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'온 디바이스 AI'통합검색 결과 입니다. (114건)

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퍼스널에이아이, 마이데이터 플랫폼 '마이디' 알린다

퍼스널에이아이(대표 이재영)가 4일까지 코엑스마곡에서 열리는 '2026 일잘러 페스타'에 참가해 마이데이터 플랫폼 '마이디'를 소개한다. 2026 일잘러 페스타는 '일의 본질을 묻다'를 주제로, AI와 자동화가 확산되는 시대에 개인과 조직이 일하는 방식을 어떻게 다시 설계할 것인지를 조망하는 행사다. 퍼스널에이아이는 이번 행사에서 데이터를 단순히 소비하는 방식을 넘어, 개인이 자신의 데이터를 직접 소유하고 자산으로 활용하는 새로운 업무·경제 패러다임을 제안한다. 마이디는 사용자가 금융(은행·카드), 쇼핑, 건강(진료·건강검진 기록), 관심사(검색·시청 이력) 등 일상에서 쌓이는 생활 데이터 가운데 원하는 데이터만 선택해 거래하고 포인트로 보상받을 수 있다. 적립한 포인트는 각종 페이 상품이나 모바일 쿠폰 등 현금처럼 사용할 수 있다. 마이디는 데이터를 외부 서버로 보내지 않고 사용자 스마트폰 단말기 내부에서 직접 분석·결합하는 온디바이스 AI 구조다. 이를 통해 개인정보 유출 위험을 원천적으로 낮추면서도, 기업에는 꼭 필요한 형태의 데이터만 안전하게 제공한다. 또 데이터 거래 서비스 '마이디 커넥트'를 통해 개인은 자신의 데이터를 익명 또는 실명으로 직접 거래하고, 데이터 활용에 따른 이익을 정당하게 배분받는 구조를 경험할 수 있다. 이 모든 과정을 단말기 안의 AI 에이전트가 처리해, 개인이 데이터 거래의 주체가 되는 생태계를 구현한다. 퍼스널에이아이는 행사 기간 동안 부스를 운영하며 마이디 앱의 실제 사용 흐름과 온디바이스 데이터 처리 기술을 시연한다. 참관객은 자신의 생활 데이터가 어떻게 안전하게 자산화되는지 직접 확인할 수 있으며, 기업·기관 관계자를 대상으로 한 데이터 활용 및 협력 상담도 함께 진행할 예정이다. 이재영 퍼스널에이아이 대표는 "AI가 일하는 방식을 바꾸는 지금, 개인이 자신의 데이터를 스스로 통제하고 가치를 창출하는 역량이 새로운 경쟁력이 될 것이라며 일잘러 페스타를 찾는 실무자와 기업들에게 데이터 주권이라는 관점에서 일과 삶의 새로운 가능성을 제시하고자 한다"고 밝혔다.

2026.07.03 14:00백봉삼 기자

딥엑스, 고시다테크와 맞손…日 피지컬 AI 시장 정조준

온디바이스 AI 반도체 스타트업 딥엑스가 일본 기술 유통기업과 손잡고 현지 피지컬 AI 및 엣지 AI 시장 공략에 속도를 낸다. 딥엑스는 지난 2일 일본 도쿄에 위치한 고시다테크 본사에서 현지 기술 유통 및 솔루션 전문기업 고시다테크와 전략적 파트너십 계약을 체결했다고 3일 밝혔다. 이번 협약에 따라 양사는 일본 산업 전반에 엣지 AI를 보급하기 위해 딥엑스의 신경망처리장치(NPU) 제품군을 현지 제조 및 인프라 현장에 확산하는 작업을 공동 추진한다. 고시다테크는 오랜 기간 다져온 현지 고객 네트워크와 시장 이해도를 바탕으로 프로젝트 발굴, 제품 제안, 고객 대응 등을 전담한다. 딥엑스는 독자적인 NPU 제품군과 독자 소프트웨어 개발 환경, 레퍼런스 플랫폼, 기술 지원 등을 포괄적으로 제공해 일본 고객사의 제품 개발과 최종 양산을 밀착 지원할 방침이다. 일본은 딥엑스가 글로벌 시장 확대를 위해 주목해 온 핵심 거점이다. 로봇, 자동차, 산업 자동화, 보안 등 제조·인프라 분야의 글로벌 경쟁력이 높은 반면, 심각한 고령화와 인력 부족 현상으로 인해 산업 현장의 무인화·지능화 수요가 급증하고 있어서다. 특히 공장이나 물류센터, 건설 현장 등 데이터를 외부 클라우드로 전송하지 않고 현장에서 즉각 처리해야 하는 보안·산업 영역이 많아 초저전력 엣지 AI 반도체의 핵심 요충지로 꼽힌다. 이번 일본 공략의 주력 제품은 딥엑스의 DX-M1이다. 5nm(나노미터, 10억분의 1m) 공정 기반인 이 칩은 25TOPS급 AI 연산 성능을 내면서도 소모 전력은 3~5W 수준에 불과한 초저전력 AI 반도체다. 고도의 전력 효율성이 필수적인 보안카메라, 산업용 컴퓨터, 로봇, 드론, 스마트팩토리 장비 등에 최적화됐다. 이번 계약으로 딥엑스의 글로벌 공급망 체계도 한층 견고해졌다. 딥엑스는 현재 에브넷(AVNET), 더블유피지(WPG), 마크니카(Macnica), 디지키(DigiKey) 등 20여 개 글로벌 대형 유통사와의 파트너십을 통해 북미, 중화권, 동남아 전역에 고객망을 촘촘히 확보해 왔다. 여기에 1930년 설립돼 자동차와 IoT 분야에서 탄탄한 입지를 다진 고시다테크의 엔지니어링 네트워크가 더해지면서 일본 내 상용화 궤도 진입이 빨라질 것으로 기대된다. 김녹원 딥엑스 대표는 “일본 파트너와의 협력을 통해 우리 NPU가 실제 산업 현장에서 상용화되는 성공 사례를 하나씩 늘려가는 것이 최우선 목표”라며 “국내에서 완성한 초저전력 AI 반도체 기술력을 글로벌 제조·인프라 현장에 실질적으로 이식하겠다”고 포부를 밝혔다. 고시다 케이 고시다테크 이사 겸 집행임원은 “일본 내에서 제조 현장과 사회 인프라에 AI를 접목하려는 요구가 빠르게 늘고 있다”며 “고시다테크의 일본 내 네트워크와 시장 지식을 바탕으로 딥엑스와의 프로젝트 수주 및 사업 확대를 강력하게 추진하겠다”고 말했다.

2026.07.03 09:42전화평 기자

"하천 넘치면 AI가 먼저 안다"…미소정보기술, 차세대 도시안전망 사업 참여

하천 수위가 급격히 상승하면 현장에 설치된 인공지능(AI) 장비가 통신망 연결 없이도 위험 상황을 스스로 판단해 경보를 발령한다. 공원과 산책로 등 CCTV 사각지대에는 사족보행 로봇이 순찰하며 범죄와 응급 상황을 실시간 감지한다. 미소정보기술은 충남테크노파크(충남TP)와 함께 과학기술정보통신부가 추진하는 '2026년 온디바이스 AI 서비스 실증·확산 사업'에 최종 선정됐다고 29일 밝혔다. 이번 사업은 천안시가 제안한 '멀티태스크 기반 온디바이스 AI 도시안전망 구축' 과제로, 총사업비 107억원 규모다. 사업은 2027년까지 단계적으로 추진되며 재난·안전 분야에 국산 AI 반도체 기반 기술을 적용해 도시 안전 체계를 고도화하는 것이 목표다. 온디바이스 AI는 데이터를 클라우드 서버로 전송하지 않고 현장 기기에서 직접 분석·처리하는 기술이다. 네트워크 장애나 통신 두절 상황에서도 독립적으로 작동할 수 있어 재난 대응의 신속성과 안정성을 높일 수 있다. 미소정보기술은 천안시 하천과 지하차도 등 침수 위험 지역에 온디바이스 AI 장비를 설치해 수위 변화와 위험 상황을 실시간 감시할 계획이다. 위험 수위가 감지되면 즉시 관제센터에 경보를 전달하며, 통신망이 마비된 상황에서도 현장 장비가 자체적으로 차량 진입을 통제하는 등 긴급 대응 기능을 수행할 수 있다. 기존 영상관제 시스템은 영상을 중앙 서버로 전송한 뒤 분석하는 구조여서 처리 지연이 발생할 수 있었다. 반면 온디바이스 AI는 분석 기능을 현장 장비에 탑재해 대응 시간을 단축하고 영상 데이터 외부 전송을 최소화함으로써 개인정보 보호 효과도 높일 수 있다. 사업에는 AI 기반 사족보행 순찰로봇도 투입된다. 로봇은 공원과 하천 산책로 등 고정형 CCTV가 감시하기 어려운 지역을 이동하며 폭력 행위나 이상행동, 응급 상황 등을 탐지한다. 위험 상황 발생 시 위치 정보와 영상 데이터를 관계기관에 실시간 전송해 신속한 대응을 지원한다. 특히 사족보행 로봇은 계단과 경사로, 비포장 구간 등 일반 바퀴형 로봇의 이동이 어려운 환경에서도 안정적인 순찰이 가능하다. 이를 통해 야간이나 취약 지역의 감시 공백을 줄일 수 있을 것으로 기대된다. 이번 사업에는 국산 신경망처리장치(NPU)가 적용된다. 단일 장비에서 침수 감지와 객체 인식 등 복수의 AI 기능을 동시에 수행할 수 있어 도시 안전 서비스 운영 효율성을 높일 전망이다. 미소정보기술은 이번 실증 사업을 통해 확보한 기술과 운영 경험을 기반으로 도시 안전 모델을 다른 지방자치단체로 확대 적용한다는 계획이다. 향후 국방·산업안전·스마트시티 등 다양한 분야로 온디바이스 AI 활용 범위를 넓혀간다는 방침이다. 남상도 미소정보기술 대표는 "온디바이스 AI와 피지컬 AI 기술을 결합해 시민의 생명과 안전을 보호하는 차세대 도시안전 플랫폼을 구현할 것"이라며 "공공 분야 AI 혁신과 스마트시티 안전 인프라 확산에 기여하겠다"고 말했다.

