온 디바이스 AI(On-Device AI)는 데이터가 생성되는 현장, 즉 엣지(Edge) 디바이스 자체 내에서 인공지능 모델을 직접 실행하고 추론하는 기술을 의미한다. 이는 2024년 이후 컴퓨팅 패러다임을 재정의하는 구조적 변화의 핵심 축으로 부상했으며, 이는 사용자 경험 향상과 기존 클라우드 기반 AI의 기술적 한계를 극복하려는 전략적 요구사항에 기인한다.

 

온 디바이스 AI기술은 세 가지 핵심 동력을 바탕으로 폭넓게 채택되고 있다. 첫째, 저지연성(Low Latency) 확보이다. 데이터를 클라우드 서버로 전송하고 다시 결과를 수신하는 과정을 생략함으로써, 데이터 생성 지점에서 실시간 처리가 가능해지고 네트워크 지연 시간이 획기적으로 감소한다. 둘째, 데이터 보안 및 프라이버시 강화이다. 민감한 개인 정보를 로컬 디바이스 내에서 처리하여 외부 유출 위험을 최소화하며 개인 정보 침해 우려를 낮춘다. 특히 애플과 같은 글로벌 기업의 AI 전략에서도 사용자 프라이버시는 핵심적인 차별화 요소로 강조된다. 셋째, 운영 비용 및 에너지 효율성 증대이다. 중앙 집중식 클라우드 컴퓨팅 자원에 대한 의존도를 줄여 대규모 네트워크 스트레스를 감소시키고 운영 비용을 획기적으로 절감할 수 있으며, 전체적인 에너지 효율을 증대시킨다.

 

이러한 ODA의 높은 연평균 성장률(27.95% 이상)은 ODA가 단순한 기술적 트렌드가 아니라, 향후 10년간 컴퓨팅 패러다임 자체를 재정의하는 구조적 변화임을 시사한다. 이는 모든 산업 분야에서 디지털 대전환(DX)을 가속화하고, 지능형 엣지 컴퓨팅로의 전환을 이끄는 핵심 동력이 된다.

 

1. 온 디바이스 AI 기술 개발 동향 : 하드웨어 혁신

 

1-1. NPU(신경망 처리 장치) 기술의 고도화 추세

 

온 디바이스 AI를 실현하기 위한 핵심 기술은 AI 모델 수행에 최적화된 하드웨어, 즉 NPU(Neural Processing Unit) 특화 칩셋의 개발이다. NPU는 AI 연산을 전담하며, 범용 프로세서인 CPU나 그래픽 처리 장치인 GPU보다 AI 모델을 빠르고 전력 효율적으로 실행하는 데 최적화된 두뇌 역할을 한다.

퀄컴은 차세대 플랫폼에서 3세대 오라이온 CPU, 아드레노 GPU, 그리고 헥사곤(Hexagon) NPU를 3축으로 하는 통합 AI 전략을 제시했다. 퀄컴은 헥사곤 NPU를 PC, 스마트폰, XR(확장현실) 전반에서 '게임 체인저'로 정의하며, 그 가치는 단순한 연산력 그 자체가 아니라 자연스럽고 유용한 AI 기능으로 번역되어 매끄러운 사용자 경험을 창출하는 데 있다고 강조한다. 헥사곤 NPU는 기존 세대 대비 연산 처리 속도와 전력 효율성을 동시에 개선하여, 이미지, 음성, 자연어 처리 등 다양한 AI 알고리즘을 동시에 구동할 수 있도록 설계되었다.

 

1-2. 초미세 공정 기술 도입 (2nm) 및 효율성 개선

 

ODA 시대의 경쟁 우위는 단순한 최대 성능(Peak Performance)이 아닌, 특정 성능 수준에서의 “전력 효율성(Efficiency)”으로 전환되었다. 배터리 제약이 있는 모바일 환경에서 전력 효율은 AI 기능의 지속 가능성을 결정하기 때문이다.

