온디바이스 AI란? 인터넷 없이 스마트폰이 AI를 처리하는 원리와 장단점 총정리

[ 본 이미지는 생성형 AI로 제작되었습니다 ]

스마트폰이 인터넷 없이도 AI를 쓸 수 있다고?

몇 년 전까지만 해도 "AI를 쓴다"는 건 곧 인터넷 연결을 전제로 했습니다. 챗봇에 질문을 입력하면 그 내용이 인터넷을 통해 어딘가의 대형 서버로 전송되고, 서버가 답을 계산해서 다시 보내주는 방식이었죠. 그런데 최근 스마트폰이나 노트북을 사면서 "온디바이스 AI 지원"이라는 문구를 본 적 있으신가요?

온디바이스 AI(On-device AI)는 이런 흐름과는 조금 다릅니다.

인터넷으로 데이터를 주고받지 않고, 내 스마트폰이나 노트북, 심지어 자동차나 냉장고 안에서 AI 연산을 직접 처리하는 방식을 말합니다.

오늘은 이 개념이 정확히 무엇이고, 기존 방식과 무엇이 다르며, 실제로 어떤 기업들이 어떻게 적용하고 있는지 하나씩 짚어보겠습니다.

온디바이스 AI란 무엇인가?

온디바이스 AI란 AI 모델의 추론(연산) 과정을 클라우드 서버가 아니라 기기 자체의 하드웨어에서 처리하는 방식을 말합니다. 반대로 기존에 우리가 흔히 접했던 방식, 즉 질문이나 데이터를 인터넷을 통해 외부 서버로 보내 처리한 뒤 결과를 받는 방식은 클라우드 AI라고 부릅니다.

쉽게 비유하면 이렇습니다. 클라우드 AI가 "질문지를 우체국에 보내 멀리 있는 전문가에게 답을 받아오는 방식"이라면, 온디바이스 AI는 "내 책상 위에 있는 계산기로 직접 답을 구하는 방식"에 가깝습니다.

계산기가 성능이 좋을수록 더 복잡한 문제도 그 자리에서 풀 수 있는 것처럼, 기기의 AI 연산 능력이 좋아질수록 더 많은 작업을 내 기기 안에서 끝낼 수 있습니다.

참고로 산업계에서는 스마트폰, PC뿐 아니라 센서·카메라·자동차 등 네트워크의 말단(edge)에서 AI를 처리한다는 의미로 엣지 AI(Edge AI)라는 용어도 함께 사용하는데, 온디바이스 AI는 그중에서도 개인이 사용하는 기기 안에서 AI가 작동하는 경우를 가리키는 표현으로 주로 쓰입니다.

클라우드 AI와 온디바이스 AI, 무엇이 다른가

두 방식을 표로 비교하면 이해가 빠릅니다.

여기서 중요한 점은, 실제 제품들은 대부분 온디바이스 AI만 쓰거나 클라우드 AI만 쓰는 것이 아니라 두 방식을 상황에 따라 혼합해서 사용하는 하이브리드 구조라는 것입니다. 이 부분은 아래 기업 사례에서 더 자세히 설명하겠습니다.

NPU(Neural Processing Unit)란 무엇이고 왜 중요한가

온디바이스 AI가 가능해진 배경에는 NPU(Neural Processing Unit, 신경망 처리장치)라는 전용 반도체가 있습니다.

우리가 잘 아는 CPU(중앙처리장치)는 다양한 종류의 계산을 범용적으로 처리하도록 설계되어 있고, GPU(그래픽처리장치)는 그래픽 연산이나 대량의 병렬 계산에 특화되어 있습니다. NPU는 여기서 한 걸음 더 나아가, 딥러닝 모델이 주로 사용하는 행렬 연산을 적은 전력으로 빠르게 처리하도록 특화 설계된 칩입니다.

쉽게 말해 CPU가 "만능 일꾼", GPU가 "그림과 대량 작업에 강한 일꾼"이라면, NPU는 "AI 계산만 전문으로 하는 일꾼"인 셈입니다. 같은 AI 연산이라도 NPU가 처리하면 배터리 소모와 발열을 훨씬 줄일 수 있기 때문에, 스마트폰이나 노트북처럼 배터리로 구동되는 기기에서 특히 중요합니다.