2026.06.29 15:01남혁우 기자

노타, '극한의 엣지' 우주로 간다…온디바이스 AI 확대

노타가 스마트폰·자동차·로봇 등 지상 엣지 환경에서 축적한 온디바이스 인공지능(AI) 최적화 기술을 우주산업으로 확장한다. 노타는 우주의약 전문 기업 스페이스린텍이 주관하는 '딥테크 챌린지 프로젝트(DCP) 생태계혁신형' 과제에서 온디바이스 AI 최적화 기술 개발을 담당한다고 25일 밝혔다. 이번 과제는 중소벤처기업부와 중소기업기술정보진흥원(TIPA) 지원을 받아 4년간 최대 200억원 규모로 추진된다. DCP 생태계혁신형 과제는 국제우주정거장(ISS)과 저궤도 미세중력 환경에서 바이오의약품의 구조연구와 제조 가능성을 검증하고, 실험 과정을 자율 운영하는 의약 제조 플랫폼을 개발하는 게 핵심이다. 우주의약은 미세중력 환경을 활용해 단백질 구조연구와 바이오의약품 제조 공정의 새로운 가능성을 탐색하는 분야다. 이 과정에서 노타는 우주 실험 시스템이 현장에서 데이터를 분석하고 실험 상태를 판단할 수 있도록 하는 온디바이스 AI 기술 개발을 맡는다. 영상·센서 데이터를 기반으로 실험 상태를 인식하고 이상 상황을 탐지하며, 필요한 내용을 자연어로 요약해 지상에 보고할 수 있도록 AI 모델을 경량화·최적화할 계획이다. 채명수 노타 대표는 "우주는 통신·전력·연산 자원이 제한돼 AI가 현장에서 직접 작동해야 하는 극한의 엣지 환경"이라며 "우주 분야에서 요구되는 엣지 AI 기술 경쟁력을 강화하겠다"고 말했다.

2026.06.25 16:20이나연 기자

삼성전자, 최첨단 낸드 기반 'UFS 5.0' 개발…4분기 양산 돌입

삼성전자가 업계 최고 성능의 차세대 모바일 스토리지 제품을 개발해 올 4분기부터 양산에 나선다. 전작 대비 성능이 약 2배 향상된 것이 특징으로, 온디바이스 AI 시장에서 수요가 크게 증가할 것으로 기대된다. 삼성전자는 온디바이스 AI 시대에 최적화된 UFS 5.0 메모리 솔루션을 업계 최초로 개발했다고 23일 밝혔다. 이번 제품은 반도체 표준화 기구 'JEDEC'의 최신 내장 메모리 규격인 'UFS 5.0' 인터페이스를 적용했다. 특히 UFS 5.0은 삼성전자의 첨단 9세대 V낸드(V9) 기반으로 개발돼, 업계 최고 수준인 10.8GB/s의 데이터 전송 대역폭과 전력 효율을 동시에 구현했다. 최근 생성형 AI가 클라우드 중심에서 온디바이스 AI로 확산되며 모바일 기기 내부에서 처리해야 하는 데이터 규모가 급격히 증가하고 있다. 이에 따라 저장장치는 단순 데이터 저장 공간을 넘어 AI 연산을 뒷받침하는 핵심 인프라로 진화하고 있다. 삼성전자 UFS 5.0은 순차 읽기 속도 10.8GB/s, 순차 쓰기 속도 9.5GB/s를 지원해, 기존 UFS 4.1 대비 약 2배 이상 향상되었으며, 대용량 데이터를 더욱 빠르게 저장∙처리할 수 있다. 특히 AI 응용 환경에서 요구되는 다양한 데이터 처리에 최적화돼, 온디바이스 AI 환경에서 데이터 처리 지연을 줄이고 보다 빠른 응답 속도의 AI 서비스를 지원한다. 또한 UFS 5.0은 차세대 모바일 저전력 환경에 최적화된 ▲클락 게이팅 ▲멀티 전압 등 다양한 신규 기술을 적용해 전력 효율을 전작 대비 40% 이상 개선했다. 클락 게이팅은 사용하지 않는 회로의 동작 신호를 차단해 전력 효율을 높이는 기술이다. 멀티 전압은 회로별 최적 전압을 적용해 소비전력과 발열을 줄인다. 이를 바탕으로 동일한 양의 데이터를 전송할 때 소모되는 전력을 크게 낮춰 모바일 기기의 배터리 사용 시간을 향상시켰다. 삼성전자는 UFS 5.0을 가로 7.5mm, 세로 13mm, 높이 0.9mm로 전작 대비 16.7% 작아진 패키지를 구현해 ▲모바일 ▲웨어러블 ▲XR 기기 등의 설계 유연성과 공간 활용성도 높이며, 최대 1TB 용량까지 제공할 계획이다. 온디바이스 AI 활용이 확대되면서 모바일 기기의 성능과 사용자 경험을 결정하는 모바일 스토리지의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 최장석 삼성전자 메모리사업부 상품기획팀장(상무)은 "온디바이스 AI 시대에는 저장장치가 단순한 데이터 저장 공간을 넘어 AI 경험을 결정하는 핵심 요소로 자리잡고 있다"며 "삼성전자는 업계 최초 UFS 5.0 개발 완료를 통해 차세대 모바일 스토리지의 새로운 기준을 제시하고, AI 모바일 혁신을 지속적으로 주도해 나갈 것"이라고 밝혔다. 삼성전자는 올해 4분기부터 UFS 5.0 양산을 시작해 시장의 요구에 선제적으로 대응하고, 향후 플래그십 스마트폰 뿐 아니라 XR 헤드셋, AI 웨어러블 등 차세대 디바이스 시장 성장에 맞춰 UFS 5.0 공급을 확대할 계획이다.

2026.06.23 08:50장경윤 기자

퀄컴, AR/XR 넘은 '퍼스널 AI' 생태계 구축 본격화

퀄컴이 미국 캘리포니아주 롱비치에서 진행중인 '증강현실 세계 엑스포(AWE 2026)'에서 '퍼스널 AI' 플랫폼 전략을 공개했다. 퀄컴은 AWE 2026 행사에서 차세대 확장현실(XR) 플랫폼 '스냅드래곤 리얼리티 엘리트', 이를 기반으로 한 AI 기기 개발 지원프로그램 '스냅드래곤 START'를 함께 공개했다. 스냅드래곤 리얼리티 엘리트는 퀄컴이 차세대 AI 기반 공간 컴퓨팅을 위해 설계한 플랫폼이다. 2024년 1월 초 공개한 플랫폼인 스냅드래곤 XR2+ 2세대 대비 CPU는 최대 30%, GPU 성능은 최대 60% 향상됐고 NPU 성능은 최대 48 TOPS로 높여 거대언어모델(LLM)과 대규모비전모델(LVM)을 지원한다. 이를 통해 AI 에이전트가 사용자의 주변 환경을 실시간으로 인식하고 이해하며 상호작용하는 새로운 형태의 컴퓨팅 경험 구현이 가능해진다. 퀄컴은 NPU 성능 강화를 통해 클라우드 대신 기기 내부에서 AI 처리를 수행하는 온디바이스 AI를 핵심 경쟁력으로 내세웠다. 개인정보 보호와 지연시간 최소화, 지속적인 사용성 확보를 위해서는 AI 연산이 사용자 기기에서 이뤄져야 한다는 판단이다. 퀄컴이 이날 함께 공개한 스냅드래곤 START는 AI 디바이스 시장 확대를 위한 생태계 전략이다. AI 애그노스틱(AI-agnostic) 구조를 채택해 기업들이 원하는 AI 모델을 자유롭게 선택할 수 있도록 설계됐다. 또한 스마트폰과 클라우드를 연계한 하이브리드 AI 구조를 지원해 다양한 서비스 구현이 가능하다. 하드웨어 모듈과 소프트웨어 스택, 제조 파트너 네트워크를 통합 제공함으로써 기업들이 AI 디바이스를 보다 쉽게 개발하고 상용화할 수 있도록 지원한다. 이번 퀄컴의 발표는 단순한 XR 하드웨어 공개를 넘어 AI가 이용자의 시야와 일상으로 확장되는 '퍼스널 AI' 시대를 겨냥한 것이다. 지아드 아스가르 퀄컴 수석부사장 겸 XR·웨어러블·퍼스널 AI 본부장은 "AI는 점점 더 개인화되고 있으며 사용자의 상황과 현재 하고 있는 일을 이해하는 방향으로 발전하고 있다"며 "스마트 글래스를 비롯한 퍼스널 AI 디바이스는 에이전틱 AI를 현실화하는 핵심 플랫폼이 될 것"이라고 말했다. 퀄컴은 올해 말 출시 예정인 X리얼 '프로젝트 아우라' 등 차세대 제품에 스냅드래곤 리얼리티 엘리트를 공급 예정이다. 인스펙스를 비롯한 글로벌 아이웨어 기업들과 협력해 스마트 글래스 생태계 확대에도 나선다.

