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'온 디바이스 AI'통합검색 결과 입니다. (127건)

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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

퀄컴, 롯데하이마트 잠실점에 '스냅드래곤 X 시리즈 PC존' 오픈

퀄컴은 롯데하이마트 잠실점에 국내 두 번째 '스냅드래곤 X 시리즈 PC존'을 공식 오픈했다고 25일 밝혔다. 지난해 용산 아이파크몰점에 이은 두 번째 거점 확보로, 국내 대표 가전제품 전문점인 롯데하이마트와의 협업을 통해 소비자와의 접점을 대폭 강화한다는 전략이다. 롯데하이마트 잠실점은 국내 최대 규모의 가전 매장이자 체험형 플래그십 스토어로, 다양한 전자제품을 직접 비교하고 경험할 수 있는 공간이다. 이번에 새롭게 마련된 스냅드래곤 X 시리즈 PC 존에서는 삼성전자, 마이크로소프트(MS), 에이수스(ASUS), HP, 레노버, 에이서 등 주요 제조사의 스냅드래곤 X 시리즈 기반 온디바이스 AI PC를 한자리에서 비교하고 체험할 수 있다. 스냅드래곤 컴퓨트 플랫폼은 업계 최고 수준의 성능과 최장 배터리 수명, 동급 최고 온디바이스 AI 역량을 제공한다. 김상표 퀄컴코리아 사장은 “스냅드래곤 X 시리즈는 차세대 AI PC의 표준을 제시하는 플랫폼으로, 앞서가는 한국 시장의 소비자들에게 이를 직접 소개할 수 있어 매우 기쁘다”며 “국내 최대 가전 리테일러인 롯데하이마트와의 견고한 협력을 바탕으로, 더 많은 소비자가 온디바이스 AI가 선사하는 생산성과 효율성의 혁신을 일상에서 경험할 수 있도록 리테일 확장을 지속할 것”이라고 말했다.

2026.03.25 10:54전화평 기자

Arm, 데이터센터용 CPU 등 제품·기술 로드맵 공개

영국에 본사를 둔 글로벌 반도체 IP(지적재산권) 기업인 Arm이 오는 25일(한국시간, 현지시간 24일) 투자자와 협력사, 개발자 대상 행사인 'Arm 에브리웨어'를 개최한다. 기조연설 등 주요 행사는 한국시간 25일 새벽 2시부터 온라인으로 중계 예정이다. 미국 캘리포니아 주 샌프란시스코에서 이날 하루동안 열리는 이번 행사는 르네 하스 Arm 최고경영자(CEO)와 업계 파트너사 관계가가 참여하는 기조연설과 각종 시연으로 구성됐다. Arm은 이번 행사를 'AI와 지능형 컴퓨팅의 미래를 가늠할 전환점'으로 규정했다. 단순한 신기술 발표를 넘어 최근 1~2년간 이어진 전략 변화를 구체화하는 행사가 될 것으로 보인다. Arm, 2020년대 들어 사업 모델 재편 나서 Arm은 1990년 창립해 스마트폰·태블릿 등 모바일 기기를 겨냥한 저전력·고효율 반도체 IP를 공급하는 데 주력했다. 퀄컴 스냅드래곤, 삼성전자 엑시노스, 미디어텍 디멘전, 애플 A/M시리즈 등 시스템반도체(SoC)와 사물인터넷(IoT)용 저전력 칩 등 거의 모든 반도체가 Arm에 크게 의존하고 있다. 그러나 엔비디아가 2020년부터 추진하던 Arm 인수를 2년만에 포기하고 새 CEO인 르네 하스가 선임되는 한편 Arm 대주주인 소프트뱅크 그룹이 2023년 나스닥 재상장을 진행하자 Arm의 전략도 변화했다. 수익성 강화와 기업가치 제고가 핵심 과제로 부상했다. 반도체 IP 라이선스 중심 모델에서 자체 프로세서 개발로 기존 고객사와 경쟁 구도 형성에 나서고 있는 것이다. 최근 데이터센터·온디바이스 AI 역량 강화 최근 Arm은 스마트폰과 모바일 등 기존 주력 분야를 넘어 데이터센터를 겨냥하고 있다. 작년 8월에는 Arm 기반 아마존 자체 프로세서 '그래비톤' 설계 핵심 인력을 영입하기도 했다. 2019년부터 대형 클라우드 서비스 제공자와 데이터센터용 CPU IP '네오버스(Neoverse)'를 공급하는 한편 개방형 데이터센터 하드웨어 프로젝트 '오픈컴퓨트프로젝트(OCP)'까지 활동 영역을 넓혔다. 온디바이스 AI 역량 강화도 눈에 띈다. 클라우드 의존도를 줄이고 데이터가 직접 처리되는 PC나 스마트폰, IoT 기기에서 직접 AI 연산을 처리하려는 산업 흐름과 맞닿아 있다. Arm은 작년 9월 프리미엄 스마트폰과 PC를 겨냥한 반도체 IP인 '루멕스(Lumex)'를 공개하기도 했다. 새로 설계한 C1 CPU 코어와 새 GPU IP인 말리 G1 울트라로 일반 연산 성능과 그래픽 성능을 보강했다. 올해 이후 로드맵과 새 CPU IP 공개 전망 Arm은 올해 처음 열리는 공식 행사를 통해 향후 전략 로드맵과 데이터센터용 CPU IP등 신제품을 공개할 것으로 보인다. 특히 AI 워크로드에 최적화된 차세대 CPU 설계 방향이 제시될 가능성이 크다. 현재 AI 인프라 투자가 GPU에 집중되고 있지만 CPU는 운영체제와 응용프로그램 구동, GPU 제어 등에서 여전히 대체할 수 없는 주요 구성 요소 중 하나다. CPU의 중요성이 다시 부각되는 흐름 속에서 Arm의 메시지는 산업 전반에 영향을 미칠 수 있다. Arm 이외에 글로벌 빅테크의 등장 여부도 관심을 모은다. 엔비디아는 최근 GTC 2026에서 Arm 기반 데이터센터용 88코어 CPU '베라(Vera)'를 공개했다. 또 인텔은 1.8나노급 '인텔 18A(Intel 18A)' 공정에서 Arm 반도체를 생산 예정이다.