실제로 마이크로소프트는 자사가 정의한 Copilot+ PC 규격에서 "NPU 성능 40 TOPS(초당 40조 회 연산) 이상"을 하나의 기준으로 제시하고 있으며, 이는 실시간 번역이나 이미지 생성 같은 AI 기능을 기기에서 직접 구동하기 위한 최소 요건으로 안내되고 있습니다(Microsoft 공식 자료 기준).

인터넷 연결 없이도 AI를 쓸 수 있는가

결론부터 말하면 일부 기능은 가능합니다. 다만 "그 기기의 모든 AI 기능"이 인터넷 없이 되는 것은 아니라는 점을 구분해야 합니다.

예를 들어 구글의 경량 AI 모델인 Gemini Nano는 안드로이드의 AICore라는 시스템 서비스 위에서 기기 내 하드웨어를 활용해 동작하도록 만들어졌고, 이를 통해 앱은 서버 호출 없이 오프라인 상태에서도 요약이나 텍스트 생성 같은 기능을 실행할 수 있습니다(Google Android Developers 공식 문서 기준). 애플 역시 요약, 알림 우선순위 판단 같은 다수의 Apple Intelligence 기능이 기기 자체에서 처리되어 데이터가 기기 밖으로 나가지 않는다고 공식적으로 설명하고 있습니다.

다만 더 복잡한 요청, 예를 들어 정교한 추론이 필요한 질문이나 대규모 이미지 생성 등은 기기의 연산 능력만으로는 부족할 수 있습니다. 이런 경우 애플은 자체 서버 시스템인 Private Cloud Compute로 요청을 넘기는 하이브리드 구조를 사용한다고 명시하고 있습니다.

즉, "이 기기는 온디바이스 AI를 지원한다"는 말이 곧 "모든 AI 기능이 인터넷 없이 된다"는 뜻은 아니라는 점을 기억해두시면 좋습니다.

개인정보 보호 측면의 장점

온디바이스 AI가 주목받는 가장 큰 이유 중 하나는 개인정보 처리 방식입니다.

클라우드 AI는 질문이나 사진, 문서 등의 데이터를 외부 서버로 전송해야 하므로, 전송 과정이나 서버 저장 과정에서의 유출 위험을 원천적으로 배제하기 어렵습니다. 반면 온디바이스로 처리되는 작업은 데이터가 기기 밖으로 나가지 않기 때문에, 그만큼 외부 유출 경로 자체가 줄어듭니다.

실제로 애플은 공식 문서에서 "많은 작업의 경우 처리가 아이폰·아이패드·맥 안에서 직접 이뤄지기 때문에 개인 데이터가 기기를 떠나지 않는다"고 설명하고 있고, 구글 역시 온디바이스 생성형 AI가 "민감한 데이터를 기기에 유지함으로써 개인정보 보호를 강화한다"고 안내합니다.

다만 이는 "유출 가능성이 낮아진다"는 의미이지, 온디바이스 방식이라고 해서 보안 문제가 전혀 없다는 뜻은 아니라는 점은 구분할 필요가 있습니다.

실제로 애플조차 복잡한 요청을 처리하는 Private Cloud Compute 구간에 대해서는 별도의 강력한 보안 설계와 투명성 로그 기능을 두고 있습니다.

처리 속도와 배터리에는 어떤 영향을 줄까

속도 면에서 온디바이스 AI는 인터넷 왕복 시간이 필요 없기 때문에, 네트워크 상태가 좋지 않은 환경에서도 비교적 안정적으로 응답할 수 있다는 장점이 있습니다. 다만 이는 어디까지나 "네트워크 지연이 없다"는 의미이며, 기기 자체의 연산 성능이 낮으면 오히려 클라우드의 강력한 서버보다 느릴 수도 있습니다.

배터리와 발열 측면에서는 온디바이스 AI 연산이 기기 자원을 직접 사용하는 만큼 부담이 될 수 있습니다. 이 부담을 줄이기 위해 만들어진 것이 앞서 설명한 NPU입니다. CPU나 GPU로 같은 연산을 처리하는 것보다 NPU로 처리할 때 전력 효율이 높다는 것이 NPU를 탑재하는 핵심 이유입니다.