2026.06.17 10:25권봉석 기자

삼성전자, '엑시노스 2600' AI 성능 자신감..."전작 대비 두 배 향상"

삼성전자가 최신형 모바일 어플리케이션 프로세서(AP)인 '엑시노스 2600'의 온디바이스 AI 성능을 자신했다. 최근 진행된 테스트 결과 해당 칩셋은 다양한 AI 모델에서 전작(엑시노스 2500) 대비 2배 이상의 성능을 기록한 것으로 나타났다. 12일 업계에 따르면 삼성전자는 최근 엑시노스 2600에 대한 AI 성능 벤치마크 테스트 결과를 공개했다. 엑시노스 2600은 삼성전자의 최신형 모바일 AP로, 최첨단 파운드리 공정인 2나노미터(nm)를 기반으로 한다. 올해 초 출시된 플래그십 스마트폰 '갤럭시S26' 시리즈의 일반 및 플러스 모델에 채용됐다. 엑시노스 2600은 온디바이스 AI에 초점을 맞춰 설계됐다. 삼성전자 내부 테스트 결과 칩에 탑재된 신경망처리장치(NPU)의 생성형 AI 성능은 전작 대비 113% 향상된 것으로 집계된 바 있다. 실제로 삼성전자가 지난 10일 MLPerf 테스트를 진행한 결과, 엑시노스 2600은 전작 대비 AI 성능이 크게 개선됐다. MLPerf는 하드웨어 및 소프트웨어의 다양한 AI 성능을 평가할 수 있는 공신력 있는 벤치마크다. 세부적으로 모바일용 자연어처리(NLP) 모델인 'Mobile-BERT' 분야에서 1199.57QPS(초당 처리 쿼리 수)를 기록했다. 전작 대비 2.1배 이상 향상된 수준이다. QPS는 시스템이 1초간 얼마나 많은 데이터를 처리할 수 있는지를 나타낸 것으로, AI 모델의 추론 성능을 가늠하는 지표로 활용된다. 이미지를 생성하는 AI 모델 '스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)'에서는 0.53QPS를 달성했다. 전작 대비 2.4배 이상 향상됐다. 삼성전자는 "자사의 최신 MLPerf 테스트 결과는 엑시노스의 큰 도약을 입증한 것"이라며 "엑시노스는 반응성이 뛰어난 에이전틱 AI부터 이미지 생성까지 온디바이스 AI 기술을 지속 발전시키고 있다"고 설명했다.

2026.06.12 08:30장경윤 기자

노타, 천안시 하천·지하차도·우범지역에 온디바이스 AI 심는다

노타가 자사의 온디바이스 인공지능(AI) 최적화 기술로 지역 공공 안전 인프라 분야 재난안전 대응 모델 구축에 나선다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 2026년 온디바이스 AI 서비스 실증·확산 사업의 '환경적응형 다목적 온디바이스 AI 기반 도시안전망 실증·확산' 과제에 참여기업으로 최종 선정됐다고 8일 밝혔다. 이번 과제는 약 107억원 규모로 추진되며 충남테크노파크를 주관기관으로 노타는 충청남도, 천안시 등과 함께 컨소시엄을 구성해 참여한다. 사업 대상지는 천안시 하천, 지하차도, 하상도로, 우범지역 등 재난·치안 대응이 필요한 주요 공간이다. 각 장 센서 데이터와 CCTV 영상을 활용해 침수, 차량 진입, 이상행동 등 재난·생활안전 상황을 조기에 감지하는 것을 목표로 한다. 노타는 이번 과제에서 비전 언어 모델(VLM) 기반 복합 위험 검지 AI 모델 개발과 온디바이스 환경 최적화를 담당한다. 자사 AI 모델 경량화·최적화 플랫폼 넷츠프레소를 활용해 비전 언어 모델(VLM)을 모빌린트 신경망처리장치(NPU) 환경에 맞게 경량화하고, 도시 안전 현장의 다양한 위험 요소를 빠르게 인식할 수 있는 AI 솔루션을 구현할 예정이다. 이번 사업 핵심은 기존 중앙 서버와 관제 인력 중심 도시 관제 구조를 현장 중심 지능형 대응 체계로 확장하는 데 있다. AI 단말이 위험 상황을 직접 인지하고 차단기, 전광판, 스피커 등 현장 설비와 연계해 즉각적인 대응을 지원함으로써 재난 발생 시 골든타임 확보에 기여할 수 있다. CCTV 영상 등 민감 데이터를 현장에서 처리해 통신 지연과 네트워크 장애 영향을 줄이고 보안성과 개인정보 보호 수준도 높일 수 있다. 채명수 노타 대표는 "이번 사업은 온디바이스 AI가 시민 안전과 직결되는 공공 인프라에 적용되는 중요한 사례"라며 "온디바이스 AI 최적화 기술을 바탕으로 재난 상황을 현장에서 빠르게 인지하고 대응할 도시안전망 구현에 기여하겠다"고 말했다.

2026.06.08 09:51이나연 기자

'K-온디바이스' 키울 국책사업 다음달 착수…예산 8000억원 규모

국내 온디바이스 AI 생태계 육성을 위한 대규모 국책사업이 다음달 본격화된다. 자동차·가전·로봇·방산 등 주요 산업을 중심으로, 국내 팹리스와 수요기업들이 다양한 첨단 AI 반도체 및 제품을 개발할 예정이다. 산업통상부는 'K-온디바이스 AI반도체 기술개발' 사업이 총 사업비 8002억3000만원(국비 약 5111억원, 2026~2030년)으로 최종 확정됐다고 2일 밝혔다. 초기 논의된 규모(1조원) 대비로는 2000억원 가량 줄었다. 해당 사업은 자동차와 IoT·가전, 기계·로봇, 방산 등 4대 주력업종별로 첨단 AI제품 생산에 필요한 ▲맞춤형 AI반도체, ▲반도체가 탑재될 모듈, ▲구동 AI 소프트웨어 등 전체 주기 개발을 지원하는 사업이다. 온디바이스 AI반도체는 서버향 AI반도체(GPU 등)와 달리 지배적 강자가 없고, 탑재될 수요기업 제품과의 호환이 중요해 유망 팹리스 기업과 주력산업 글로벌 수요기업을 모두 보유한 한국이 유리한 고지를 차지할 수 있다. 산업부는 온디바이스AI 시장 선점의 골든타임을 놓치지 않도록 이번 대규모 국책사업을 6월 중 공고해, 7월 내 착수할 예정이다. 김정관 산업부 장관은 “온디바이스 AI반도체는 AI시대의 패권을 결정짓는 핵심 전략자산”이라며 “개발된 칩이 자동차 등 주력 업종의 완제품에 실제로 탑재될 수 있도록 R&D 외에도, 실증·양산, 금융 지원, 제도 개선 등 전방위 지원을 아끼지 않을 것”이라고 강조했다.

