기 등 다양한 디바이스에서 활용 가능하며, 사용자 경험을 개선하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.
  • NPU(Neural Processing Unit): NPU는 AI 애플리케이션의 데이터 처리를 위해 최적화된 전용 반도체입니다. 기존 CPU와 GPU에 비해 더욱 빠르고 효율적으로 AI 연산을 수행할 수 있도록 설계되었습니다. NPU의 발전 덕분에 온디바이스 AI는 클라우드 의존도를 줄이고 개인 기기에서 실시간으로 복잡한 연산을 수행할 수 있게 되었습니다.
  • 프라이버시: 프라이버시는 개인의 정보가 무단으로 수집되거나 유출되지 않도록 보호하는 개념입니다. 온디바이스 AI는 데이터를 기기 내에서 오프라인으로 처리함으로써 사용자의 민감한 정보와 개인 데이터를 안전하게 보호할 수 있습니다. 특히 의료나 금융 정보 등의 민감한 개인 정보 처리에 있어 매우 중요한 요소입니다.
  • 낮은 지연성: 낮은 지연성은 시스템이 명령을 수신한 이후 반응하는 데 걸리는 시간을 최소화하는 특성을 의미합니다. 온디바이스 AI는 실시간으로 데이터를 처리하여 사용자 명령에 즉각적으로 반응할 수 있어, 다양한 애플리케이션에서 사용자 만족도를 높이는 데 기여합니다.
  • 에너지 효율성: 에너지 효율성은 시스템이 동작하기 위해 소모하는 에너지를 최소화하는 능력을 의미합니다. 온디바이스 AI는 클라우드 기반 AI보다 전력 소모를 대폭 줄여 사용자 기기에서 지속적으로 AI 기능을 사용할 수 있게 합니다. 특히 모바일 기기와 IoT 기기에서 중요한 요소입니다.
  • 구글 제미나이: 구글 제미나이는 구글의 초대규모 AI 모델로, 클라우드 중심 전략을 통해 웹 및 모바일 OS 등에서 AI 기능을 통합합니다. 제미나이는 자원의 효율성을 높이며, 사용자 요청을 실시간으로 처리하는 능력을 가지고 있습니다.
  • 애플 인텔리전스: 애플 인텔리전스는 애플이 프라이버시 보호를 최우선으로 하여 기기 내부에서 많은 AI 처리 작업을 수행하는 전략입니다. M 시리즈 칩에 내장된 뉴럴 엔진을 통해 사용자 요청을 빠르게 처리하고, 익명화된 데이터를 사용하여 서버와의 통신을 최소화합니다.
  • 폴라리스오피스: 폴라리스오피스는 온디바이스 AI 시장에 본격 진출하는 전략을 세우고 있는 기업으로, 'AI 노바'라는 문서 솔루션을 통해 실시간 회의록 작성과 이미지 생성, 번역 등의 기능을 제공할 예정이다. 이는 클라우드 기반 AI의 한계를 극복하고 데이터 보안 문제를 해결하는 데 기여할 것으로 기대됩니다.
  • 물리적 AI: 물리적 AI는 환경 인지 및 상호작용을 통해 다양한 물리적 작업을 수행할 수 있는 AI 기술입니다. 온디바이스 AI와의 융합을 통해 자율주행차와 같은 응용 분야에서 성능을 개선하고 네트워크 의존성을 줄일 수 있습니다.
  • AI 정책: AI 정책은 정부가 인공지능 기술의 개발 및 활용을 촉진하기 위해 설정하는 규제 및 가이드라인입니다. 현재 한국정부는 온디바이스 AI 및 반도체 산업의 성장을 지원하기 위한 다양한 정책을 추진하고 있습니다.
  • 미래 전망: 미래 전망은 온디바이스 AI가 향후 어떤 방향으로 발전할 것인지에 대한 예측 및 시사점을 담고 있습니다. 예를 들어, 생태계 구조화, 보안 및 표준화, 물리적 AI와의 융합 등이 주요한 과제로 제시되고 있으며, 이들 요소를 통합한 플랫폼 구축이 기업에 차별화된 경쟁 우위를 제공할 것입니다.

출처 문서