왜 지금 ‘온디바이스 AI’가 뜨거운가?
온디바이스 AI란? 차세대 AI 패러다임과 기술 동향
오늘날 디지털 기술이 비약적으로 발전함에 따라, 인공지능(AI) 역시 우리의 일상과 산업 전반에 깊이 스며들고 있습니다. 특히 클라우드 중심의 AI에서 한 단계 더 진보한 형태인 ‘온디바이스 AI(On-Device AI)’가 주목받고 있는데요. 이번 글에서는 온디바이스란 무엇이며, 어떤 기술적 특징과 강점을 갖는지, 그리고 온디바이스 러닝부터 온디바이스 AI 활용 사례까지 폭넓게 살펴보겠습니다.
온디바이스란?
‘온디바이스(On-Device)’란 말 그대로 기기(device) 자체에서 수행되는 연산이나 처리를 의미합니다. 기존의 많은 AI 서비스가 클라우드 서버에 데이터를 전송하고, 서버에서 연산을 처리한 뒤 결과를 다시 기기로 반환하는 방식을 사용했습니다. 반면 온디바이스 AI는 스마트폰, IoT 기기, 엣지 디바이스 등에서 직접 AI 연산을 수행함으로써 데이터 전송 지연을 줄이고, 보다 빠르고 효율적인 서비스가 가능해집니다.
데이터 보안 측면: 데이터가 기기 내부에서 처리되므로 민감한 정보를 외부 서버로 전송할 필요가 적어집니다.
실시간 응답: 클라우드 서버와 통신하는 데 소요되는 시간을 단축할 수 있어 실시간 대응이 가능해집니다.
네트워크 의존도 감소: 오프라인 환경이나 네트워크 품질이 좋지 않은 환경에서도 일부 AI 기능이 구현될 수 있습니다.
이처럼 온디바이스는 단순히 ‘기기에 탑재된다’는 의미를 넘어, 데이터 보안과 사용성을 높이는 중요한 패러다임으로 자리 잡고 있습니다.
온디바이스 AI란?
온디바이스 AI란 기기 자체에 내장된 프로세서(예: CPU, GPU, NPU 등)를 활용해 딥러닝 inference나 일부 학습 작업(온디바이스 러닝)을 실행하는 기술을 말합니다. 즉, AI 연산을 수행하기 위해 굳이 클라우드와 끊임없이 연결할 필요가 없으며, 기기 내부에서 AI 모델을 로드하고 추론 또는 부분적 학습까지 할 수 있습니다.
이러한 특징 덕분에 온디바이스 AI는 크게 두 가지 측면에서 뛰어난 장점을 보여주는데요.
속도 및 성능: 클라우드로부터 명령을 주고받는 과정을 최소화하기 때문에, 지연 시간이 매우 짧아집니다. 실시간 반응이 요구되는 음성 비서, 얼굴 인식, 자율주행 등에서 온디바이스 AI는 큰 강점을 발휘합니다.
보안 및 프라이버시: 민감한 데이터가 외부로 유출되지 않고 기기 내부에서 처리되므로, 최근 더욱 강조되는 개인 정보 보호 요구에 부합합니다.
특히 스마트폰, 웨어러블 기기, 사물인터넷(IoT) 기기처럼 컴퓨팅 자원이 제한된 환경에서도 고성능 AI 연산이 가능해지도록, 경량화된 AI 모델이나 NPU(Neural Processing Unit) 기반의 반도체가 주목받고 있습니다.
온디바이스 러닝: 훈련과 추론의 진화
온디바이스 AI라고 하면 주로 추론(inference)만 떠올리기 쉽지만, 최근에는 온디바이스 러닝(On-Device Learning)을 통해 기기가 자체적으로 학습을 수행하는 사례도 늘어나고 있습니다.
1️⃣ 부분 학습(Incremental Learning)
기존에 클라우드에서 대규모 데이터로 모델을 미리 학습해두고, 사용자의 기기에서는 추가적인 개인화 또는 세부 튜닝을 담당하는 방식입니다. 예를 들어, 음성 비서가 사용자의 발음 습관을 점차 학습해 인식률을 높인다거나, 키보드 자동 완성 기능이 개인의 언어 습관을 반영해 제안 단어의 정확도를 높일 수 있습니다.