2026.06.02 18:00장경윤 기자

해킹 공포 딛고 진화…'하드웨어 방패' 입는 가전

지능화된 인공지능(AI)이 일상의 모든 영역을 파고드는 대전환의 시대, 기술의 화려한 도약만큼이나 시급한 과제는 바로 그 이면에 자리한 '디지털 신뢰'를 단단히 구축하는 일입니다. 지디넷코리아는 "AI 기술이 서 말이라도 보안으로 꿰어야 보배"라는 슬로건 아래, 약 두 달간 '2026 디지털 트러스트' 연중 기획 연재 및 캠페인을 진행합니다. 해킹·딥페이크·가짜뉴스·랜섬웨어 등 진화하는 보안 위협 속에서 단순한 기술 편익을 넘어 '안전한 AI 생태계'를 조성하기 위한 공론의 장을 마련하고, 기술과 보안이 공존하는 지속 가능한 디지털 미래의 이정표를 제시하고자 합니다. [편집자주] 인공지능(AI) 기반 스마트 가전이 단순한 가사 도우미를 넘어 집안 구석구석을 살피는 '눈과 귀'로 진화하고 있다. 카메라와 음성 인식 기능을 탑재하고 실내 맵 데이터까지 실시간으로 다루는 연결형 디바이스로 발전하면서 편의성은 극대화됐지만, 이면에는 사생활 유출이라는 그림자가 함께 드리워졌다. 이에 따라 소비자 관심 역시 제품의 기본 성능을 넘어, 개인정보를 얼마나 안전하게 보호할 수 있는지에 집중되는 추세다. 실제 불과 얼마 전까지 가전 업계는 로봇청소기를 중심으로 불거진 해킹 우려로 거센 홍역을 치러야 했다. 집안 내부를 훤히 들여다보는 기기 특성상 소비자 불안감은 극에 달했다. 하지만 역설적이게도 이 위기는 업계 전반에 강력한 예방주사로 작용했다. 기존처럼 소프트웨어 업데이트에만 의존하던 사후 대응에서 벗어나, 이제는 설계 단계부터 칩셋 내부에 데이터를 물리적으로 격리하는 '하드웨어 보안' 체계를 전격 도입하고 나섰다. 위기를 기회 삼아 안방 사생활을 수호하는 철벽 방패를 세우기 시작한 것이다. 글로벌 인증·온디바이스 정면돌파…'디지털 신뢰' 앞장서는 로청 3사 보안 논란 중심에 섰던 글로벌 로봇청소기 3사(로보락·에코백스·드리미)는 회피 대신 정면 돌파를 택했다. 하드웨어 칩셋 레벨의 암호화 기술과 까다로운 글로벌 인증을 무기로 소비자 신뢰 회복에 사활을 걸고 있다. 로보락은 올해 상반기 2026년형 플래그십 'S10 MaxV 시리즈' 출시에 발맞춰 공식 홈페이지에 '트러스트 센터'를 열었다. 스마트 가전에 대한 보안 우려가 커지는 상황에서 제품의 데이터 보호 체계를 소비자에게 투명하게 공개하기 위한 선제 조치다. 로보락은 주행 판단이나 사물 인식에 필요한 주요 AI 연산을 외부 클라우드가 아닌 기기 내부에서만 처리하는 온디바이스 방식을 유지하고 있다. 민감한 데이터가 외부로 전송되거나 제3자와 공유되는 것을 원천 차단하기 위함이다. 철저한 관리 덕에 해당 시리즈는 글로벌 인증기관 UL 솔루션즈로부터 사물인터넷(IoT) 보안 최고 등급인 '다이아몬드'를 획득하며 악성 소프트웨어 변조 탐지 및 불법 접근 방지 능력을 입증했다. 에코백스는 제품 설계 단계부터 보안 리스크를 면밀히 통제하는 '프로덕트 시큐리티 프로세스'를 가동하며 이를 기업의 핵심 경쟁력으로 삼고 있다. 단순한 사후 대응에 그치지 않고 개발 과정부터 깐깐한 보안 검증 절차를 거친다. 전담 보안 조직을 신설해 별도의 취약점 제보 채널을 상시 운영하며, 외부 보안 연구자와 적극적 협업 기반 구조도 구축했다. 공식 '시큐리티 어드바이저리' 페이지를 통해서는 서버 보안 업데이트, 앱 인증 검증, 통신 보안 개선 사항 등을 투명하게 공개하고 있다. 제품 출시 이후에도 OTA 방식의 무선 업데이트를 통해 촘촘한 보안 패치를 지속 제공한다. 2025년형 플래그십 라인업인 디봇 X11, X8 및 T80 시리즈는 UL 솔루션즈의 다이아몬드 인증을 따냈다. 악성 소프트웨어 변조 탐지부터 불법 접근 방지, 사용자 데이터 보호까지 엄격한 글로벌 기준을 모두 통과한 것이다. 나아가 애플 홈, 구글 홈 등 주요 플랫폼과 연동되는 스마트홈 표준 프로토콜 매터 지원을 넓혀, 로컬 네트워크 기반의 한층 직관적이고 튼튼한 인증 체계까지 확립했다. 드리미 또한 독일 TUV 라인란드의 개인정보 보호 인증을 거치며 국제 보안 표준을 충족하는 데이터 암호화 시스템을 구축했다. AI 칩셋 내부에서 이미지와 영상을 처리한 뒤 외부 서버로 넘기지 않고 즉각 파기하는 구조를 적용해 정보 유출 경로를 차단했다. 더욱이 한국 사용자의 데이터는 전량 국내 서버에 분리 보관함으로써, 국내 소비자들이 느끼는 심리적 불안감까지 씻어냈다. 자체 칩셋 기반 독자 보안 솔루션…스마트홈 장벽 높이는 삼성·LG 국내 가전 업계를 이끄는 삼성전자와 LG전자는 자체 개발한 칩셋을 바탕으로 독자 보안 솔루션 고도화에 힘을 주며 스마트홈 생태계 방어막을 굳건히 다지고 있다. 삼성전자는 보안 솔루션인 '녹스 볼트(Knox Vault)'를 전면에 내세운다. 녹스 볼트는 비밀번호, 생체 인식 데이터, 기기 간 인증 키 등 민감한 개인정보를 별도의 전용 하드웨어 보안 칩셋에 안전하게 격리 저장한다. 운영체제(OS)를 겨냥한 소프트웨어 해킹은 물론, 기기를 물리적으로 분해해 데이터를 빼내려는 하드웨어 공격까지 차단한다. 삼성전자는 이 자체 보안 칩셋 기술을 바탕으로 '비스포크 AI 콤보', '비스포크 AI 스팀' 등 주요 라인업에서 UL 솔루션즈 최고 등급인 다이아몬드 인증을 연이어 획득하며 초격차 보안을 구현하고 있다. LG전자는 보안 체계인 'LG실드(LG Shield)'로 안방 사생활을 수호한다. LG실드는 데이터 암호화부터 이상 탐지까지 제품 기획 단계부터 출시 이후까지 보안을 책임지는 통합 솔루션이다. LG전자는 자체 설계한 온디바이스 칩셋과 결합해 LG실드 완성도를 높이고 있다. 외부 클라우드 서버를 거치지 않고 가전 기기 내부 독자 칩셋에서 직접 방대한 AI 연산과 데이터 암호화를 수행한다. 이를 통해 거실을 비추는 카메라 영상이나 사용자의 민감한 생활 패턴 데이터가 외부로 새어나갈 틈새를 구조적으로 틀어막았다. 업계에서는 보안 안정성이 담보되지 않은 가전은 생존 가능성이 낮다고 보고 있다. 기기 성능과 함께 보안 정도가 소비자들이 지갑을 여는 새로운 기준이 됐다는 의견이다. 가전 업계 관계자는 "고도화된 기술을 바탕으로 제품 성능 혁신을 이루는 것도 중요하지만, 이제는 지속적 보안체계 강화를 통해 소비자가 진정으로 안심하고 사용할 수 있는 스마트홈 환경을 만드는 것이 최우선과제"라며 "자체 칩셋 등 설계 단계부터 하드웨어 보안을 대폭 강화하고 투명한 관리 프로세스를 운영해 소비자 신뢰를 다져야 한다"고 말했다.

