2025년 하반기, 정부가 발표한 경제 성장 전략의 핵심 키워드 중 하나가 바로 **“온디바이스 AI(On-device AI)”**입니다. 데이터센터를 거치지 않고, 스마트폰이나 자동차 같은 기기 자체에서 AI를 돌리는 기술이죠.
클라우드에서 모든 걸 처리하던 기존 방식과 달리, 이제는 우리 손에 쥔 기기 속에서 AI가 직접 계산을 하고 의사결정을 내리는 시대가 열리고 있습니다. 그렇다면 온디바이스 AI가 왜 중요한지, 앞으로 어떤 기업들이 이 경쟁에서 웃게 될지 함께 살펴보겠습니다.
☁️ 클라우드 vs 📲 온디바이스
AI는 크게 두 가지 방식으로 나눌 수 있습니다.
- 클라우드 AI: 데이터센터에서 연산 → 기기로 전송
- 온디바이스 AI: 기기 내부에서 바로 연산
클라우드 AI의 장점
✅ 대형 모델 사용 가능
✅ 필요할 때마다 자원 확장 가능
클라우드 AI의 단점
❌ 네트워크 지연과 장애 위험
❌ 데이터 주권·프라이버시 이슈
❌ 막대한 운영 비용
반면 온디바이스 AI의 장점은 분명합니다.
⚡ 빠른 응답 속도 (거의 지연 없음)
📴 네트워크 없이도 작동 (오프라인 AI)
🔒 데이터가 기기 안에 머물러 프라이버시 강화
물론 단점도 존재합니다.
- 모델 크기와 전력·메모리 한계
- 발열 문제 → 기기 수명 단축 가능
💸 비용과 ESG… 기업들이 몰려드는 이유
기업들이 온디바이스로 몰리는 가장 큰 이유는 **“비용 절감”**입니다.
AI 데이터센터는 매년 1.9배씩 늘어나는 하드웨어 비용과 2배씩 치솟는 전력 수요 때문에 부담이 막대합니다. 게다가 탄소 배출 문제까지 얽혀 ESG 경영 압박을 받는 상황이죠.
따라서 기업들은 **“데이터센터 의존도를 낮추고, 기기에서 직접 처리하자”**는 전략으로 방향을 틀고 있습니다.
📈 온디바이스 AI 시장 규모
온디바이스 AI는 이미 거대한 시장입니다.
- 2024년: 148억 달러(20조 원)
- 2030년: 650억 달러(약 90조 원)
- 2034년: 1741억 달러(약 240조 원)
연평균 성장률은 무려 27.9%!
스마트폰, PC, 자동차, 드론, 선박 등 거의 모든 기기가 AI 탑재 디바이스로 변해갈 전망입니다.
🤖 소형화된 AI 모델, SLM의 등장
온디바이스에서 가장 큰 과제는 **“거대한 AI 모델을 어떻게 기기 속에 담느냐”**입니다.
해법은 바로 소형 언어 모델(Small Language Model, SLM).
- 거대한 LLM보다 작지만, 특정 업무에 특화
- 양질의 데이터(예: 교과서 수준)를 학습해 효율 극대화
- 불필요한 연산을 줄이는 양자화(Quantization), 프루닝(Pruning) 기법으로 최적화
즉, **“덩치는 작지만 똑똑한 AI”**를 만드는 것이 온디바이스 시대의 핵심 전략입니다.
🏎️ 글로벌 기업들의 온디바이스 전략
- 애플 → 개인정보 보호를 내세워 온디바이스 AI 강화 (다만 자체 모델 개발 삐걱)
- 구글 → 픽셀폰에 Gemini Nano 탑재, 오프라인 AI 기능 구현
- 마이크로소프트 → AI PC와 노트북에 탑재 추진
- 메타 → 스마트 글래스·XR 기기에 적용
- 퀄컴 → 스냅드래곤 칩으로 스마트폰부터 자동차까지 확장
- 화웨이 → 제재 속에서도 칩과 AI 성능 끌어올리며 시장 확대
🇰🇷 온디바이스 코리아, 반격의 시작
한국 기업들도 빠르게 뛰어들고 있습니다.
- 삼성전자: 2024년 세계 최초 온디바이스 AI 스마트폰 S24 공개
- 네트워크 없이 통화 번역, 노트 요약 기능 제공
- 2025년까지 4억 대 이상 기기에 Galaxy AI 탑재 목표
또한 CES 2025에서 한국 기업들이 208개 혁신상을 수상하며 글로벌 무대에서도 존재감을 과시했습니다. 특히 중소기업과 스타트업이 절반 이상을 차지하며 다양한 혁신 주체들이 등장했습니다.
🚀 앞으로의 전망
온디바이스 AI는 단순한 기술 트렌드를 넘어,
- 비용 절감
- 탄소 배출 감소
- 데이터 프라이버시 강화
라는 세 가지 거대한 흐름을 바꾸는 키워드입니다.
대한민국은 하드웨어 강점(삼성, LG)과 스타트업 혁신 생태계를 동시에 갖춘 만큼, 글로벌 온디바이스 AI 선두 주자로 도약할 잠재력이 충분합니다.
앞으로는 “AI는 내 손안의 기기 안에서 작동한다”는 것이 상식이 될지도 모르겠습니다.
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