온디바이스 AI의 한계와 단점

장점만 있는 것은 아닙니다. 확인된 한계는 다음과 같습니다.

• 처리 가능한 모델 규모의 제약: 기기의 메모리와 연산 능력은 대형 데이터센터 서버에 비해 제한적이기 때문에, 매우 큰 규모의 AI 모델은 기기 안에서 그대로 구동하기 어렵습니다. 이 때문에 온디바이스용 모델은 대체로 원래 모델을 경량화한 버전(sLM, 소형 언어모델 등)으로 제공됩니다.

• 기기 성능에 따른 지원 격차: NPU 성능이 낮거나 탑재되지 않은 구형 기기에서는 신형 기기와 동일한 온디바이스 AI 기능을 지원받지 못하는 경우가 많습니다.

• 기기 가격 상승 요인: NPU 등 전용 하드웨어가 추가되면서 부품 원가가 늘어날 수 있습니다.

• 여전히 완전한 오프라인은 아닐 수 있음: 위에서 설명한 것처럼 복잡한 작업은 여전히 클라우드로 넘어가는 하이브리드 구조가 일반적입니다.

스마트폰·PC·자동차·가전에서의 실제 활용

• 스마트폰: 삼성 갤럭시의 Galaxy AI, 애플의 Apple Intelligence, 구글의 Gemini Nano 등이 대표적입니다.

• PC: 마이크로소프트가 정의한 Copilot+ PC(NPU 40 TOPS 이상 요건)와 엔비디아의 RTX AI PC(GPU 기반 로컬 AI 실행)가 있습니다.

• 자동차: 카메라와 센서로 수집한 주행 데이터를 차량 내부에서 즉시 분석해 차선 이탈 경고, 보행자 인식 등을 처리하는 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)에 온디바이스 AI 개념이 활용되고 있습니다. 다만 구체적인 처리 속도나 사양은 제조사·모델별로 달라 이 글에서 특정 수치를 단정하지는 않습니다.

• 가전: 삼성전자는 CES 등에서 냉장고 내부 카메라로 식재료를 인식하는 기능처럼, 온디바이스 AI를 접목한 비스포크 가전 라인업을 선보인 바 있습니다(삼성전자 공개 자료 기준).

주요 기업의 온디바이스 AI 적용 현황

애플은 Apple Intelligence를 통해 다수의 기능을 기기 내 뉴럴 엔진(Neural Engine)에서 처리합니다.

2025년 9월 공개된 A19 칩은 16코어 뉴럴 엔진으로 초당 35조 회 연산(35 TOPS) 성능을 낸다고 밝혔고, 2026년 9월 공개된 A20 Pro는 32코어 뉴럴 엔진과 GPU 내 신경망 가속기를 탑재해 성능을 한층 높였습니다.

다만 애플은 복잡한 요청의 경우 자체 서버 시스템인 Private Cloud Compute로 처리를 넘기는 하이브리드 구조를 명확히 밝히고 있어, 애플의 온디바이스 AI는 "전적으로 오프라인"이 아니라 "가능한 만큼 기기에서, 필요하면 보안이 강화된 서버에서" 처리하는 방식으로 이해하는 것이 정확합니다.

삼성전자는 갤럭시 S25 시리즈와 One UI 7을 통해 Galaxy AI를 확장했으며, 2025년 말까지 4억 대 기기에 Galaxy AI를 탑재하겠다는 목표를 공식적으로 밝힌 바 있습니다. 2026년 MWC에서도 Galaxy AI 생태계 확장을 발표했습니다.

구글은 Gemini Nano를 안드로이드의 AICore 서비스와 ML Kit GenAI API를 통해 개발자에게 제공하고 있으며, 픽셀뿐 아니라 퀄컴 스냅드래곤·미디어텍 디멘시티 칩을 탑재한 일부 기기에서도 지원됩니다. 2026년에는 AICore 개발자 프리뷰에 경량 모델 Gemma 4를 추가한다고 발표했습니다.

퀄컴은 노트북용 스냅드래곤 X 엘리트/플러스 플랫폼에 탑재된 Hexagon NPU가 최대 45 TOPS 성능을 낸다고 공식 밝히고 있습니다.

