[디바이스 AI] 온디바이스 AI (On-Device AI)의 이해

온디바이스 AI (On-Device AI)는 거대언어모델(LLM) 시장에 진입하지 못하는 많은 기업들이 그나마 진입이 가능한 틈새시장으로 많은 기업들의 관심이 집중되고 있습니다. 특수한 분야에 적합한 경량화된 AI모델을 디바이스에 접목함으로써 실질적인 생활속의 AI를 구현하는 것이므로 미래의 먹거리 산업이 되기에 충분 합니다.

• 2025년 온디바이스AI 시장은 연평균 27.95% 성장하여 ( 2025년 온디바이스AI 시장 연평균 27.95% 성장한다… 딜로이트 보고서 – AI 매터스 l AI Matters ) 2031년 약 167조원 규모에 달할 것으로 예상되며, 스마트폰 출하량의 30% 이상이 생성형AI를 지원할 전망입니다.
• 클라우드 서버 없이 기기 내부에서 직접 AI 연산을 수행하여 데이터 전송 지연을 줄이고, 개인정보 보안을 강화하며, 오프라인 환경에서도 실시간 AI 서비스가 가능합니다. ( 왜 지금 '온디바이스 AI'가 뜨거운가? - VLM OCR 기술력 독보적 1위, 한국딥러닝이 증명합니다 )
• 소형 언어 모델(SLM)이 주목받으며 1-7B 파라미터의 경량화된 모델들이 스마트폰, PC, 자동차, 로봇 등 다양한 엣지 디바이스에 탑재되고 있습니다. ( InfoQTuring )  클라우드 기반 대형 LLM은 수백억 파라미터로 높은 정확도를 제공하지만, 온디바이스 모델은 제한된 하드웨어 환경에서 실시간 처리와 프라이버시를 우선시하며 크기와 정확도의 트레이드오프가 존재합니다. ( Data Science DojoMarkovate )
• 애플이 대표적인 예로 볼 수 있는데요. 애플은 진즉에 LLM시장에 뛰어들지 않고 휴대폰에 NPU(Neural Processing Unit) 등 AI 전용 반도체와 모델 경량화 기술(양자화, 프루닝, 지식 증류)을 적용함으로써 휴대폰에서의 AI를 목표로 추진하고 있습니다. 다만, 최근에 시장의 AI 기술 흐름에 부합하지 못해 경쟁력을 잃어가고 있는 것도 사실입니다. ( ‘제3의 IT혁명 디바이스 시대’가 온다 : 삼일회계법인 )
• 온디바이스 AI는 스마트폰과 PC를 넘어 가전, 자동차, 드론, 휴머노이드 로봇까지 온디바이스AI 적용 범위가 급속히 확대되어 '제3의 IT 혁명'으로 평가받고 있습니다. 온디바이스 AI시대 | Deloitte Korea

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1. 온디바이스  AI 란?  |  Definition

온디바이스 AI는 인터넷 연결 없이 개별 기기 자체에서 인공지능 연산과 추론을 수행하는 기술입니다.

기존의 클라우드 기반 AI와 달리, 사전에 훈련된 AI 모델을 스마트폰, 태블릿, IoT 기기 등에 직접 탑재하여 실시간으로 AI 기능을 구현합니다. 이 기술은 2024년부터 삼성전자의 갤럭시 S24 시리즈, 애플의 iPhone 15 Pro 등 주요 스마트폰에 본격 적용되기 시작했으며, 2025년에는 더욱 광범위한 디바이스에 확산되고 있습니다.

 

온디바이스 AI의 핵심 개념은 '자율성'과 '즉시성'에 있습니다.

기기 자체가 독립적인 AI 처리 능력을 갖추게 되면서, 네트워크 상황에 관계없이 일관된 AI 서비스를 제공할 수 있게 되었습니다. 또한 데이터가 기기를 벗어나지 않으므로 개인정보 보호 측면에서도 뛰어난 보안성을 제공합니다. 이러한 특성으로 인해 온디바이스 AI는 2025년 AI 기술 트렌드의 핵심 키워드로 자리잡았습니다.

 

기술의 발전 배경을 살펴보면, 모바일 프로세서의 성능 향상과 AI 모델 경량화 기술의 발전이 결정적 역할을 했습니다. 특히 퀄컴의 스냅드래곤 8 Gen 3, 애플의 A17 Pro 등 NPU(Neural Processing Unit)를 탑재한 고성능 모바일 칩의 등장으로 온디바이스 AI 구현이 현실적으로 가능해졌습니다.