2026.03.24 09:00권봉석 기자

'K-온디바이스' 다크호스 모빌린트...자본·마케팅 장벽 넘을까

국내 팹리스 업계에서 모빌린트는 '조용한 강자'로 통한다. 리벨리온, 퓨리오사AI, 딥엑스 등 동시대에 등장한 경쟁사들이 언론의 스포트라이트와 대규모 투자 유치로 시장의 시선을 사로잡을 때, 모빌린트는 묵묵히 하드웨어의 실체와 소프트웨어 스택을 쌓는 데 집중해왔다. 그 결과 입소문보다는 실물 칩의 성능으로 수요 기업들의 선택을 받기 시작했다. 온디바이스 AI 시장 개화와 정부 지원이라는 순풍을 탄 모빌린트가 과연 '저평가 우량주'의 꼬리표를 떼고 메이저 플레이어로 안착할 수 있을지 주목된다. [강점: Strength] 엣지에 최적화된 범용성… 'K-온디바이스'의 실질적 주역 모빌린트의 가장 큰 경쟁력은 '실체가 있는 기술력'에서 나온다. 뜬구름 잡는 식의 로드맵이 아니라, 이미 지난해 하반기부터 양산에 돌입한 고성능 NPU(신경망처리장치) '에리스(ARIES)'를 통해 하드웨어의 실질적인 구동 능력을 입증했다. 이러한 기술력은 대외적으로도 인정받았다. 모빌린트는 세계 최대 IT·가전 전시회인 CES에서 혁신상을 수상하며 글로벌 수준의 설계 역량을 객관적으로 증명했다. 이는 단순히 국내 시장용 기술에 머물지 않고 글로벌 표준에 부합하는 기술 경쟁력을 갖췄음을 의미한다. 특히 모빌린트 칩의 최대 장점은 높은 범용성이다. 특정 AI 모델에 종속되지 않고 다양한 신경망 모델을 엣지 환경에서 안정적으로 작동시키는 설계 역량을 갖췄다. 이러한 범용성은 하드웨어와 소프트웨어의 긴밀한 정합성에서 기인하며, 이는 실제 제품을 도입해야 하는 수요 기업들에게 강력한 소구점으로 작용하고 있다. 기술적 완성도는 정부가 추진하는 'K-온디바이스 AI 반도체 기술 개발' 과제에서 빛을 발하고 있다. LG전자, 두산로보틱스 등 국내 수요 기업들이 모빌린트의 기술력에 집중적인 관심을 보이며 협력 파트너로 점찍은 것이 대표적인 사례다. 반도체 업계 관계자는 "실질적인 하드웨어와 즉시 현장 투입이 가능한 소프트웨어를 동시에 원하는 대기업들에게 모빌린트는 현실적인 대안"고 평했다. [약점: Weakness] 자본력 확충·낮은 인지도는 극복 과제 기술력에 비해 대외적인 시장 인지도가 낮다는 점은 뼈아픈 대목이다. 리벨리온이나 퓨리오사AI, 딥엑스 등과 업력이 비슷함에도 불구하고 모빌린트의 브랜드 파워는 상대적으로 약하다는 평가다. 이는 엔지니어 중심의 조직 문화로 인해 영업과 마케팅을 적극적으로 펼치지 않았던 결과로 풀이된다. 