2026.05.31 09:35전화평 기자

메모리 가격상승에 기업 내 PC 교체 지연...더 미뤄도 될까

글로벌 빅테크의 인공지능(AI) 투자 확대와 메모리 제조사의 HBM 중심 생산으로 PC 가격 상승 압박이 커지고 있다. 시장조사업체 트렌드포스는 지난 3월 "올 1분기 노트북 전체 부품 원가에서 메모리 비중이 30%까지 상승했으며 올해 노트북 시장이 비용 상승 압박에 직면할 것"이라고 전망하기도 했다. 기업 내 IT 부서 역시 AI PC 도입 시기를 두고 고민중이다. 교체를 미루면 단기 비용 부담은 줄일 수 있지만 향후 더 높은 비용을 지불할 가능성이 커지기 때문이다. 그러나 글로벌 PC 제조사들은 "단순한 초기 구매 비용보다 총소유비용(TCO) 관점에서 AI PC 도입 효과를 검토해야 한다"고 지적한다. 생산성과 운영 효율 개선 효과를 고려해야 한다는 것이다. IDC "AI PC, 하루 2시간 업무 절감 효과" 시장조사업체 IDC가 작년 10월 아태지역 임직원 500명 이상 기업의 IT 결정권자 720명을 대상으로 한 설문조사에 따르면, AI PC 사용자는 하루 평균 2.17시간의 업무 시간을 절약하는 것으로 나타났다. 이는 기존 PC 환경에서 AI 기능을 활용할 때의 평균 절감 시간인 1.67시간보다 약 30% 높은 수준이다. 기업 규모가 커질수록 생산성 효과는 확대될 수 있다. 예를 들어 직원 500명 규모 기업에서 직원 1인당 하루 0.5시간의 추가 업무 절감이 발생할 경우, 연간 약 12만 5000시간 이상의 업무 시간을 확보할 수 있다는 계산이 나온다. AI PC, 클라우드 의존 줄이고 이용료 절감 AI PC의 장점으로는 클라우드 비용 절감 효과도 거론된다. 클라우드 기반 AI 서비스를 활용하기 위해서 월간 구독료를 지불해야 하지만 AI PC는 CPU와 GPU, NPU를 활용해 일부 기능을 인터넷 접속 없이 기기 내에서 직접 처리할 수 있다. 29일 오리온 델테크놀로지스 클라이언트솔루션그룹(CSG) 전무는 "AI PC는 실제로 가격 차이를 상쇄할 만큼의 상당한 가치를 제공한다"고 설명했다. 그는 "기업 AI는 적합한 워크로드를 적합한 컴퓨팅 자원에 배치하는 방향으로 나아가고 있다"며 "클라우드가 모델 학습 등 고도화된 작업을 담당한다면, AI PC는 그 엔드포인트에서 실시간 번역, 회의 기록, 콘텐츠 생성부터 에이전트 구동까지 일상 업무의 생산성을 높이는 작업을 로컬로 처리한다"고 덧붙였다. IDC 설문조사 결과에서도 IT 의사결정권자 중 84%가 'AI PC가 에이전틱 AI 추론 비용 절감에 도움이 될 것'으로 전망했다. 또 77%는 '온디바이스 AI 처리의 비용 효율성이 충분히 설득력 있다'고 답했다. 오리온 전무는 "이러한 하이브리드 구조에서 AI PC는 토큰 비용을 최적화하는 동시에, 데이터를 로컬 환경에서 비공개로 처리한다는 보안상의 이점까지 제공할 것"이라고 말했다. AI 연산 NPU에 분산해 성능 저하 완화 가능 AI PC의 잘 알려지지 않은 장점 중 하나로 기기 수명 연장을 들 수 있다. 기존 PC에서 일어나는 AI 연산은 CPU와 GPU를 집중적으로 활용한다. 반면 AI PC는 이런 연산 중 일부를 NPU로 분산해 처리할 수 있다. 업계에서는 이를 통해 발열과 전력 소비를 줄이고 장기적인 성능 저하를 완화할 수 있다고 보고 있다. 오리온 전무는 "AI 연산을 NPU로 분담하면 CPU와 GPU의 부하를 덜면 발열과 냉각팬 등 마모/소모가 감소한다. 균형 잡힌 워크로드 관리는 PC의 최대 성능을 더 오래 유지하는 데 도움이 된다"고 설명했다. "국내 기업, AI PC 도입 늦지만 관심은 높은 편" IDC에 따르면 2025년 10월 현재 국내 기업의 AI PC 도입률은 약 37%로 아태지역 평균(48%)에는 못 미쳤다. 그러나 AI PC 도입이 지연될 경우 핵심 인력 이탈(33%), 운영 비효율 증가(33%), 시장 주도권 상실(32%) 등에 대한 우려도 컸다. 응답자 중 69%는 PC 구매시 AI 기능을 가장 중요하거나 반드시 필요한 기능으로 여긴다고 답했다. 이는 아태지역 평균(56%)보다 높은 최고 수준이다. 업계는 운영 효율 저하와 AI 인프라 경쟁력 약화를 우려하며, 기업들의 AI PC 전환 수요가 점차 확대될 것으로 보고 있다. 다만 업계에서는 업무 환경별 AI 활용도와 초기 투자비 검증이 함께 필요하다는 지적도 나온다. 오리온 델테크놀로지스 전무는 이같은 지적에 대해 "에너지 효율적인 AI 처리, 스마트 냉각 및 최적화된 하드웨어와 결합된 AI PC는 장기적인 신뢰성, 일관된 성능, 실제 비용 가치를 제공하기 때문 장기적인 투자에 적합하다"고 반론했다.

2026.05.29 16:17권봉석 기자

애플, WWDC26서 '온디바이스 AI' 승부수 띄운다

애플이 다음 달 열리는 '세계개발자회의(WWDC)26'에서 자사의 온디바이스 인공지능(AI) 전략을 핵심 경쟁력으로 내세울 것이라는 전망이 나왔다. IT매체 디인포메이션은 28일(현지시간) 소식통을 인용해 애플이 WWDC 26에서 아이폰과 애플워치, 맥 등에 탑재된 자체 칩이 기기 내에서 직접 AI 쿼리를 처리하는 방식과 그 경쟁력을 집중적으로 소개할 예정이라고 보도했다. WWDC26은 다음달 8일 개최될 예정이다. 보도에 따르면 애플은 복잡한 AI 작업에는 여전히 클라우드 기반 처리가 필요하다는 점을 인정하면서도, 경쟁사들이 대규모 데이터센터 구축에 집중하는 것과 달리 개인정보 보호와 비용 절감 측면에서 온디바이스 기반의 기기 내부 추론을 차별화 포인트로 제시할 계획이다. 특히 애플은 지난 15년간 축적해 온 맞춤형 실리콘 기술력을 기반으로 AI 모델을 클라우드가 아닌 기기 자체에서 실행하는 것이 더 효율적이라는 점을 강조할 것으로 알려졌다. 애플은 이를 위해 구글과 협력해 생성형 AI 모델 '제미나이'를 애플 기기에서 구동할 수 있는 소형·경량 버전으로 학습시키는 방안을 추진 중인 것으로 전해졌다. 또한 애플은 AI 모델 경량화 기술 강화를 위해 인수도 검토 중인 것으로 알려졌다. 현재 미국 매사추세츠 소재 스타트업 '리퀴드 AI' 가 유력 후보로 거론되고 있다. 리퀴드 AI는 기기 내에서 직접 실행 가능한 AI 기술 개발에 집중하는 기업이다. 다만 일부 AI 쿼리는 여전히 클라우드 처리가 필요한 상황이다. 이에 따라 애플은 더 큰 규모의 제미나이 기반 모델을 처리하기 위해 구글 클라우드 내 엔비디아의 기밀 컴퓨팅 기술 사용을 승인한 것으로 알려졌다. 해당 기술은 AI 처리 과정에서 데이터와 모델을 암호화해 강력한 개인정보 보호 기능을 제공하지만, 일부 성능 저하가 발생할 수 있는 것으로 전해졌다. 이런 분위기는 애플이 WWDC 24에서 '애플 인텔리전스'를 처음 공개했을 때와는 상당히 달라진 모습이다. 당시 애플은 모든 클라우드 기반 AI 처리를 자체 애플 실리콘 기반의 '프라이빗 클라우드 컴퓨팅' 인프라에서만 수행하겠다고 강조한 바 있다. 하지만 이런 전략 변화에도 애플은 기존 '프라이빗 클라우드 컴퓨팅' 브랜드명을 계속 유지할 가능성이 높은 것으로 알려졌다. 일각에서는 애플의 온디바이스 AI 전략에 물리적 한계가 있다는 지적도 나온다. 구글 제미나이 모델은 수조 개의 매개변수를 처리해야 하는데, 맥용 애플 실리콘 칩 기반 자체 서버 인프라에서 이를 안정적으로 구동하는 데 어려움을 겪고 있다는 설명이다. 한편 애플 인텔리전스는 WWDC 24에서 처음 공개됐지만, 초기 기능에 대한 시장 반응이 기대에 미치지 못했고 더욱 개인화된 시리 기능 출시도 지연되면서 완성도가 부족하다는 평가를 받았다. 애플은 오는 6월 8일부터 열리는 WWDC 2026에서 그 동안 연기됐던 AI 기능들을 다시 공개하고 새로운 기능도 함께 선보일 것으로 예상된다.

2026.05.29 08:54이정현 미디어연구소

"개점휴업에 속타네"…표류하는 K-온디바이스 AI 국책 과제

국내 시스템 반도체 생태계 육성을 위해 정부가 야심 차게 추진한 'K-온디바이스 AI반도체' 국책 과제가 부처 간 예산 갈등으로 수개월째 표류하고 있다. 글로벌 AI 패권 경쟁이 촌각을 다투는 상황에서 정책 집행이 기약 없이 지연되자, 과제 참여를 위해 인력과 인프라를 비워둔 시스템 반도체 업계의 속앓이가 깊어지고 있다. 26일 반도체 업계에 따르면 K-온디바이스 국책 과제가 올해 3월 공고 예정이었으나 현재까지도 감감무소식이다. 통상적인 부처 과제들이 3월 선정을 마치고 4월 시작하는 것과 비교하면 1개 분기 가량 늦은 셈이다. 반도체 업계 관계자는 “원래대로라면 1월에서 3월 사이에 (업체)선정 및 착수가 모두 끝났어야 하는 일”이라며 “지금은 6월 말에 발표를 할 것이라고 예상되지만, 매번 발표가 밀려서 이제는 언제든 빨리만 되라는 심정”이라고 토로했다. 이 사업은 현대자동차, LG전자 등 국내 대형 수요 기업과 국내 팹리스 기업을 연계해 2030년까지 온디바이스 AI에 최적화된 칩을 선제적으로 개발하고 상용화하는 것을 목표로 한다. 업계 안팎에서는 국내 반도체 설계 생태계 전반을 한 단계 도약시킬 핵심 마중물 역할을 할 것으로 기대하고 있다. 과제 지연 사유를 두고 주무 부처와 업계의 온도 차도 감지된다. 산업통부 관계자는 이번 지연에 대해 "(예산 줄다리기 등)기재부와는 관련이 없는 사안"이라며 선을 그었다. 하지만 반도체 업계의 시각은 다르다. 국책 과제의 최종 예산 편성 및 집행 권한이 사실상 기재부에 있는 만큼, 예산 규모 확정 과정에서 부처 간 이견이 발생했을 것이라는 관측이 지배적이다. 당초 1조원 규모로 논의됐던 예산이 KISTEP(한국과학기술기획평가원) 의견 수렴 등을 거치며 7000억~8000억원 수준으로 삭감된 것도 이와 무관하지 않다는 분석이다. 하지만 업계에서는 이 같은 부처의 해명을 액면 그대로 받아들이지 않는 분위기다. 대규모 재정이 투입되는 사업 특성상 돈줄을 쥔 기재부의 심사를 통과하는 과정에서 사업 규모 축소가 불가피했고, 이에 따른 이해관계 조율 때문에 일정이 차일피일 미뤄지고 있다는 지적이 설득력을 얻고 있다. 이 과정에서 산업부는 삭감된 금액으로는 당초 구상했던 사업의 실효성을 담보하기 어렵다는 의견을 기재부에 전달한 것으로 알려졌다. 일부 기업이 축소된 예산안으로는 원하는 성능의 칩을 만들기 어렵다고 판단했기 때문이다. K-온디바이스 과제의 총 사업비 중 30%가량은 수요 기업에서 출자한다. 전체 예산 파이가 줄어들면, 수요 기업들 입장에서는 막대한 자기부담금을 감수하면서까지 과제에 묶여 있을 유인책이 크게 떨어질 수밖에 없다는 것이다. 문제는 과제 선정 지연에 국내 반도체 생태계가 올스톱 상황에 있다는 점이다. 해당 과제 참여를 목표로 다른 프로젝트를 미루거나 연구개발(R&D) 캐파(Capa, 생산능력)를 비워둔 팹리스와 디자인하우스 기업들은 사실상 개점휴업 상태에 놓였다. 한 업계 관계자는 "글로벌 테슬라나 빅테크 기업들은 자체 AI 칩 개발로 하루가 다르게 날아다니고 있는데, 한국은 정부 지원 과제만 쳐다보며 출발선에 서지도 못한 채 시간만 허비하고 있다"며 "수요 기업과 설계 기업 간의 생태계 구축이라는 좋은 취지가 예산 논쟁으로 인해 골든타임을 놓치고 있는 격"이라고 지적했다.