스마트폰 내부에서 작동하는 온디바이스 AI 칩과 신경망 패턴을 시각화한 이미지

2. 특징  |  Characteristics

온디바이스 AI의 가장 중요한 특징은 실시간 처리 능력입니다.

클라우드 서버와의 데이터 송수신 과정이 생략되므로, 입력 데이터에 대한 AI 응답이 밀리초 단위로 제공됩니다. 예를 들어 실시간 통화 번역의 경우, 상대방의 음성이 즉시 번역되어 지연시간 없이 자연스러운 대화가 가능합니다. 이는 사용자 경험(UX) 측면에서 혁신적인 개선을 가져다주고 있습니다.

 

두 번째 특징은 오프라인 동작 능력입니다.

인터넷 연결이 불안정하거나 완전히 차단된 환경에서도 AI 기능이 정상적으로 작동합니다. 이는 지하철, 산간지역, 해외 로밍 환경 등에서 특히 유용하며, 항상 일관된 AI 서비스를 제공할 수 있다는 장점이 있습니다. 또한 비상상황이나 재해 발생 시에도 기본적인 AI 기능을 계속 사용할 수 있어 안정성 측면에서도 우수합니다.

 

하드웨어 측면에서는 전용 NPU(Neural Processing Unit)를 기반으로 합니다.

NPU는 AI 연산에 최적화된 프로세서로, 기존 CPU나 GPU 대비 전력 효율성이 뛰어나며 병렬 처리에 특화되어 있습니다. 최신 NPU들은 초당 수십조 번의 연산(TOPS, Tera Operations Per Second)을 처리할 수 있으며, 이는 복잡한 딥러닝 모델도 실시간으로 실행할 수 있는 수준입니다.

 

소프트웨어 아키텍처 측면에서는 모델 경량화와 최적화 기술이 핵심입니다.

전체 크기가 수 기가바이트에 달하는 클라우드 AI 모델을 수십 메가바이트 수준으로 압축하면서도 성능을 유지해야 합니다. 이를 위해 양자화(Quantization), 프루닝(Pruning), 지식 증류(Knowledge Distillation) 등의 기술이 활용됩니다.

3. 특장점  |  Advantages

온디바이스 AI의 가장 큰 장점은 개인정보 보호입니다.

사용자의 음성, 사진, 텍스트 등 민감한 데이터가 기기 외부로 전송되지 않으므로 해킹이나 데이터 유출 위험이 현저히 낮아집니다. 특히 의료 정보, 금융 데이터, 개인 대화 내용과 같은 민감한 정보를 다룰 때 이러한 보안성은 매우 중요합니다. 2025년 개인정보보호법이 강화되면서 이러한 장점은 더욱 부각되고 있습니다.

 

비용 절감 측면에서도 상당한 이점을 제공합니다.

클라우드 기반 AI 서비스는 사용량에 따른 API 호출 비용이 발생하지만, 온디바이스 AI는 초기 개발 비용 이후 추가적인 운영 비용이 거의 발생하지 않습니다. 특히 대량의 AI 서비스를 제공하는 기업의 경우 장기적으로 수억원에서 수십억원의 비용 절감 효과를 기대할 수 있습니다.

 

성능 측면에서는 지연시간(Latency) 최소화가 가장 큰 장점입니다.

네트워크 왕복 시간이 완전히 제거되므로 응답 속도가 10배에서 100배까지 빨라질 수 있습니다. 실시간 음성 인식, 이미지 분석, 자연어 처리 등에서 이러한 속도 향상은 사용자 경험을 혁신적으로 개선합니다. 또한 네트워크 대역폭 사용량도 대폭 줄어들어 통신비 절약 효과도 있습니다.

 

전력 효율성도 뛰어난 장점 중 하나입니다.

최신 NPU들은 와트당 연산 성능이 매우 우수하여, 배터리 수명에 미치는 영향을 최소화하면서도 고성능 AI 기능을 제공합니다. 이는 모바일 기기에서 특히 중요한 요소로, 하루 종일 AI 기능을 사용해도 배터리 소모가 크지 않습니다.

4. 주요 모델과 적용 방법  |  Key Models & Implementation

온디바이스 AI에서 가장 널리 사용되는 모델은 MobileNet 시리즈입니다.