삼성전자는 이러한 효율성 경쟁에 대응하기 위해 2025년 하반기부터 평택캠퍼스에서 2nm(나노미터) 공정을 양산하기 시작했다. 이 초미세 공정은 트랜지스터 집적도를 극대화하고 전력 누설(leakage)을 줄여 에너지 사용을 최적화한다. 삼성의 차세대 모바일 AP인 엑시노스 2600(2nm 적용)은 효율성 측면에서 애플의 'A19 프로'를 능가하는 것을 목표로 하며, AI 연산 성능을 전 세대 대비 30% 이상 향상할 것으로 전망된다. 또한, 고성능 AI 작업 시 발생하는 발열을 효과적으로 낮추기 위해 고급형 모델에 개선된 베이퍼 챔버 쿨링 시스템이 탑재될 예정이다.

 

1-3. 메모리 및 센서 기술의 통합 가속화 (ISP-NPU 통합 사례)

 

ODA 기술 개발의 핵심적인 하드웨어 동향은 고부가가치 AI 기능을 위해 센서 및 주변 하드웨어와 NPU를 긴밀히 결합하는 이종 컴퓨팅(Heterogeneous Computing) 아키텍처를 구축하는 것이다.

삼성전자는 엑시노스 2600 개발에서 이미지 신호 프로세서(ISP)와 NPU를 하나의 파이프라인으로 통합하는 새로운 아키텍처를 적용하고 있다. 이 통합 설계는 고성능 이미지 합성과 AI 기반 처리에 중점을 둔다. 3억 2천만 화소(320MP) 센서를 지원하며, 기존 칩셋에서 약점으로 지적되던 ISP 성능을 AI 기반으로 대폭 개선하려는 전략을 담고 있다. ISP와 NPU의 통합은 데이터 이동 거리를 단축하고 병목 현상을 줄여, 고해상도 이미지 복원이나 AI 카메라 촬영과 같은 실시간 기능을 위한 지연 시간을 최소화한다.

애플 역시 유사한 통합 전략을 사용한다. 에어팟 프로 3세대에 적용된 컴퓨테이셔널 오디오 기술은 하드웨어와 소프트웨어를 활용하여 오디오 질감을 실시간으로 최적화한다. 이 기술은 외국인의 목소리와 언어를 분리하고 번역하여 사용자에게 전달하며, 온디바이스에서 실시간 번역을 제공함으로써 저지연성 사용자 경험을 극대화하는 멀티센서 융합 사례를 보여준다.

 

1-4. 엣지 AI 환경에서의 하드웨어 보안 및 무결성 확보 방안

 

엣지 AI 하드웨어는 클라우드 시스템과 달리 분산된 특성 때문에 물리적 접근이나 펌웨어 조작 등 새로운 공격 표면을 야기한다. 공격자는 하드웨어의 취약점을 악용하여 민감한 정보 유출이나 중요 서비스 중단을 시도할 수 있으며, 손상된 엣지 AI 장치는 더 광범위한 네트워크 공격의 진입점이 될 수도 있다.

따라서 ODA가 개인 정보 보호라는 강점을 유지하고 신뢰성을 확보하기 위해서는 강력한 보안 조치를 구현해야 한다. 이는 하드웨어 수준 보안 기능, 변조 방지 메커니즘, 안티코드 리프팅 메커니즘, 그리고 플랫폼 무결성 검사를 포함하며, 민감한 정보를 보호하고 책임 있는 AI 배포를 보장하는 데 매우 중요하다.

 

2. 온 디바이스 AI 기술 개발 동향: 소프트웨어 및 모델 경량화

 

2-1. 딥러닝 모델 경량화 기술의 현황 및 도전 과제

 

클라우드 기반의 대규모 언어 모델(LLM)을 저용량, 저전력, 제한된 메모리 환경의 ODA에서 구동하기 위해서는 딥러닝 모델의 크기를 대폭 줄이는 경량화(Lightweighting) 기술이 필수적이다.