2026.05.27 14:55전화평 기자

딥엑스, 컴퓨텍스서 30여 글로벌 기업과 피지컬 AI 협력

AI 반도체 기업 딥엑스가 다음달 2일부터 5일까지 대만 타이베이에서 열리는 IT 전시회 '컴퓨텍스 타이베이 2026'에 참가해 글로벌 양산 협력 생태계를 공개한다고 26일 밝혔다. 딥엑스는 이번 전시회에서 단독 전시관을 운영한다. 아울러 로봇 플랫폼, 스마트 인프라, 지능형 영상 보안, 스마트팩토리, 온디바이스 OCR, 스마트 헬스케어, AI NAS, 온프레미스 엣지 서버 등 다양한 산업 시스템에 적용 가능한 피지컬 AI 솔루션을 선보일 예정이다. 피지컬 AI는 클라우드 중심의 연산에서 벗어나 로봇, 공장, 보안 시스템 등 실제 물리적 기기 내부에서 즉각적으로 작동하는 초저전력·고성능 온디바이스 AI 인프라를 의미한다. 이번 전시의 핵심은 딥엑스 1세대 양산형 AI 반도체 및 모듈 제품군이 대만 현지 및 글로벌 하드웨어 제조사들의 공식 부스에 탑재된다는 점이다. 협력사로는 어드밴텍, 애즈락, MSI, 에이온, 큐냅, 바이오스타, 에이페이서, 라너 등 30여개 글로벌 하드웨어 제조 및 시스템 통합(SI) 기업들이 참여한다. 로봇 분야에서는 어드밴텍과 협력해 저전력·저발열 기반의 로봇 제어 및 인식 플랫폼을 시연한다. 공간 분석 및 영상 보안 분야에서는 에이온 등과 손잡고 실시간 객체 인식 및 혼잡도 분석이 가능한 비전 AI 솔루션을 제시하며, 별도의 고전력 GPU 없이 다채널 영상 분석을 수행하는 저전력 가속 구조를 선보인다. 스마트팩토리 분야에서는 iEi, 포트웰 등과 제조 공정 검사용 온디바이스 OCR을, 스토리지 분야에서는 큐냅과 연계해 자체 데이터 분류와 지능형 검색을 수행하는 저전력 AI NAS 플랫폼을 각각 공개한다. 아울러 라너, 슈퍼마이크로 등과 협력해 기존 GPGPU 대비 총소유비용(TCO)을 낮춘 온프레미스 엣지 서버 솔루션도 전시한다. 김녹원 딥엑스 대표는 “대만은 글로벌 산업용 하드웨어의 핵심 거점이자 AI 반도체의 역량을 검증받아야 하는 주요 무대”라며 “글로벌 파트너사들과의 협력은 단순한 부품 공급을 넘어 산업별 완성형 AI 솔루션을 함께 설계하고 검증하는 기술 연동 파트너십인 만큼, 하드웨어 생태계와 함께 글로벌 피지컬 AI 인프라 시장 개척을 가속하겠다”고 말했다.

2026.05.26 13:52전화평 기자

더벤처스, 온디바이스 AI 전문 스타트업 '아웃오브셋' 시드 투자

더벤처스(대표 김철우)가 온디바이스 AI 전문 스타트업 아웃오브셋(대표 김형주)에 시드 투자를 완료했다고 20일 밝혔다. 아웃오브셋은 인터넷 연결 없이 기기 자체에서 구동되는 초경량 버티컬 AI 모델을 개발하는 기술 기업이다. 개인정보 유출 위험, 네트워크 지연, 높은 운영 비용, 서버 장애 등 클라우드 AI의 구조적 제약을 기기 단(on-device)에서 해결한다. 이 문제를 풀기 위해 아웃오브셋은 AI 연구 역량을 갖춘 두 창업자를 중심으로 팀을 꾸렸다. 김형주 대표는 서울대 전기·정보공학 석사 출신으로 네오사피엔스와 수퍼톤에서 5년간 음성 AI 개발을 주도했다. 특히, 수퍼톤 재직 중 공개한 온디바이스 음성 합성 모델은 허깅페이스 분야 1위, 깃허브 별점 수천 개를 기록하며 글로벌 시장에서 기술력을 증명했다. 이현승 공동창업자는 서울대에서 음성 인식 박사 과정을 밟고 AI 동시통역 기업 XL8에서 실시간 음성 인식 시스템을 설계·개발했다. 아웃오브셋이 첫 번째로 공략하는 분야는 음성 인식과 음성 합성이다. 두 기술은 보안이 중요한 의료·법률·금융 분야는 물론, 스마트폰·자동차·로봇 등 다양한 산업에서 수요가 높다. 현재 시장의 온디바이스 AI 모델 대부분은 대형 클라우드 모델을 압축하는 방식에 의존해 실제 제품 배포까지 수개월이 걸린다. 아웃오브셋은 처음부터 기기 구동 환경을 전제로 네이티브 방식을 설계해, 성능 저하 없이 즉시 제품에 적용할 수 있는 모델을 제공한다. 이번 투자금은 모델 학습 인프라 구축과 데이터 확보, 핵심 인력 채용에 사용된다. 아웃오브셋은 고객사 요구에 맞게 모델을 자동으로 추가 학습시키는 시스템을 자체 구축했으며, 이를 통해 기존 외주 방식보다 적은 인력과 시간으로 고객사에 솔루션을 공급한다. 김형주 아웃오브셋 대표는 "AI 성능은 모델 크기가 아닌 데이터와 구조 설계로 결정된다"며 "연구 단계부터 실제 기기 배포를 전제로 설계해 온디바이스 AI 시장의 표준을 만들어나가겠다"고 밝혔다. 김철우 더벤처스 대표는 "아웃오브셋은 연구 역량을 실제 제품으로 구현해내는 실행력을 갖춘 팀"이라며 "클라우드 AI의 한계를 기기 단에서 해결할 원천 기술을 보유한 만큼, 이 시장의 핵심 기술 기업으로 성장할 것으로 기대한다"고 말했다.

