온디바이스 AI, 기기에서 직접 구동하는 원리

• 개인정보 보호 측면: 기기 내부에서 모든 연산이 이루어지고 외부로 전송되는 데이터가 없기 때문에, 사용자의 입력을 데이터 센터로 전송해야 하는 인공지능 기술과 비교했을 때 개인정보 유출 위험이 매우 낮습니다 [2].
• 안정성: 인터넷 연결이 불가능한 환경에서도 사용할 수 있으며, 기기에 문제가 없다면 항상 이용이 가능합니다 [2].
• 서버 비용 측면: 연산의 일부 또는 전부를 기기 내에서 실행하기 때문에 서버 비용이 줄어드는 효과가 있습니다 [2].

반면, 클라우드 AI는 ChatGPT나 Google Gemini와 같은 챗봇 서비스나 대형 데이터 분석, 클라우드 번역 서비스 등에서 대표적으로 볼 수 있습니다 [2]. 클라우드 AI는 매우 복잡하고 큰 AI 모델을 사용할 수 있어 고성능 연산이 가능하지만, 인터넷 연결이 필수적이며 네트워크 상태에 따라 속도에 영향을 받을 수 있습니다 [2]. 또한, 데이터를 클라우드 서버로 전송해야 하므로 개인정보 보호 측면에서 온디바이스 AI보다 취약할 수 있다는 단점이 있습니다 [2].

두 기술을 혼합하여 사용하는 '하이브리드 인텔리전스' 전략도 공개된 바 있는데, 이는 작업 성격에 따라 PC와 클라우드 중 적합한 환경으로 자동 분배하는 방식입니다 [1]. 예를 들어, 스마트폰의 음성 비서 기능처럼 간단한 명령(알람 설정, 날씨 확인 등)은 온디바이스 AI로 처리하고, 더 복잡한 작업은 클라우드를 활용하는 방식이 이에 해당합니다.

#온디바이스 AI 구동을 위한 주요 하드웨어 요소

온디바이스 AI를 구현하기 위해서는 기기 내에서 인공지능 모델을 직접 구동할 수 있는 컴퓨팅 성능이 필수적입니다 [2]. 일반적으로 인공지능 기술은 수백억 개 이상의 매개변수를 가진 모델을 사용하기 때문에, 이를 저장하고 처리할 수 있는 저장장치 및 RAM(VRAM), 그리고 연산을 수행할 컴퓨팅 성능이 요구됩니다 [2].

이러한 연산을 위해 다음과 같은 주요 하드웨어 요소들이 언급됩니다.

• AI 연산 특화 하드웨어: NPU(신경망 처리 장치), GPU, TPU 등이 언급되며, 이들은 인공지능 연산에 특화된 하드웨어입니다 [2].
• 최신 노트북 사양: MS가 공개한 '서피스 랩톱 울트라'의 경우 엔비디아의 'RTX 스파크' 기반으로 설계되었으며, 최대 128GB 통합 메모리와 최대 1페타플롭의 컴퓨팅 성능을 제공합니다 [1].
• 특정 기능 요구 사양: 예를 들어, Windows 11을 탑재한 컴퓨터가 Copilot+ PC로 인정받기 위해서는 40 TOPS(초당 40조회의 연산) 이상의 NPU를 장착해야 하는 예시가 있습니다 [2].

이러한 하드웨어적 기반 위에서, 모델 자체를 경량화하는 기술적 접근도 중요합니다. 예를 들어, MS는 자체 AI 모델인 'MAI 코드 1.1 플래시'를 3비트 정밀화를 적용하여 모델 크기를 줄이면서도 로컬에서 256K 컨텍스트를 지원할 수 있도록 했습니다 [1].

#온디바이스 AI의 성능 및 활용 범위

MS가 공개한 '서피스 랩톱 울트라'는 엔비디아 'RTX 스파크'를 기반으로 1200억개 이상의 매개변수를 가진 AI 모델을 PC에서 직접 구동하도록 설계되었습니다 [1]. 이 제품은 최대 128GB 통합 메모리와 15인치 터치스크린을 탑재하며, 최대 1페타플롭의 컴퓨팅 성능을 제공합니다 [1]. 이러한 온디바이스 구동을 통해 클라우드 서버에 데이터를 보내지 않고 PC에서 AI 추론을 처리하여 응답 속도를 높이고, 클라우드 사용 비용과 데이터 전송 부담을 줄이는 것이 특징입니다 [1].

성능 면에서 RTX 스파크 기반 윈도우 PC는 일부 AI 작업에서 16인치 맥북 프로 M5 프로보다 첫 토큰 생성 속도가 최대 2.1배, 이미지 생성은 4.3배, 영상 생성은 6.2배 빠르다고 강조되었습니다 [1].

온디바이스 AI는 기기 자체에서 AI 모델을 실행하는 방식으로, 인터넷 연결 없이도 작동할 수 있습니다 [2]. 이와 비교하여 클라우드 AI는 AI 모델이 클라우드 서버에서 실행되며, 기기는 데이터를 보내고 처리된 결과를 받아오는 방식입니다 [2]. 온디바이스 AI는 기기 내부에서 데이터를 처리하기 때문에 반응 속도가 빠르고 개인정보 보호 측면에서 유리합니다 [2].

온디바이스 AI의 활용 예시로는 다음과 같은 것들이 있습니다 [2]:

• 스마트폰의 음성 비서(Siri, 빅스비), 카메라 AI(인물 모드), 자동차의 자율주행 AI 등 [2].
• 삼성 가우스 Galaxy AI, Apple Intelligence, Siri 등이 언급됩니다 [2].