2️⃣ 전이 학습(Transfer Learning)
클라우드에서 학습된 모델을 기기로 전송한 뒤, 해당 모델을 사용자 환경에 맞게 가볍게 재학습하는 방식입니다. 이는 사용자의 데이터가 클라우드에 업로드되지 않고 기기 내부에서 학습되어, 프라이버시를 보호하는 동시에 맞춤형 AI 기능을 구현하는 대표 사례라 볼 수 있습니다.
온디바이스 AI 반도체와 기술적 특징
1️⃣ NPU(Neural Processing Unit)의 등장
온디바이스 AI를 실현하기 위해 가장 중요한 요소는 연산을 담당하는 하드웨어입니다. 기존에는 CPU나 GPU가 딥러닝 연산을 담당했지만, AI 전용 프로세서인 NPU가 대두되면서 한층 더 효율적인 AI 연산이 가능해졌습니다.
고효율: NPU는 딥러닝 연산에 특화된 구조를 갖추어 기존 CPU 대비 훨씬 높은 효율과 적은 전력 소모를 보입니다.
저전력: 배터리로 구동되는 모바일 기기, IoT 기기에서 연산 효율은 매우 중요합니다. NPU는 저전력을 달성하기 위한 다양한 최적화 기술이 적용됩니다.
2️⃣ 메모리 아키텍처 혁신
온디바이스 AI가 고성능을 발휘하기 위해서는, 학습 및 추론 과정을 신속하게 처리할 수 있는 메모리 설계가 필수적입니다. 최근에는 HBM(High Bandwidth Memory)이나 LPDDR5 등 고대역폭 메모리를 적용하여, 대용량 연산을 빠르게 처리하도록 돕는 추세입니다.
온디바이스 LLM: 대규모 언어 모델의 새로운 시도
최근 ChatGPT를 비롯해 다양한 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)이 주목받고 있습니다. 그러나 LLM은 거대 규모의 파라미터로 인해, 온디바이스 환경에서는 구동하기가 어려웠습니다. 하지만 연산 능력이 향상된 NPU, 더 효율적인 경량화 모델(예: Distillation, 양자화, 프루닝) 등을 통해, 온디바이스 LLM 구현 가능성도 점차 높아지고 있습니다.
저장 공간 이슈: LLM 파라미터가 수십 GB에 달할 수 있으므로, 이를 기기에 탑재하기 위해서는 모델 경량화와 압축 기술이 필요합니다.
실시간 응답: 온디바이스에서 LLM이 동작할 경우, 네트워크가 끊기더라도 언어 인식이나 질의 응답 같은 기능을 수행할 수 있다는 이점이 있습니다.
온디바이스 AI 시장 동향과 전망
시장 규모 확장
글로벌 AI 시장이 급격히 성장함에 따라, 온디바이스 AI 시장 역시 폭넓은 분야에서 도입이 가속화되고 있습니다. 특히 스마트폰, 자율주행차, 스마트 가전, 산업용 IoT 등 엣지 컴퓨팅 환경이 늘어나는 추세와 맞물려, 향후 온디바이스 AI의 시장은 더욱 커질 것으로 전망됩니다.
주목할 만한 분야
모바일 기기: 온디바이스 AI 스마트폰이 이미 주류가 되고 있습니다. AI 전용 칩셋(NPU, DSP 등)을 탑재해 얼굴 인식, 음성 어시스턴트, 카메라 기능 강화 등을 수행합니다.
스마트 홈·스마트 팩토리: 카메라 센서, 센서퓨전 등 각종 IoT 기기에서 실시간 데이터 처리가 필요하며, 온디바이스 AI가 이를 가능케 합니다.
차량용 전장: 자율주행 시스템, 운전자 보조 시스템 등에서 탑재되는 AI 연산을 차량 내부에서 실시간으로 처리함으로써 안정성과 반응 속도를 높입니다.