2026.05.20 08:55백봉삼 기자

과기정통부, 국산 온디바이스AI반도체 활용 현장 점검

과학기술정보통신부는 12일 포스코DX 판교사무소와 AI 반도체 기업인 딥엑스를 방문해 온디바이스 AI반도체가 실제 활용되고 있는 현장을 점검하고 공급수요기업 간담회를 개최했다. 지난 4월30일 서버급 AI반도체 활용 현장인 SK텔레콤과 LG AI연구원 방문에 이어 국산 온디바이스 AI반도체를 활용하고 있는 현장을 연이어 점검하는 것이다. 먼저 포스코DX 판교사무소는 포스코DX가 자체 개발한 산업용 제어시스템인 포스마스터(PosMaster)에 모빌린트의 AI반도체(Aries 등)를 활용하는 현장이다. 포스코 그룹의 기존 스마트공장에 AI반도체를 적용해 지능형 공장을 구현하고 로봇, 물류, 산업 안전 등 포스코 그룹의 주요 사업 부문을 대상으로 기술 실증을 진행하고 있어, 국산 온디바이스 AI반도체가 제조 현장에서 실제 활용되고 있는 주요 사례로 꼽힌다. 모빌린트는 포스코DX와 포스코기술투자가 함께 조성한 기업형 벤처캐피탈(VC)을 통해 약 30억원 규모의 투자를 유치하는 등 수요처와 전략적 파트너십을 맺고 있어 앞으로도 민간의 다양한 수요를 창출할 것으로 예상된다. 딥엑스는 지난해 8월 온디바이스 AI반도체 DX-M1 양산을 시작한 이후 현재까지 우리나라를 포함 8개 국가에서 총 900만 달러 규모의 계약을 체결하는 성과를 보이고 있다. 특히 작동 중인 상황에서도 버터가 녹지 않는 초저전력 AI반도체를 시연하며 올해 CES 2026에서 혁신상을 수상하는 등 글로벌 기술력을 인정 받고 있다. 현장 점검 이후 개최된 공급수요기업 간담회에서는 각 기업 별 AI반도체 활용 현황과 계획을 공유하고, 국산 온디바이스 AI반도체의 확산을 촉진하기 위한 정책적 지원 필요사항과 기업들의 건의사항을 청취했다. 특히 앞으로 피지컬 AI와 에이전틱 AI의 급격한 성장에 따라 저지연·저전력 온디바이스 AI반도체에 대한 수요도 크게 확대될 것으로 예상되는 상황에서 정부와 국내 AI반도체 기업들의 대응 방향에 대한 논의가 이뤄졌다. 이도규 과기정통부 정보통신정책실장은 “지난 현장 점검에 이어 오늘 현장 점검을 통해 국산 AI반도체의 우수한 경쟁력과 큰 가능성을 다시 한번 확인해 볼 수 있었다”면서 “이제 곧 본격 성장할 피지컬 AI와 에이전틱 AI 시대에서 국산 AI반도체가 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있도록 적극 지원해 나갈 것”이라고 말했다.

2026.05.12 13:30박수형 기자

K-시스템반도체 육성 가속화…"올해 기념비적 사업 2개 시작"

"올해는 시스템반도체 분야에서 가장 기념비적인 사업이 2개가 시작된다. 기존과는 다른 크고 새로운 사업들이 운영될 것으로 예측되고 있어, 국내 팹리스 분들의 좋은 참여가 있기를 기대하고 있다." 임기택 한국산업기술기획평가원 시스템반도체 PD는 28일 오전 그래비티조선 서울 판교에서 열린 '피지컬 AI 상용화 전략 포럼'에서 이같이 말했다. 시스템반도체는 전체 반도체 시장에서 약 60~70%의 비중을 차지하는 주요 시장이다. 그러나 국내 반도체 업계는 사업 구조 상 메모리반도체에 집중돼 있다. 한국의 시스템반도체 시장 점유율은 2.3%에 불과하다. 특히 시스템반도체는 AI 산업의 필수 요소다. 최근 대두되고 있는 피지컬 AI·온디바이스 AI를 구현하려면 인공신경망처리장치(NPU) 등 고성능 시스템반도체가 필요하다. 이에 정부는 주력 산업별 특화 시스템반도체 개발을 활성화하기 위한 연구개발(R&D) 과제를 기획하고 있다. 반도체를 설계하는 팹리스와 반도체를 구매하는 수요 기업간의 협력 체계를 기반으로 맞춤형 시스템반도체 개발 생태계를 구축하겠다는 구상이다. 올해 신규 지원규모는 총 1817억원에 달한다. 특히 올해에는 반도체첨단산업기술개발사업, K-온디바이스 AI반도체 기술개발 등 2개의 신규 과제가 편성됐다. 두 과제 모두 2030년까지 5년간 진행된다. 임 PD는 "반도체 첨단산업 기술개발 사업은 올해에만 137억원의 예산이 편성됐고, 내년에도 비슷한 규모가 될 것"이라며 "K-온디바이스 AI반도체 기술개발 사업은 최근 과기부와 산업부의 최종 점검 회의를 거쳐, 5월에 예산 규모가 최종 확정될 것"이라고 설명했다. 반도체 첨단산업 기술개발 사업은 자동차, IoT·가전, 기계장비, 로봇, 방산 등 반도체 수요가 높은 기존 주력 산업을 중점으로 둔다. 차세대 센서와 전력반도체, AI 등 여러 분야에서 총 14개의 과제가 선정됐다. K-온디바이스 AI반도체 기술개발 사업은 예타 및 수요조사 결과를 반영해 7대 분야를 신규 지원할 예정이다. 자율주행을 위한 도메인 제어기, 협동로봇향 온디바이스 AI 컴퓨팅 가속기 등이 대표적인 분야다. 임 PD는 "해당 사업은 지난 2024년부터 대표 앵커 기업들의 참여를 독려해 기획한 사업"이라며 "오랜 기간 열심히 준비해 거의 마무리 단계에 접어든 상황으로, 조만간 과제제안요청서(RFP)가 나올 예정"이라고 말했다. 한편 이번 포럼은 한국팹리스산업협회, 반도체공학회, 한국전자기술연구원이 공동 주관했다. 현장에는 김경호 한국팹리스한업협회장, 최기영 반도체공학회장, 신희동 한국전자기술연구원장을 비롯해 경기도 반도체산업과장, 차광승 성남시 4차산업국장 등 주요 관계자 100여명이 참석했다.

2026.04.28 14:51장경윤 기자

[써보고서] 와이파이 끊어도 AI는 살아있다…구글 'AI 엣지 갤러리'

구글이 스마트폰에서 인터넷 연결 없이 인공지능(AI) 서비스를 직접 구동할 수 있는 모바일 앱 'AI 엣지 갤러리'에 최신 오픈소스 모델 '젬마4'를 탑재했다. 클라우드 서버를 거치지 않고 기기 하드웨어에서 직접 AI 연산이 이뤄지는 온디바이스 AI 대중화를 겨냥한 행보다. 구글 AI 엣지 갤러리 앱은 구글 플레이스토어와 애플 앱스토어에서 무료로 내려받을 수 있다. 이 앱이 제공하는 AI 챗, 에이전트 스킬, 에스크 이미지 등 주요 기능을 사용하려면 먼저 모델을 설치해야 한다. 구글 젬마4 '이펙티브 2B(E2B)'와 '이펙티브 4B(E4B)'는 안드로이드 스마트폰 등 경량 디바이스에 최적화된 모델들이다. 배터리와 메모리 제약 환경에서도 AI를 실행할 수 있도록 설계됐다. 기자는 모델 라인업 중 범용성이 가장 높은 E2B 모델을 내려받기로 했다. 와이파이 연결 상태로는 5분가량 설치가 이어지다 실패 창이 떴다. 모바일 데이터로 전환한 뒤에야 약 2분 만에 설치됐다. 먼저 AI 챗 기능을 사용해 봤다. 비행기 모드를 켠 상태에서 "2026년 현재 한국 대통령이 누구야"라고 묻자 "저는 2025년 1월을 기준으로 학습된 모델이기 때문에 알 수 없습니다"라는 답변이 4.8초 만에 돌아왔다. 서버 없이도 응답은 빨랐지만 학습 데이터 컷오프(마감 시점) 이후 변경된 정보는 반영되지 않는다는 한계가 드러났다. 평소 AI 챗봇을 쓸 때 PC와 모바일 간 대화 기록 연동에 익숙했던 탓에 비행기 모드에선 기록이 저장되지 않는 점도 불편했다. 프롬프트 입력창의 '+' 버튼으로 과거 질문을 다시 불러올 수는 있지만 답변까지 저장되진 않는다. 물론 모든 연산이 기기 안에서 처리되는 구조상 프롬프트·이미지 등 민감 데이터가 외부 서버로 전송되지 않는다는 점은 확실한 강점이다. 학습 데이터 컷오프와 무관한 질문에선 준수한 성능을 보였다. "애플 앱스토어와 구글플레이의 차이를 알려줘"라고 입력하자 관리 기준, 결제 모델, 생태계 통합성 항목을 표 형태로 구조화해 출력했다. 클라우드 기반 AI 챗봇과 비교해 응답 깊이가 유사한 수준으로, 인터넷 없이 스마트폰 안에서 처리됐다는 점에서 특히 실용적이었다. 멀티모달 기능인 에스크 이미지에선 엇갈린 결과가 나왔다. 러쉬 고체 치약을 찍어서 첨부하자 라벨의 영문 텍스트를 읽어 제품명과 기능을 한국어로 풀어냈다. 대신 치킨과 떡볶이 사진을 올리고 칼로리를 묻자 치킨은 정확히 인식했지만 떡볶이는 "매콤한 닭갈비 계열 볶음"으로 잘못 짚었다. "너 떡볶이 모르니?"라고 되묻자 "그렇게 볼 수 있겠군요. 죄송합니다"라며 곧바로 정정하고 치킨과 떡볶이 조합 기준 1인당 약 1500칼로리 수준의 영양성분 분석을 다시 내놨다. 사진만으로 한국 음식을 처음부터 정확히 구분하지는 못했지만 추가 맥락을 주자 유연하게 재추론하는 모습을 보였다. 에이전트 스킬도 눈여겨볼 만했다. 지도 렌더링 등 외부 데이터를 활용하는 기능 특성상 이 항목만 와이파이를 켠 상태에서 시험했다. "구글 본사 위치 지도로 보여줘"라고 입력하자 모델이 JS 스크립트를 직접 호출해 6.8초 만에 미국 캘리포니아주 마운틴뷰 일대 구글 본사 위치가 표시된 인터랙티브 지도를 화면에 렌더링했다. 구글은 상업적으로 자유로운 아파치(Apache) 2.0 라이선스로 모델 가중치를 공개했으며 앱 소스코드도 깃허브에 올려 개발자 커뮤니티 기여를 열어뒀다. 다만 앱은 현재 개발 중으로, 성능이 기기 중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU)에 따라 달라질 수 있다고 명시하고 있다. 젬마4는 오프라인 구동과 프라이버시 보호라는 강점을 갖췄지만 실시간 정보 반영과 한국 문화 특화 인식에선 아쉬움이 남았다. 구글이 AI 엣지 갤러리 오픈소스 생태계와 커뮤니티 기여를 통해 이를 어떻게 보완할지 주목된다.