주요 경량화 방법으로는 모델의 정밀도를 낮추는 “양자화(Quantization)”와 모델 파라미터를 최소 단위로 압축하는 이진화(Binarization) 기술이 핵심으로 부상하고 있다. 그러나 이러한 소프트웨어 기반의 경량화 기술이 실질적인 성능 향상으로 이어지기 위해서는 반드시 전용 하드웨어의 지원이 필요하다. 양자화 및 이진화에 사용되는 특정 데이터 타입을 효율적으로 처리할 수 있도록 설계된 NPU가 뒷받침되어야만 ODA 환경에서 기대하는 성능을 달성할 수 있다.

이러한 모델 경량화 기술과 NPU 개발은 이제 상호 보완적인 관계를 넘어 “동시 설계(Co-design)”를 요구하는 단계에 진입했다. 소프트웨어는 모델을 극한으로 압축하고, 하드웨어는 그 압축된 모델의 특정 저정밀도 연산을 가속화하는 구조이다. 이는 ODA 시장에서 경쟁력을 확보하는 핵심 요소가 '플랫폼 및 생태계 전략'과 '하드웨어 특화 칩셋'의 결합에 있음을 명확히 보여준다.

 

2-2. ODA 전용 AI 프레임워크 및 플랫폼 전략

 

ODA 시장의 확산을 위해서는 다양한 디바이스에 쉽게 적용 가능하고 효율적으로 AI를 구동할 수 있는 소프트웨어 플랫폼 및 생태계 전략을 강화하는 것이 매우 중요하다.

글로벌 기업들은 ODA 개발을 가속화하기 위한 자체적인 프레임워크와 플랫폼 솔루션을 제공하고 있다. 예를 들어, ST는 ST 엣지 AI 스위트를 출시하여 자체 기술로 AI 지원 제품 개발을 가속화하고 있으며, 노타(Nota)와 같은 전문 기업들은 저비용 고효율의 AI 칩 솔루션과 더불어 AI 모델의 경량화 및 최적화 솔루션을 시장에 공급한다.

특히, 최근 급성장하는 생성형 AI 모델 역시 경량화 과정을 거쳐 온디바이스로 이식되는 경향이 두드러진다. 분석가들은 생성형 AI 기반의 '맥락을 아는' 온디바이스 AI가 주요 트렌드로 부상하고 있다고 보고한다. 이는 AI 에이전트 시장의 폭발적 성장과 직접적으로 연결된다. 맥락을 파악하고 반복적인 작업을 자동화하는 에이전트가 실시간 센서 데이터와 개인 정보에 안전하게 접근해야 하므로, ODA는 AI 에이전트의 효율성과 보안을 담보하는 필수 기반 기술이 된다.

 

2-3. 사용자 경험 중심의 AI 서비스 설계 요구사항

 

온디바이스 AI 시대에는 사용자 경험을 중심으로 한 서비스 설계가 필수적으로 요구되며, 이는 오프라인 환경에서도 실시간으로 반응할 수 있는 AI 구현을 통해 달성된다. 이러한 실시간 반응성은 경쟁 제품과의 차별화를 이끌어내는 핵심 요소가 된다.

실제 적용 사례로는 구글의 'Magic Eraser'(사진 속 사물 지우기) 기능이 있다. 이 기능은 저전력, 저용량으로 최적화된 경량화 모델을 사용하여 클라우드 연결 없이 온디바이스에서 실행된다. 또한, 애플 에어팟 프로 3세대의 실시간 양방향 통역 기능은 외국어와 화자의 음량을 지능적으로 분리하고 번역하여 사용자에게 극도의 저지연성 경험을 제공한다.

ODA를 플래그십 기기를 넘어 저가형 IoT 및 가전제품으로 확산시키기 위한 전략적 노력도 중요해졌다. 저비용으로 고효율 AI를 구현하기 위해 '1불 프로세서 2불 모듈'을 적용하는 이른바 '다이소 전략'은 ODA 기술의 범용화를 가속화하는 기반이 된다.