자본력 역시 경쟁사 대비 열세다. 수천억원 단위의 기업 가치를 인정받으며 막대한 실탄을 확보한 타사들과 달리, 모빌린트는 상대적으로 낮은 밸류에이션에 머물러 있다. 반도체 설계는 천문학적인 자금이 투입되는 장기전이며, 특히 대규모 양산을 위해서는 안정적인 재무 구조가 필수적이다. 금융권 일각에서 모빌린트의 자본 안정성에 대해 우려 섞인 시선을 보내는 이유이기도 하다. 윤상현 모빌린트 CSO(이사)는 “그동안 홍보보다는 기술 개발과 양산 준비라는 '실체'를 만드는 데만 매진하다 보니 대외적인 인지도가 상대적으로 낮았던 것이 사실”이라며 "금융권이나 투자자들로부터 자본 안정성에 대한 의구심을 받기도 하는데, 현재 진행 중인 추가 펀딩 등을 통해 기업 가치를 제대로 인정받고 자본력을 확충하는 과정 중에 있다"고 강조했다. [기회: Opportunity] 온디바이스 AI 시대 도래와 정부의 육성 정책 시장 환경은 모빌린트에게 더할 나위 없이 우호적이다. 개인정보 보호와 응답 속도 등의 이유로 기기 자체에서 추론을 수행하는 온디바이스 AI 수요가 전 산업 분야로 확산되고 있기 때문이다. 범용성이 강점인 모빌린트의 NPU는 스마트 가전부터 산업용 로봇까지 적용 범위가 넓어 먹거리가 풍부하다. 정부의 강력한 산업 육성 의지도 든든한 버팀목이다. 정부는 모빌린트를 포함한 주요 AI 반도체 기업들을 집중 지원 대상으로 선정하고, 'K-클라우드' 프로젝트와 온디바이스 AI 과제를 통해 대규모 자금을 투입하고 있다. 특히 투자 책임 면제 등 파격적인 금융 지원책이 예고되어 있어, 그동안 모빌린트의 발목을 잡았던 자본력 확충의 기회가 열리고 있다. [위협: Threat] 파트너십 부재...독자 생존 위험성 가장 실질적인 위협은 국내외 생태계 안에서 이른바 짝궁이 없다는 점이다. 경쟁사들은 이미 강력한 전략적 파트너십을 통해 시장 지배력을 공고히 하고 있다. 리벨리온은 SKT·KT와, 퓨리오사AI는 LG AI연구원과 딥엑스는 현대차·LG유플러스와 손잡으며 안정적인 수요처와 잠재적 지원을 확보했다. 반면 모빌린트는 LG전자나 두산로보틱스 등 다수의 대기업이 관심을 보이고는 있지만, 이들이 모빌린트의 칩만을 독점적으로 사용하는 배타적 동반자 관계라고 보기는 어렵다. 확실한 파트너 없이 개별 수주 경쟁에만 의존할 경우, 거대 자본과 유통망을 앞세운 국내외 경쟁사들의 공세에 언제든 밀려날 수 있다는 불안감이 존재한다. 모빌린트만의 운명 공동체를 확보하는 것이 무엇보다 시급한 과제인 셈이다.