Google이 개발한 MobileNet은 깊이별 분리 가능한 합성곱(Depthwise Separable Convolution)을 사용하여 모델 크기를 90% 이상 줄이면서도 정확도는 유지합니다. MobileNetV3는 특히 모바일 환경에 최적화되어 있으며, 이미지 분류, 객체 감지, 의미론적 분할 등 다양한 컴퓨터 비전 작업에 활용됩니다.

 

자연어 처리 분야에서는 DistilBERT, TinyBERT 등의 경량화된 언어 모델들이 주로 사용됩니다.

이러한 모델들은 원본 BERT 모델 대비 크기를 60-80% 줄이면서도 성능은 95% 이상 유지합니다. 또한 최근에는 Phi-3 mini, Gemini Nano 등 온디바이스 전용으로 설계된 소형 언어 모델(SLM)들이 등장하여 스마트폰에서도 고품질의 텍스트 생성과 이해가 가능해졌습니다.

 

모델 최적화 기법으로는 양자화(Quantization)가 가장 핵심적입니다.

32비트 부동소수점 연산을 8비트 정수 연산으로 변환하여 모델 크기를 75% 줄이고 연산 속도는 4배 향상시킬 수 있습니다. 프루닝(Pruning) 기법을 통해서는 중요도가 낮은 뉴럴 네트워크 연결을 제거하여 모델 복잡도를 줄이면서도 성능을 유지합니다.

 

개발 프레임워크로는 TensorFlow Lite, PyTorch Mobile, ONNX Runtime이 대표적입니다.

TensorFlow Lite는 Google이 개발한 모바일 및 임베디드 기기용 머신러닝 프레임워크로, Android와 iOS 모두에서 사용 가능합니다. PyTorch Mobile은 Facebook이 개발한 것으로 파이토치 생태계와의 호환성이 뛰어나며, ONNX Runtime은 마이크로소프트가 주도하는 오픈소스 추론 엔진으로 다양한 하드웨어에서 최적화된 성능을 제공합니다.

5. 주요 솔루션 및 제품 예시  |  Solutions & Products

Apple의 Core ML은 온디바이스 AI 분야의 선구자적 솔루션입니다.

iOS 11부터 도입된 Core ML은 iPhone과 iPad에서 머신러닝 모델을 최적화하여 실행할 수 있게 해주며, 2025년 현재 Core ML 8까지 발전했습니다. Siri의 음성 인식, 카메라 앱의 실시간 객체 인식, Photos 앱의 얼굴 인식 등이 모두 Core ML 기반으로 동작합니다. 특히 iPhone 15 Pro에서는 Neural Engine을 통해 초당 35조 번의 연산이 가능하여 고품질 이미지 생성과 복잡한 자연어 처리가 온디바이스에서 구현됩니다.

 

Google의 Android Neural Networks API(NNAPI)와 ML Kit도 중요한 솔루션입니다.

NNAPI는 Android 8.1부터 도입되어 하드웨어 가속 추론을 지원하며, Qualcomm Hexagon DSP, ARM Mali GPU 등 다양한 하드웨어에서 최적화된 성능을 제공합니다. ML Kit는 개발자들이 쉽게 온디바이스 ML 기능을 앱에 통합할 수 있도록 하는 고수준 API를 제공하며, 텍스트 인식, 얼굴 감지, 바코드 스캔 등의 기능을 즉시 사용할 수 있습니다.

 

삼성전자의 경우 Galaxy S24 시리즈부터 본격적인 온디바이스 AI 기능을 선보이고 있습니다.

실시간 통화 번역, 사진 편집 AI, 텍스트 요약 등이 모두 기기 내에서 처리되며, 엑시노스 2400과 스냅드래곤 8 Gen 3에 내장된 NPU를 활용합니다. 특히 실시간 통화 번역 기능은 13개 언어를 지원하며, 음성 인식부터 번역, 음성 합성까지 모든 과정이 1-2초 내에 온디바이스에서 완료됩니다.

 

Qualcomm의 Snapdragon Neural Processing Engine과 MediaTek의 APU(AI Processing Unit)도 주요 하드웨어 솔루션입니다.

이들은 스마트폰 칩셋 레벨에서 AI 가속을 제공하며, 다양한 AI 워크로드를 효율적으로 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 특히 Snapdragon 8 Gen 3는 초당 45 TOPS의 AI 성능을 제공하여 복잡한 생성형 AI 모델도 실시간으로 실행할 수 있습니다.