또한, 온디바이스 AI와 클라우드 AI를 결합하는 '하이브리드 인텔리전스' 전략도 공개되었습니다 [1]. 이는 작업 성격에 따라 PC와 클라우드 중 적합한 환경으로 자동 전환하여 사용합니다. 예를 들어, 일부 기기들은 온디바이스 AI를 활용하여 현장에서 바로 처리할 수 있는 기능을 제공합니다.

최근에는 온디바이스 AI를 활용하여 엣지 디바이스 자체에서 구동하는 방식으로, 데이터 전송 없이도 높은 수준의 개인 정보 보호가 가능해지고 있습니다. 이러한 발전은 기기 자체의 성능 향상과 함께 사용자 경험을 혁신하고 있습니다.

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#온디바이스 AI 구현을 위한 기술적 접근

마이크로소프트(MS)는 온디바이스 AI 환경 구축을 위해 여러 기술적 접근 방식을 제시하고 있습니다. AI 에이전트가 파일이나 네트워크에 접근하거나 명령을 실행할 때 이를 통제하는 '마이크로소프트 실행 컨테이너(MXC)'가 윈도우11에서 정식으로 제공됩니다 [1]. MXC는 AI 에이전트를 격리된 실행 환경에 두어 허용된 권한만을 부여하는 기술이며, 이는 기존의 샌드박스와 달리 자율적으로 코드를 작성하고 외부 도구를 호출하는 AI 에이전트의 특성에 맞춰 설계되었습니다 [1]. 현재 오픈AI 코덱스, 깃허브 코파일럿, 엔비디아 오픈셸, LM 스튜디오, 언슬로스 AI 등이 MXC를 지원하며, 앤트로픽 클로드 코드와 퍼플렉시티, 리플릿, 메타의 개인용 AI 에이전트 '뮤즈' 역시 윈도우용 앱으로 적용될 예정입니다 [1].

또한, 온디바이스 AI와 클라우드 AI를 결합하는 '하이브리드 인텔리전스' 전략이 공개되었습니다 [1]. 이 방식은 작업의 성격에 따라 PC와 클라우드 중 적합한 환경으로 자동 분배하여 AI 비서 코파일럿에도 적용됩니다 [1]. 이 구조에서는 PC에 저장된 로컬 정보를 활용하고, 가벼운 작업은 로컬 모델로, 복잡한 작업은 클라우드 모델로 처리합니다 [1].

모델 구동 측면에서는 다음과 같은 기술들이 활용됩니다.

• 모델 최적화 및 구동: 엔비디아 RTX 스파크 기반의 PC에서는 1200억 개 이상의 매개변수를 가진 AI 모델을 PC에서 직접 구동하도록 설계되었습니다 [1].
• 모델 경량화: MS는 자체 AI 모델인 'MAI 코드 1.1 플래시'를 예로 들며, 3비트 정밀화를 적용하여 모델 크기를 줄이고 효율성을 높이는 방식을 제시했습니다.
• 하이브리드 결합: 사용자 환경에 따라 온디바이스(On-device)에서 처리할 부분과 클라우드(Cloud)에서 처리할 부분을 나누어 결합하는 방식이 중요하게 다루어지고 있습니다.

이러한 기술적 접근들은 기기 자체의 연산 능력을 최대한 활용하여 빠르고 독립적인 AI 구동 환경을 구축하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

관련 글: 2026년 주목할 AI 트렌드 7가지: 에이전트부터 온디바이스까지

#한눈에 보는 비교

비교 대상	온디바이스 AI	클라우드 AI	출처
연산 방식	기기 자체에서 모델 구동	클라우드 서버에서 모델 실행	[2]
인터넷 연결	불필요	필수적	[2]
개인정보 보호	데이터 외부 전송 없음, 위험 낮음	데이터 서버 전송 필요, 취약할 수 있음	[2]
성능 및 모델 크기	경량화 모델 사용, 한계 존재	복잡하고 큰 모델 사용 가능, 고성능 연산 가능	[2]

#정리

온디바이스 AI는 별도의 클라우드 서비스나 외부 상호작용 없이 기기 자체에서 인공지능 모델을 구동하는 방식입니다 [2]. 이러한 방식은 기기 내부에서 모든 연산이 수행되므로 데이터 전송이 없어 개인정보 유출 위험이 낮고, 인터넷 연결이 불가능한 환경에서도 사용이 가능하다는 장점이 있습니다 [2]. 반면, 클라우드 AI는 모델이 서버에서 실행되며 기기는 데이터를 보내고 결과를 받아오는 방식입니다 [2]. 온디바이스 AI는 기기 자체 연산으로 반응 속도가 빠르고 개인정보 보호 측면에서 유리하지만, 기기 하드웨어 성능에 맞춰 모델을 경량화해야 하는 한계가 있습니다 [2].

최근에는 온디바이스 AI와 클라우드 AI의 장점을 결합하는 '하이브리드 인텔리전스' 전략도 공개되었습니다. 작업 성격에 따라 PC와 클라우드 중 적합한 환경으로 자동 분배하여 사용하는 방식입니다 [1]. 온디바이스 AI에 대한 더 자세한 이해나 최신 기술 동향을 파악하기 위해서는 관련 IT 전문 매체나 기술 자료를 참고하는 것이 좋습니다.

#참고 자료

1. MS, 온디바이스 AI '서피스 랩톱 울트라' 공개...1200억 매개변수 모델 직접 구동 — AI타임스 (2026-10-08)
2. 온디바이스 인공지능 — 나무위키 (2026-06-21)

이 글은 위 참고 자료를 바탕으로 정리했습니다. 제품 사양·서비스 정책은 바뀔 수 있으니 최신 내용은 공식 안내에서 확인해 주세요.