 

3. 주요 기업의 온 디바이스 AI 경쟁 구도 및 로드맵 (2025-2027)

 

ODA 경쟁은 단순한 칩 성능 경쟁을 넘어 최종 제품과 서비스의 통합을 통한 사용자 경험 경쟁으로 진화했다. 이는 칩 제조사와 디바이스 제조사 간의 수직적 통합 역량이 핵심 승패를 가름한다는 것을 의미한다. 모바일 AP는 이제 데이터 처리(ISP), AI 추론(NPU), 그리고 고성능 메모리를 결합한 'AI 플랫폼'으로 완전히 재정의되고 있다.

 

3-1. 퀄컴(Qualcomm)의 플랫폼 전략 및 NPU 성능 로드맵 분석

 

퀄컴은 스냅드래곤 서밋 2025에서 차세대 인공지능 전략을 3세대 오라이온 CPU, 아드레노 GPU, 그리고 헥사곤 NPU의 세 가지 축으로 정하고 성능과 효율을 동시에 끌어올린 플랫폼을 공개했다. 퀄컴에 따르면, 이 플랫폼은 실사용 환경에서 긱벤치 싱글코어 성능은 20%, 멀티코어 성능은 약 18% 향상되었다.

퀄컴의 전략적 목표는 스마트폰을 넘어 PC와 XR(확장현실)까지 아우르는 온디바이스 AI 시대를 본격화하는 데 있다. 헥사곤 NPU는 단순 연산력 경쟁을 넘어, 자연스럽고 유용한 AI 기능으로 번역되어 매끄러운 경험을 창출하는 데 중점을 둔다.

 

3-2. 삼성전자(Samsung)의 엑시노스 기반 AI 전략 및 2nm AP 개발 계획

 

삼성전자는 2026년 출시될 갤럭시 S26 시리즈에 탑재될 것으로 예상되는 최초의 2nm 모바일 AP인 엑시노스 2600 개발에 착수했다. 2nm 공정은 전력 효율을 극대화하며, 차세대 듀얼 NPU를 탑재한 엑시노스 2600은 AI 연산 성능을 전 세대 대비 30% 이상 향상하는 것을 목표로 한다.

특히 주목할 점은 통합 아키텍처이다. 삼성은 엑시노스 2600에서 ISP와 NPU를 하나의 파이프라인으로 통합하여, 고해상도 이미지 복원, AI 카메라 촬영, 실시간 다국어 번역과 같은 고도화된 온디바이스 AI 기능을 구현할 예정이다. 또한, 고급형 모델에는 12GB RAM과 더 강력한 뉴럴 엔진이 제공될 전망이다. 이러한 전략은 Exynos를 통한 디바이스 최적화 및 카메라 기술의 우위를 점하려는 의도를 반영한다.

 

3-3. 애플(Apple)의 M-시리즈 칩셋과 프라이버시 중심 AI 전략

 

애플은 M5 칩을 탑재한 맥북 프로, 휴대용 AI 워크스테이션으로 재탄생한 아이패드 프로, 그리고 애플 비전 프로 등 새로운 제품 라인업을 선보이며 강력한 성능의 Neural Engine 기반 ODA 생태계를 구축하고 있다.

애플은 생성형 AI 분야에서 후발주자라는 평가에도 불구하고, 프라이버시, 저지연성, 매끄러운 사용자 경험을 핵심 가치로 내세운 온디바이스 AI(Apple Intelligence)를 통해 차별화를 꾀한다. 실제 적용 사례인 에어팟 프로 3세대의 실시간 번역 기능은 외국어를 몰라도 의사소통이 가능한 양방향 소통을 ODA 기술로 구현한 것이다. 이 기능은 2025년 내에 한국어, 이탈리아어, 일본어 등이 추가될 예정이다.

 

주요 기업별 온 디바이스 AI 하드웨어 경쟁 전략 비교 (2025-2027 로드맵 기반)