온디바이스 AI (On-device AI)

인프라
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클라우드 서버를 거치지 않고 스마트폰, PC 등 사용자 기기 내부의 하드웨어(NPU)를 통해 AI 모델을 직접 구동하여 보안성과 실시간성을 높이는 데 도움을 주는 방식한 기술입니다.

다른 이름
로컬 AI엣지 AIEdge AI

상세 설명

온디바이스 AI는 외부 서버와의 데이터 송수신 없이 단말기 내부의 연산 장치(NPU/GPU/CPU)에서 AI 모델을 독립적으로 구동하는 기술입니다. 데이터가 기기 외부로 전송되지 않아 프라이버시 보호와 보안성이 매우 뛰어나며, 네트워크 연결이 없는 환경에서도 지연 시간 없는 실시간 처리가 가능합니다. 특히 40 TOPS 이상의 NPU 연산 성능과 16GB 이상의 RAM이 탑재된 'AI PC' 규격이 표준화됨에 따라, 복잡한 언어 모델(SLM)이나 AI 에이전트 기능을 기기 내에서 안정적으로 수행할 수 있게 되었습니다. 이는 기업의 클라우드 API 호출 비용을 절감하고 데이터 주권을 확보하는 동시에, 사용자에게는 개인화된 최적의 AI 경험을 제공하는 핵심적인 기술 선택 기준이 됩니다.

도구 선택에서 중요한 이유

데이터 보안이 최우선인 기업 환경에서 민감한 내부 정보를 외부 서버로 전송하지 않고 로컬에서 처리할 수 있습니다. 클라우드 방식과 달리 별도의 API 호출 비용이나 네트워크 구독료가 발생하지 않아 장기적인 비용 효율성이 높으며, 불안정한 네트워크 환경에서도 균일한 응답 속도를 보장합니다.

확인할 점

  • NPU 성능이 최소 40 TOPS(Copilot+ PC 기준) 이상을 충족하는지 확인
  • 로컬 LLM 구동을 위한 시스템 RAM 용량(최소 16GB, 권장 32GB 이상) 확인
  • 하드웨어 가속기(NPU)를 지원하는 AI 프레임워크(ONNX Runtime 등)와의 호환성
  • 대규모 추론 작업 시의 배터리 효율 및 발열 관리 성능

예시

인터넷 연결 없이 수행되는 실시간 통화 번역, 오프라인 환경에서의 로컬 문서 요약 및 개인화 검색, 카메라 기반 실시간 사물 식별 및 배경 제거 작업 등이 대표적입니다.

관련 용어

NPU엣지 컴퓨팅SLM (소형 언어 모델)양자화