2026.03.20 10:31전화평 기자

SK하이닉스, 1c D램 'LPDDR6' 개발…하반기 공급 시작

SK하이닉스가 10나노급 6세대(1c) 공정을 적용한 16Gb(기가비트) LPDDR6 D램을 개발하는 데 성공했다고 10일 밝혔다. LPDDR은 스마트폰과 태블릿 등 모바일용 제품에 들어가는 D램 규격으로, 전력 소모량을 최소화하기 위해 저전압 동작 특성을 갖고 있다. 규격명에 LP(Low Power)가 붙으며, 최신 규격은 LPDDR6로 1-2-3-4-4X-5-5X-6 순으로 개발돼 왔다. 회사는 지난 1월 CES 전시에서 해당 제품을 공개한 이후 최근 세계 최초로 1c LPDDR6 제품 개발 인증을 완료했다. SK하이닉스는 “상반기 내 양산 준비를 마치고, 하반기부터 제품을 공급해 AI 구현에 최적화된 범용 메모리 제품 라인업을 구축해 나갈 것”이라고 강조했다. 1c LPDDR6는 온디바이스 AI가 탑재된 스마트폰이나 태블릿 같은 모바일 제품에 주로 활용된다. 온디바이스 AI 구현에 최적화하기 위해 기존 제품인 LPDDR5X 대비 데이터 처리 속도와 전력 효율을 개선했다. 이 제품의 데이터 처리 속도는 대역폭 확장을 통해 단위 시간당 전송 데이터량을 늘려 이전 세대 보다 33% 향상했다. 동작속도는 기본 10.7Gbps(초당 10.7기가비트) 이상이며, 이는 기존 제품 최대치를 상회한다. 전력은 서브 채널 구조와 DVFS 기술을 적용해 이전 세대 제품 대비 20% 이상 절감했다. DVFS는 칩의 동작 상황에 따라 전압(Voltage)과 주파수(Frequency)를 조절해 전력 소모와 성능을 최적화하는 전력 관리 기술이다. 서브 채널 구조는 필요한 데이터 경로만 선택적으로 동작하도록 하고, 모바일 환경에 따라 주파수와 전압을 조절하는 것이 DVFS 기술의 특징이다. 게임 구동과 같이 고사양이 요구되는 환경에서는 DVFS를 높여 최고 대역폭 동작을 만들어내고, 평상시에는 주파수와 전압을 낮춰 전력 소비를 줄이도록 설계했다. 이에 회사는 소비자들이 이전보다 길어진 배터리 사용 시간은 물론, 최적의 멀티태스킹을 경험하게 될 것으로 기대하며, 시장 수요에 따라 글로벌 모바일 고객사의 요구에 맞춰 준비할 계획이다. SK하이닉스는 “앞으로도 고객과 함께 AI 메모리 솔루션을 시장에 적시 공급해 온디바이스 AI 사용자들에게 차별화된 가치를 제공할 것“이라고 말했다.