온디바이스 AI 전망
AI의 일상화: 점차 더 많은 디바이스가 AI 연산을 기본 기능으로 제공하게 될 것이며, 엣지 디바이스 시대가 본격화될 것입니다.
하드웨어 혁신: 앞으로 더욱 효율적인 AI 반도체와 메모리 아키텍처가 등장해, 온디바이스 AI 생태계를 촉진할 전망입니다.
프라이버시·보안 이슈: 각국의 개인정보 보호 규제와 강화되는 보안 요구 사항으로 인해, 온디바이스 AI가 더욱 각광받을 것으로 보입니다.
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온디바이스 AI 사례 및 활용
스마트폰 카메라 및 이미지 처리
이미 많은 스마트폰 제조사가 카메라 촬영 시 온디바이스 AI를 이용해 장면을 인식하고, 자동으로 색감 보정이나 HDR 처리, 노이즈 제거 등을 수행하고 있습니다. 네트워크 연결 없이도 실시간 피사체 인식이 가능해져 사용자 편의성을 높이는 대표적인 활용 분야입니다.
음성 인식·비서 서비스
애플의 Siri, 구글 어시스턴트, 삼성의 빅스비 등 각종 음성 비서 서비스는 클라우드 기반의 AI와 온디바이스 AI가 혼합된 형태로 작동합니다. 특히 기본 명령어(‘Hey Siri’, ‘OK Google’ 등)나 핵심 음성 패턴 인식은 기기 자체에서 처리하여 응답 속도를 높이고, 사용자의 음성 데이터를 외부 서버로 최소한만 전송하도록 설계되었습니다.
보안·인증
안면 인식, 지문 인식 등 생체 인증 기능도 온디바이스 AI를 활용하는 대표 영역입니다. 민감한 생체 정보가 클라우드에 저장·전송되지 않고, 스마트폰 내부의 보안 영역(Secure Enclave 등)에서 처리되어 개인 정보 보호에 유리합니다.
자율주행·드론
자율주행차, 드론, 로봇 등은 실시간 환경 인식과 판단이 필수적이므로, 온디바이스 AI가 매우 중요한 역할을 합니다. 예측 불가능한 도로 상황이나 장애물 감지를 차량 내부(엣지)에서 빠르게 수행해야 안전과 직결되기 때문입니다.
온디바이스 AI 관련주와 대장주
온디바이스 AI 관련주
온디바이스 AI의 확산과 함께, 반도체 기업, 모바일 칩셋 제조사, AI 알고리즘 최적화 소프트웨어 기업 등이 큰 관심을 받고 있습니다. 예를 들어, 전 세계적으로 스마트폰용 AI 칩셋을 공급하는 기업들은 물론, 데이터 센터와 엣지를 아우르는 NPU, GPU 기업들도 투자자들의 이목을 집중시키고 있습니다.
온디바이스 AI 반도체 분야: CPU, GPU, NPU 등의 개발 및 생산 회사
모바일·엣지 디바이스 업체: 스마트폰, IoT 기기를 제조·판매하거나 AI 솔루션을 탑재하는 기업
AI 최적화 소프트웨어: 딥러닝 모델을 경량화·압축·프루닝하는 전문 기업
온디바이스 AI 대장주
온디바이스 AI가 글로벌 산업계의 화두가 되면서, 일부 기업들이 시장을 주도하거나 높은 시가총액을 형성해 ‘대장주’라고 불리기도 합니다. 다만 본격적인 온디바이스 AI 시대가 개막한 지 얼마 되지 않았기에, 아직은 시장 상황에 따라 변동성이 클 수 있으므로 투자 시 신중한 접근이 필요합니다.
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한국딥러닝: 온디바이스 AI를 선도하는 혁신 기업
저희 한국딥러닝은 국내 AI 선도 기업으로, 온디바이스 AI 분야에서 두각을 나타내고 있습니다. 특히 딥러닝 모델 경량화·최적화 영역에서 독보적인 기술력을 보유하고 있으며, 다양한 산업현장에서 엣지 컴퓨팅 솔루션을 직접 제공하고 있습니다.