6. 실제 적용사례  |  Real-world Applications

스마트폰 분야에서 온디바이스 AI의 가장 대표적인 적용사례는 실시간 통화 번역입니다.

삼성 갤럭시 S24의 Live Translate 기능은 한국어와 영어 간 실시간 음성 번역을 제공하며, 통화 상대방의 음성을 즉시 번역하여 화면에 표시합니다. 이 기능은 국제 비즈니스, 여행, 언어 학습 등에서 혁신적인 사용 경험을 제공하고 있습니다. 월 사용자 수가 100만 명을 넘어서면서 온디바이스 AI의 실용성을 입증했습니다.

 

카메라 애플리케이션에서의 AI 활용도 매우 인상적입니다.

iPhone의 Portrait 모드, Night 모드, Photographic Styles 등은 모두 온디바이스 AI 기반으로 동작합니다. 특히 Computational Photography 기술을 통해 여러 장의 사진을 실시간으로 합성하여 최적의 결과물을 생성하는데, 이 모든 과정이 촬영 버튼을 누르는 순간 2-3초 내에 완료됩니다. 구글 픽셀 스마트폰의 Magic Eraser 기능도 온디바이스에서 객체를 인식하고 자연스럽게 제거하는 AI 기술을 보여줍니다.

 

자동차 산업에서는 Tesla의 FSD(Full Self-Driving) 시스템이 대표적인 사례입니다.

Tesla 차량에 탑재된 FSD 컴퓨터는 8개의 카메라에서 실시간으로 영상을 처리하여 도로 상황을 인식하고 주행 결정을 내립니다. 이 모든 과정이 클라우드 연결 없이 차량 내에서 실시간으로 이루어지며, 초당 수천 번의 복잡한 AI 추론을 수행합니다. 2024년 기준으로 누적 자율주행 거리 10억 마일을 달성하면서 온디바이스 AI의 신뢰성을 입증했습니다.

 

헬스케어 분야에서는 Apple Watch의 심전도(ECG) 모니터링과 심방세동 감지 기능이 주목받고 있습니다.

이 기능은 착용자의 심박동 패턴을 실시간으로 분석하여 이상 신호를 감지하며, 모든 분석이 워치 내부에서 이루어집니다. 미국 FDA 승인을 받은 이 기술은 실제로 수만 명의 사용자에게 조기 진단 기회를 제공했으며, 온디바이스 AI가 생명을 구하는 기술로 활용될 수 있음을 보여줍니다.

7. 클라우드AI/로컬AI와의 하이브리드 구성 방안  |  Hybrid Architecture

효과적인 하이브리드 아키텍처 설계의 핵심은 작업 분산 전략에 있습니다.

일반적으로 빈번하고 간단한 작업은 온디바이스에서, 복잡하고 자원 집약적인 작업은 클라우드에서 처리하는 것이 최적입니다. 예를 들어 음성 인식의 경우 실시간 음성-텍스트 변환은 온디바이스에서 처리하고, 복잡한 의미 분석이나 대화 맥락 이해는 클라우드에서 수행할 수 있습니다. 이러한 분산 처리를 통해 응답 속도와 정확도를 동시에 확보할 수 있습니다.

 

네트워크 상황에 따른 동적 전환 메커니즘도 중요한 설계 요소입니다.

Wi-Fi 환경에서는 클라우드 AI를 적극 활용하여 높은 정확도를 확보하고, 모바일 데이터나 저속 네트워크 환경에서는 온디바이스 AI로 전환하여 일관된 서비스를 제공합니다. 네트워크가 완전히 차단된 상황에서도 기본적인 AI 기능은 계속 동작할 수 있도록 오프라인 모드를 설계해야 합니다. 이를 위해 네트워크 품질 모니터링과 자동 전환 로직이 필요합니다.

 

데이터 동기화 전략도 하이브리드 구성에서 핵심적입니다.

온디바이스에서 생성된 데이터와 학습 결과를 클라우드와 주기적으로 동기화하여 모델을 지속적으로 개선할 수 있습니다. 하지만 이 과정에서 개인정보 보호를 위해 연합학습(Federated Learning) 방식을 활용하거나, 데이터를 익명화하여 전송하는 방안을 고려해야 합니다. 또한 동기화 주기와 데이터 양을 최적화하여 배터리 수명과 데이터 사용량에 미치는 영향을 최소화해야 합니다.