2026.03.10 09:13장경윤 기자

딥엑스, 'K-AI칩' 기대주서 시장 안착 시험대로… 냉정한 현장 평가 넘을까

온디바이스 AI의 시대가 열렸다. 모든 연산을 거대 데이터센터에 의존하던 방식에서 벗어나 스마트폰, 로봇, 가전 등 기기 자체에서 AI를 구동하려는 기술 트랜드가 대세다. 이 시장의 핵심은 '전성비'(전력 대비 성능)이다. 배터리로 구동되거나 좁은 공간에 탑재되는 엣지 기기 특성상, 열 발생을 최소화하면서도 고성능 연산을 뽑아내는 NPU(신경망처리장치) 기술이 성패를 가른다. 국내 대표적인 팹리스 업체인 딥엑스는 이러한 흐름을 타고 글로벌 시장 공략에 나섰다. 현대자동차, 바이두 등 국내외 대기업과 협력하며 시장 공략에 속도를 내고 있다. 다만 국가 과제 탈락과 소프트웨어 완성도 논란 등 실질적인 실무 안착을 위해 넘어야 할 산이 적지 않다. [강점: Strength] 현대차·바이두가 선택한 '저전력·저발열' 기술력 딥엑스의 강점은 에너지 효율성이다. 딥엑스는 인공지능 연산 시 발생하는 전력 소모를 혁신적으로 줄이면서도, 별도의 냉각 팬 없이 구동할 수 있는 저발열 설계 기술을 확보했다. 이는 고온 환경에서 작동해야 하는 산업용 로봇이나 전력 효율이 생명인 스마트 모빌리티 분야에서 강력한 차별점으로 작용한다. 이러한 기술력은 글로벌 대기업과의 파트너십으로 이어지고 있다. 현대자동차와 로봇 및 스마트 모빌리티 분야에서 협력 중이며, 중국 최대 ICT 기업인 바이두(Baidu)와도 AI 생태계 구축을 위한 손을 잡았다. 엔트리급 비전 솔루션부터 고성능 연산 모델까지 대응 가능한 4종의 제품 라인업을 동시에 갖춰, 가전·보안·로봇 등 다양한 산업군의 요구에 즉각 대응할 수 있는 체계를 완성했다는 평가를 받는다. 비즈니스 가시화에도 속도를 내고 있다. 1세대 칩 'DX-M1'을 지난해 하반기부터 양산하기 시작하며 본격적인 시장 진입을 시도 중이다. 딥엑스 관계자는 “현재 1세대 칩을 양산해 국내외 기업들과 사업을 활발히 진행하고 있다”며 “조만간 시장에서 유의미한 성과를 보여줄 수 있을 것”이라고 자신감을 내비쳤다. [약점: Weakness] 'K-AI 온디바이스' 과제와 소프트웨어 완성도 그러나 실제 산업 현장의 평가는 차갑다. 딥엑스는 최근 산업통상자원부가 추진하는 'K-온디바이스 AI반도체 기술 개발' 과제 중 로봇 관련 부문에서 수요 기업과 연결되지 못했다. 로봇 부문에는 LG전자, 두산로보틱스, 대동 등이 참여한 걸로 알려졌다. 로보틱스 기술 관련 중요한 레퍼런스를 차지할 기회를 놓치게 된 것이다. 업계에서는 해당 사업에서 딥엑스가 선정되지 않은 주된 원인 중 하나로 소프트웨어의 완성도를 꼽는다. 익명을 요청한 반도체 업계 관계자는 “딥엑스의 칩을 검토한 일부 고객사들 사이에서 하드웨어를 뒷받침할 소프트웨어 최적화 수준이 실제 현장에 즉각 도입하기에는 아직 보완이 필요하다는 목소리가 나온다”며 “물론 이전보다 개선되고는 있으나, 대규모 양산 프로젝트에 적용하기 위한 실무적인 신뢰성 검증이 과제로 남아있다”고 분석했다. 이에 대해 딥엑스 관계자는 "SDK는 오픈소스로 풀려 있고, 꾸준히 업데이트 중"이라고 말했다. [기회: Opportunity] 온디바이스 AI 시장 개막… '엣지'의 대전환 시장 환경 자체는 딥엑스에게 우호적이다. 보안과 응답 속도 등 이유로 엣지 단에서의 직접 연산 수요가 폭발하고 있기 때문이다. 기존 GPU 기반 환경이 효율성 문제로 한계에 부딪히면서 NPU(신경망처리장치) 전용 칩으로의 전환이 빨라지고 있다는 점이 기회로 작용한 셈이다. 김귀영 헤일로 한국지사장은 “온디바이스 AI 시장이 본격적으로 열리며 국내외 엣지 AI 반도체 기업들에게 큰 기회가 왔다”며 “딥엑스, 모빌린트 등 국내 기업들이 함께 성장할 수 있는 적기인 것은 분명하다”고 진단했다. [위협: Threat] 글로벌 선두 '헤일로'와 격차 및 실질 수주 불확실성 가장 실질적인 위협은 글로벌 선두권 기업과의 격차다. 이스라엘의 '헤일로(Hailo)'는 엣지 AI 반도체 점유율 세계 1위로, 이미 전 세계적인 양산 레퍼런스를 보유하고 있다. 글로벌 업체들이 개발 중인 자동차, 로봇 등 온디바이스 AI 디바이스에 헤일로의 칩이 탑재된다. 딥엑스가 개발 중인 제품군이 헤일로와 직접적으로 경쟁하는 만큼, 글로벌 시장에서 이 벽을 넘지 못할 경우 안착이 예상보다 더뎌질 수 있다. 또한 대형 제조사들이 자사 기기에 최적화된 칩을 직접 설계하려는 '내재화' 움직임도 위협적이다. 잠재적 고객사가 강력한 경쟁자로 변모하는 시장 환경 속에서 딥엑스가 범용 칩으로서 독보적인 경제성과 소프트웨어 편의성을 조속히 증명하지 못한다면 설 자리는 점점 좁아질 수밖에 없다는 분석이다.