한국딥러닝의 핵심 기술
모델 경량화(MODEL COMPRESSION) 솔루션
저희는 독자적으로 개발한 알고리즘을 통해 딥러닝 모델을 경량화하는 기술을 확보했습니다.
복잡한 신경망을 양자화(quantization), 프루닝(pruning) 기법으로 효율적으로 축소하면서도, 정확도 손실을 최소화했습니다.
그 결과, 메모리와 연산 자원이 제한된 IoT 디바이스나 모바일 환경에서도 고성능 AI를 구현할 수 있게 되었습니다.
실시간 추론 가속(REAL-TIME INFERENCE)
NPU, GPU뿐 아니라 CPU 환경에서도 병렬 연산 최적화를 적용해, 저사양 기기에서도 실시간 추론이 가능하도록 돕고 있습니다.
저희 핵심 라이브러리는 엣지 디바이스용 최적화(Edge Optimization) 로직을 포함해, 기기별 편차가 큰 연산 성능을 균일하게 끌어올리는 데 기여합니다.
보안 강화 & 프라이버시 보호
온디바이스 환경에서 딥러닝 모델이 동작할 때, 데이터 암호화 및 Secure Enclave 연동 기술을 함께 제공해, 모델 도용과 개인 정보 유출을 효과적으로 방지합니다.
산업용 IoT, 의료기기 등 높은 보안이 요구되는 분야에서 안정성과 데이터 무결성을 입증해, 믿고 쓸 수 있는 솔루션을 공급하고 있습니다.
한국딥러닝 기술의 장점
고효율·저전력
온디바이스 AI에서 핵심이 되는 전력 소모와 연산 효율 문제를 적극 해결하고 있습니다.
모델 경량화와 네트워크 최적화를 통해, 배터리 구동 기기에서도 지속 가능한 성능을 발휘하도록 설계했기에, 고객 만족도가 높습니다.
범용성
스마트폰, 산업용 엣지 서버, 임베디드 보드, 마이크로컨트롤러 등 다양한 플랫폼에서 저희 기술을 적용할 수 있습니다.
고객사의 요구 사항에 맞춰 맞춤형 SDK와 API를 제공함으로써, 도입 장벽을 크게 낮추고 프로젝트 성공 가능성을 높이고 있습니다.
검증된 레퍼런스
국내외 대기업 및 스타트업과 협업해 모바일 카메라 AI, 로보틱스, 스마트 공장 등 여러 프로젝트를 성공적으로 완수한 경험이 풍부합니다.
이처럼 다양한 산업 분야에서 기술력을 인정받으며, 해외 시장에서도 빠르게 영향력을 확대해 나가고 있습니다.
온디바이스 AI와 한국딥러닝이 함께 열어가는 미래
저희가 집중하고 있는 온디바이스 AI는 앞으로도 AI 대중화와 개인정보 보호라는 두 가지 축을 더욱 빠르게 진전시킬 것입니다. 스마트폰의 간단한 이미지 처리부터 자율주행차의 복잡한 의사결정까지, 폭넓은 활용으로 시장을 계속해서 넓혀나갈 것으로 예상합니다.
그리고 이러한 흐름 속에서, 저희 한국딥러닝이 가지고 있는 모델 경량화 솔루션, 실시간 추론 가속, 보안 강화 기술이 더욱 빛을 발할 것입니다. 이미 여러 산업현장에서 솔루션을 도입·검증받았고, 이를 바탕으로 엣지 컴퓨팅 시대를 함께 선도해 나갈 준비가 되어 있습니다.
앞으로의 AI는 ‘클라우드에만 의존’하는 방식에서 벗어나, 우리 주변 모든 디바이스가 즉각적이고 지능적인 결정을 내리는 시대가 될 것입니다. 저희 한국딥러닝은 이 온디바이스 AI 패러다임의 중심에서, 한 발 앞선 기술과 혁신으로 국내외 고객 여러분을 만족시켜 드리겠습니다. 앞으로도 많은 관심과 응원 부탁드립니다!