차세대 Hexagon NPU에 대해서는 최대 300억 개 파라미터 규모의 MoE(전문가 혼합) 모델 구동을 목표로 한다고 발표했는데, 이는 아직 향후 계획 단계의 내용으로 확정된 상용 성능치는 아니라는 점을 구분해서 볼 필요가 있습니다.

인텔은 코어 울트라 200V(Lunar Lake)의 NPU가 48 TOPS 성능을 내며, 2026년 1월 CES에서 정식 출시한 코어 울트라 시리즈3(Panther Lake, 18A 공정)는 최대 50 TOPS(INT8 기준)의 NPU 성능을 제공한다고 밝혔습니다.

AMD는 라이젠 AI 300 시리즈(XDNA2 아키텍처)의 NPU가 최대 50 TOPS, 라이젠 AI 맥스플러스·라이젠 AI 400 시리즈는 최대 60 TOPS 성능을 낸다고 공식 발표했습니다.

엔비디아는 스마트폰이나 노트북 시장보다는 GPU 기반의 "RTX AI PC"와 로봇·산업용 엣지 컴퓨팅에 특화된 Jetson 플랫폼을 통해 온디바이스·엣지 AI 생태계를 넓히고 있습니다.

생성형 AI와 온디바이스 AI의 관계

생성형 AI란 텍스트, 이미지, 코드 등을 새롭게 만들어내는 AI를 말합니다. 챗GPT 같은 대형 생성형 AI 모델은 원래 방대한 파라미터 수 때문에 데이터센터급 서버가 필요했습니다.

최근에는 이런 생성형 AI 모델을 경량화한 버전, 이른바 sLM(소형 언어모델)을 만들어 스마트폰이나 PC 안에서 직접 구동하려는 흐름이 이어지고 있습니다. 앞서 설명한 구글의 Gemini Nano, 애플의 온디바이스 파운데이션 모델이 대표적인 사례입니다.

다만 초거대 모델 수준의 복잡한 창작이나 추론까지 완전히 대체하기는 아직 어렵고, 현재는 "간단한 작업은 기기에서, 복잡한 작업은 서버에서" 처리하는 하이브리드 구조가 업계의 일반적인 접근 방식으로 자리 잡고 있습니다.

앞으로의 전망

여기서부터는 확정된 사실이 아니라 업계 동향에 따른 전망임을 먼저 밝혀둡니다.

애플, 퀄컴 등 여러 반도체·기기 제조사가 매년 NPU 성능을 끌어올리는 신제품을 발표하고 있고, 퀄컴이 예고한 것처럼 더 큰 규모의 모델을 기기에서 구동하려는 시도가 이어지고 있습니다.

이런 흐름을 볼 때 업계에서는 온디바이스에서 처리 가능한 AI 모델의 규모가 점차 커질 것으로 전망하고 있습니다. 다만 이는 반도체 기술 발전 속도와 각 기업의 실제 상용화 여부에 따라 달라질 수 있는 예측이며, 확정된 사실은 아닙니다.

또한 애플의 Private Cloud Compute, 구글의 AICore처럼 "온디바이스 처리를 기본으로 하되 필요할 때만 서버로 넘기는" 하이브리드 구조가 당분간 주요 기업들의 공통된 방향이 될 가능성이 있어 보입니다.

다만 이 역시 각 기업의 향후 전략 변화에 따라 달라질 수 있는 부분입니다.

일반 소비자에게는 어떤 변화가 생길까

지금 시점(2026년 8월 기준)에서 확인 가능한 변화는 다음과 같습니다.

• 최신 플래그십 스마트폰과 이른바 "AI PC"를 구매할 경우, 인터넷 연결 없이도 요약·번역·이미지 편집 등 일부 AI 기능을 사용할 수 있는 사례가 늘고 있습니다.

• 다만 모든 기기가 아니라 NPU 성능 기준(예: Copilot+ PC의 40 TOPS 요건)을 충족하는 최신 기기에 한해 지원되는 경우가 많습니다.

• 어떤 AI 기능이 기기 내에서 처리되고 어떤 기능이 서버로 전송되는지는 제조사마다 다르므로, 개인정보가 민감한 작업이라면 제조사의 공식 개인정보 처리방침을 확인해보는 것이 좋습니다.