2026.04.12 11:47이나연 기자

구글, 젬마4 스마트폰에 심는다…오프라인 AI 시대 본격화

구글이 인터넷 연결 없이 스마트폰에서 거대언어모델(LLM)을 직접 구동할 수 있는 모바일 애플리케이션을 공식 출시하며 온디바이스 인공지능(AI) 대중화에 시동을 걸었다. 구글은 2일(현지시간) 공식 개발자 블로그를 통해 안드로이드와 iOS 모두에서 사용할 수 있는 'AI 엣지 갤러리' 앱에 최신 오픈소스 모델 젬마4를 탑재했다고 밝혔다. 모든 AI 연산이 서버가 아닌 스마트폰 하드웨어에서 직접 처리되며 인터넷 연결 없이도 작동한다. 젬마4는 서버로 데이터를 전송하지 않고도 고급 추론·논리·창의 기능을 활용할 수 있도록 설계된 온디바이스 최적화 모델이다. 기기 하드웨어에서 직접 모든 연산이 이뤄져 프롬프트·이미지·민감 데이터 등이 외부로 유출되지 않는다. 앱에는 다양한 기능이 함께 탑재됐다. 위키피디아 검색·인터랙티브 맵 등 외부 도구를 활용해 다단계 자율 작업을 온디바이스에서 처리하는 에이전트 스킬이 핵심 기능으로, 젬마4 패밀리부터 지원되는 '씽킹 모드'를 통해 모델의 추론 과정을 단계별로 확인할 수 있다. 이 외에도 카메라·갤러리를 활용한 이미지 분석 기능 '이미지 질문(Ask Image)', 음성 녹음을 실시간으로 텍스트·번역으로 변환하는 '음성 기록(Audio Scribe)', 프롬프트 테스트 공간인 '프롬프트 랩(Prompt Lab)' 등이 포함됐다. AI 엣지 갤러리 앱은 구글 플레이스토어와 애플 앱스토어에서 무료로 내려받을 수 있다. 소스코드는 깃허브에 공개돼 있다. 안광섭 세종대학교 경영학과 교수는 "비행기 모드에서도 LLM 멀티모달 입력이 가능한 수준까지 왔다"고 말했다.

2026.04.07 17:22이나연 기자

[AI는 지금] "메모리 병목 뚫었다"…구글, '터보퀀트'로 AI 인프라 판 바꿀까

구글이 생성형 인공지능(AI) 운영의 최대 걸림돌로 꼽히는 '메모리 병목 현상'을 소프트웨어 혁신으로 풀어낸 차세대 압축 기술을 선보여 AI, 클라우드 업계도 들썩이고 있다. 하드웨어 추가 투입 없이 알고리즘만으로 메모리 사용량을 6배 줄이고 연산 속도를 최대 8배 높이는 혁신 기술인 만큼 비용 절감뿐 아니라 AI 인프라의 효율과 경쟁 구도를 동시에 흔들 수 있는 변수가 될 지 주목된다.26일 업계에 따르면 구글은 지난 24일 공식 블로그를 통해 '터보퀀트' 기술을 공개하고 대규모언어모델(LLM)과 벡터 검색 전반에서 메모리 병목을 완화할 수 있는 압축 알고리즘을 제시했다. 터보퀀트는 LLM의 임시 기억장치인 'KV 캐시'를 3비트 수준으로 압축해 정확도 손실 없이 메모리 사용량을 최소 6배 줄이는 기술이다. LLM은 고차원 벡터 데이터를 기반으로 작동하는 구조로, 이 데이터를 저장하는 'KV 캐시'가 막대한 메모리를 요구한다. 이로 인해 처리 속도와 비용이 동시에 증가하는 문제가 지적돼 왔다. 터보퀀트는 기존 압축 방식과 달리 데이터 값을 직접 줄이는 대신, 벡터의 표현 구조를 재구성하는 방식으로 접근한다. 좌표계를 변환해 데이터 구조를 단순화하는 '폴라퀀트'와 고차원 데이터의 거리와 관계를 유지하면서 오차를 최소화하는 'QJL(Quantized Johnson-Lindenstrauss)' 기법을 결합해 최소한의 손실로 압축 효율을 극대화했다. 구글은 "이 기술은 대규모 벡터 데이터를 최소한의 메모리로 처리하면서도 의미적 유사도를 정확하게 유지할 수 있도록 설계됐다"며 "LLM뿐 아니라 대규모 벡터 검색 시스템에서도 속도와 효율을 동시에 개선할 수 있다"고 설명했다. 이 기술은 오는 4월 열리는 ICLR 2026에서 정식 발표될 예정으로, 구체적인 성능과 적용 범위에 대한 추가 검증 결과도 공개될 전망이다. 업계에선 이 기술이 AI 모델 경쟁의 축이 변화하고 있음을 보여준다고 평가했다. 그동안 생성형 AI는 파라미터 규모 확대를 중심으로 발전해 왔지만, 실제 운영 단계에서는 메모리 사용과 데이터 이동이 주요 병목으로 작용해왔다. 터보퀀트는 연산량을 일부 늘리는 대신 메모리 사용을 줄이는 방식으로 이 균형을 재조정하며 동일한 하드웨어로 더 많은 작업을 처리할 수 있는 기반을 제공한다. 소프트웨어 측면에서도 의미가 크다. 터보퀀트는 모델을 재학습하지 않고 추론 단계에서 바로 적용할 수 있는 기술로, 기존 AI 모델과 인프라를 그대로 활용하면서 효율을 개선할 수 있다. 이는 AI 경쟁이 모델 개발 중심에서 실행 효율과 시스템 최적화 중심으로 이동하고 있음을 시사한다. 향후에는 KV 캐시 관리, 메모리 기반 스케줄링, 추론 엔진 최적화 등이 핵심 기술 영역으로 부상할 전망이다. AI 인프라 구조에도 변화가 예상된다. 지금까지는 GPU 연산 성능 확보가 핵심 과제로 꼽혔지만, 실제로는 메모리 대역폭과 용량이 성능을 좌우하는 경우가 많았다. 터보퀀트는 메모리 병목을 완화함으로써 GPU 활용도를 높이고 동일 자원으로 더 많은 추론 작업을 처리할 수 있게 한다. 이는 데이터센터 운영 효율을 크게 끌어올리는 요인으로 작용할 수 있다. 클라우드 사업자 입장에서는 비용 구조와 경쟁 전략 모두에 영향을 미친다. 메모리 사용 감소는 단위 추론 비용을 낮추는 동시에 더 많은 트래픽을 처리할 수 있는 여력을 제공한다. 비용이 낮아질수록 AI 서비스 사용량이 증가하는 특성을 감안하면 총 수요는 감소하기보다 확대될 가능성이 높다. 시장에선 터보퀀트 발표 이후 메모리 반도체 수요 둔화 가능성을 반영해 관련 종목이 약세를 보이기도 했다. 다만 업계에선 효율 개선이 오히려 더 긴 문맥 처리, 더 많은 사용자, 더 복잡한 서비스로 이어지면서 새로운 수요를 창출할 수 있다는 시각도 있다. 이 기술에 따른 온디바이스 AI 확산 가능성도 주목된다. 메모리 제약으로 인해 제한적이었던 모바일 환경에서도 보다 복잡한 LLM을 구동할 수 있는 여지가 생기기 때문이다. 이는 개인화 AI, 프라이버시 중심 서비스, 스마트폰 기반 AI 에이전트 확산으로 이어질 수 있을 것이란 기대감을 높이고 있다. 이종욱 삼성증권 연구원은 "효율적인 AI 모델은 전체 비용을 낮춰 더 많은 AI 계산 수요를 불러온다"며 "최적화 모델들은 반도체 자원을 줄이는 것이 아니라 같은 자원으로 더 높은 성능의 AI 서비스를 구현하는 데 사용되고 있다"고 분석했다.그러면서 "AI 업체들이 비용 경쟁이 아니라 성능 경쟁을 하는 한 비용 최적화는 반도체 수요에 영향을 미치지 않을 것"이라며 "(반도체 업계가) 걱정해야 할 순간은 AI로 더 할 수 있는 기능이 별로 없거나 AI 업체들이 경쟁을 멈출 때"라고 덧붙였다.

2026.03.26 16:43장유미 기자

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