 

실제 구현 사례로는 Google의 Gboard 키보드 앱이 있습니다.

기본적인 텍스트 예측과 자동 완성은 온디바이스에서 실시간으로 처리하지만, 복잡한 번역이나 상황 인식 기반 예측은 클라우드 API를 활용합니다. 네트워크가 느리거나 끊어진 상황에서도 기본적인 입력 지원은 계속 제공되며, 네트워크 복구 시 클라우드 기능이 자동으로 활성화됩니다. 이러한 하이브리드 구성을 통해 사용자는 항상 최적화된 경험을 받을 수 있습니다.

8. 적용시 고려사항  |  Implementation Considerations

기술적 고려사항에서 가장 중요한 것은 하드웨어 성능 제약입니다.

온디바이스 AI는 제한된 연산 능력, 메모리, 저장공간 내에서 동작해야 하므로 모델 선택과 최적화가 매우 중요합니다. 특히 배터리 수명에 미치는 영향을 최소화하면서도 충분한 성능을 확보해야 하는데, 이를 위해 전력 효율적인 NPU 활용과 모델 경량화 기술이 필수적입니다. 또한 다양한 디바이스와 운영체제에서 일관된 성능을 제공하기 위한 크로스 플랫폼 최적화도 고려해야 합니다.

 

비즈니스 관점에서는 초기 개발 비용과 장기적인 운영비용을 종합적으로 평가해야 합니다.

온디바이스 AI는 초기 모델 개발과 최적화에 상당한 투자가 필요하지만, 클라우드 API 사용료가 절약되어 장기적으로는 비용 효율적입니다. 특히 대규모 사용자를 대상으로 하는 서비스의 경우 월간 API 호출 비용이 수천만원에서 수억원에 달할 수 있어, 온디바이스 AI 도입의 경제적 효과가 큽니다. 또한 사용자 확장성 측면에서 클라우드 서버 용량 제약 없이 무제한 확장이 가능한 장점도 있습니다.

 

보안 측면에서는 모델 보호와 업데이트 관리가 핵심입니다.

온디바이스에 저장된 AI 모델이 역공학이나 모델 추출 공격에 노출될 수 있으므로, 모델 암호화와 난독화 기술을 적용해야 합니다. 또한 보안 취약점 발견 시 신속한 모델 업데이트가 가능한 메커니즘을 구축해야 하며, 이 과정에서도 사용자 데이터 보호가 보장되어야 합니다. 특히 금융, 의료 등 민감한 분야에서는 더욱 엄격한 보안 기준을 적용해야 합니다.

 

사용자 경험 최적화를 위해서는 성능과 정확도의 균형점을 찾는 것이 중요합니다.

온디바이스 AI는 클라우드 AI 대비 정확도가 다소 낮을 수 있으므로, 사용자가 허용할 수 있는 정확도 수준을 파악하고 이에 맞는 모델을 선택해야 합니다. 또한 AI 기능의 동작 상태를 사용자에게 투명하게 제공하여 신뢰감을 높이고, 필요시 클라우드 모드로 전환할 수 있는 옵션을 제공하는 것이 좋습니다. 배터리 사용량과 성능 설정을 사용자가 직접 조절할 수 있는 인터페이스도 고려해볼 만합니다.

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디바이스 AI와 관련된 기술로 온디바이스 AI, 임베디드 AI, 피지컬 AI, 엣지 AI, 인모메모 AI 그리고 뉴로모픽 AI등이 있습니다. 사용자는 그냥 AI가 적용되었나 보다 생각하고 사용하면 그만이지만, 제품을 기획하고 만드는 사람들의 입장에서는 각각의 특성을 고려한 AI를 설계하고 구현해야 합니다.

대형언어모델(LLM)을 사용하는 클라우드 AI보다는 성능은 떨어지지만, 디바이스 자체에서 실행되는 것 많으로도 많은 이점이 있음을 알고 있습니다. 대한민국은 대형언어모델에 후발 주자 이긴 하지만 글로벌 기업들의 무지막지한 자본과 전력의 투입앞에서는 어쩔 수 없는 현실입니다. 대한민국의 특성을 살려 반도체, 단말기, 휴대폰등에 적용되는 온디바이스 AI에 대한 선도기업들이 빨리 빨리 나와주었으면 하는 바램입니다.

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