2026.03.08 08:56전화평 기자

딥엑스, '한-싱가포르 AI 커넥트 서밋'서 AI 반도체 기술 시연

AI 반도체 기업 딥엑스가 현지시간 2일 싱가포르에서 개최된 '한국-싱가포르 AI 커넥트 서밋'에 참가해 이재명 대통령과 양국 최고위급 장관단 앞에서 기술 시연을 진행했다고 3일 밝혔다. 이번 행사는 대한민국 과학기술정보통신부와 중소벤처기업부, 싱가포르 디지털개발정보부(MDDI)가 공동 주최한 국가적 행사다. 딥엑스는 본 행사의 핵심인 'AI 혁신 시연' 세션에서 '피지컬 AI'의 핵심 기술과 상용화 사례를 선보였다. 이날 직접 발표에 나선 김녹원 대표는 먼저 올해 상용화를 앞둔 현대자동차 로봇에 탑재된 딥엑스의 AI 반도체 기술을 시연했다. 로봇이 복잡한 환경에서 사람을 실시간으로 인지해 충돌을 방지하는 '안전의 뇌' 역할을 수행하는 모습과 데이터센터(클라우드) 연결 없이 로봇 본체 내에서 고객의 얼굴을 인식해 통신 장애 상황에서도 안전하게 구동되는 혁신적인 온디바이스 AI 기술을 소개했다. 현재 딥엑스는 현대자동차그룹과 공동 개발한 로봇용 온디바이스 AI 칩 '엣지 브레인'을 양산하기로 했다. 이 칩은 로봇의 인지·판단·제어를 로컬에서 처리하는 반도체로, 현대차는 병원·호텔 등 다양한 로보틱스 솔루션에 적용을 추진 중이다. 딥엑스는 현장에서 버터 데모도 시연했다. 해당 데모는 회사의 초저전력 칩 'DX-M1'과 동일한 AI 연산을 수행하는 AI 반도체 위에 버터를 올려놓은 채 진행된다. 동작 결과 딥엑스 칩 위 버터가 녹지 않는 모습을 보여주며, DX-M1의 높은 발열 제어 기술을 증명한다. 회사는 이러한 기술력을 바탕으로 글로벌 양산 성과도 본격화되고 있다. 김 대표는 "글로벌 AI 플랫폼 기업 바이두와 파트너십을 맺고, 로봇·드론·공장자동화 기기에 딥엑스 칩을 공급하기로 했다"며 "첫 양산 프로젝트로 4만 장의 AI 반도체 공급 계약을 체결해 올해 양산을 앞두고 있다"고 말했다. 국내 역시 포스코DX의 공장 자동화와 한진택배의 배송 자동화 및 스마트 시티 시스템에 딥엑스의 솔루션이 도입돼 실제 산업 경쟁력으로 전환되고 있다.

2026.03.03 10:48전화평 기자

"애플 연구진, 온디바이스 AI 에이전트 개발…앱과 자동 상호작용"

애플 연구진이 기기 내부에서 실행되는 온디바이스 AI 에이전트 기술을 개발했다. 나인투파이브맥(9to5Mac)은 현지시간 20일 애플이 사용자의 앱 내 행동을 자동으로 도와주는 AI 에이전트 연구를 진행 중이라고 보도했다. 이 기술은 기기에 탑재된 AI가 사용자의 명령을 넘어 앱과 자동으로 상호작용하며 작업을 수행할 수 있게 하는 것을 목표로 한다. 예를 들어 사용자가 일정 설정, 메시지 전송, 문서 편집 등 반복되는 작업을 요청하면 AI 에이전트가 이를 대신 처리할 수 있다. 해당 AI 에이전트는 클라우드가 아니라 온디바이스로 작동한다는 점이 특징이다. 이를 통해 개인 정보 보호를 유지하면서도 빠른 응답 속도를 확보할 수 있다. 애플은 기기 내 처리 기술을 지속적으로 발전시키며 사용자 프라이버시와 보안성을 강화해 왔다. 나인투파이브맥은 이 기술이 애플의 프라이버시 중심 설계 원칙과 맞닿아 있다고 설명했다. 기기 내부에서 실행되는 AI는 데이터를 외부 서버로 전송하지 않고, 사용자 스마트폰이나 태블릿 자체에서 학습과 실행이 가능하도록 설계돼 있다. 해당 기술의 상용화 시점이나 탑재 제품군은 구체적으로 공개되지 않았다. 애플은 새로운 AI 연구 성과에 대해 공식 발표를 하지 않았으며, 관련 기능이 향후 iOS 또는 기타 운영체제 업데이트에 포함될지 여부는 알려지지 않았다.

2026.02.22 09:50전화평 기자

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