On-device AI (온디바이스 AI)

1. On-device AI란?

On-device AI(온디바이스 AI)는 말 그대로,
인공지능 연산을 클라우드 서버가 아닌 ‘사용자의 기기 내부’에서 직접 수행하는 기술을 뜻한다.

기존에는 AI 모델이 클라우드 서버에 존재하고,
스마트폰은 단순히 데이터를 업로드하고 결과만 받아보는 구조였다.
하지만 이제는 스마트폰 자체가 하나의 작은 AI 컴퓨터처럼 동작하는 시대가 된거다.

즉,
데이터를 서버로 보낼 필요 없이,
AI 모델이 기기 내부의 칩셋(NPU, GPU, TPU 등)에서 실시간으로 연산을 수행해
빠르고 개인화된 결과를 즉시 제공하는 기술

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2. 기술적 배경

온디바이스 AI가 주목받게 된 이유는 세 가지이다.

1. 하드웨어 발전
스마트폰에 들어가는 NPU(Neural Processing Unit), 즉 인공지능 전용 프로세서의 성능이 비약적으로 향상되면서
기기 내에서도 복잡한 AI 연산이 가능해졌다.

2. AI 모델 경량화 (Lightweight Model)
대규모 언어모델(LLM)이나 이미지 인식 모델을 압축·최적화하여 작은 기기에서도 실행할 수 있게 됐다.
예: MobileNet, DistilBERT, Edge-LLM 등

3. 개인정보 보호 강화 흐름
GDPR, CCPA 같은 글로벌 개인정보 보호 규제가 강화되면서
데이터를 서버로 보내지 않고, 로컬에서 처리하는 방식이 기업과 사용자 모두에게 안전한 선택이 됐다.

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3. 실제 적용 사례

3.1 삼성 Galaxy AI

• 실시간 통화 번역 / 요약 기능 중 일부는 기기 내부에서 처리
• 네트워크가 불안정해도 번역이 가능

3.2 Apple iPhone & Apple Intelligence (2024)

• iOS 18부터 일부 생성형 AI 기능을 ‘온디바이스’에서 우선 처리
• 클라우드에 요청이 필요한 경우에도 “Private Cloud Compute”로 익명 처리

3.3 Google Pixel 시리즈

• 실시간 음성 자막(“Live Caption”),
• 사진 속 객체 자동 인식(“Google Lens”),
• 오프라인 음성 인식 등 대부분 온디바이스 기반

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4. 장점과 한계

4.1 장점

• 속도 : 클라우드 응답을 기다릴 필요 없이 즉시 처리
• 보안 : 데이터가 외부 서버에 전송되지 않아 개인정보 유출 위험 감소
• 개인화 : 사용자의 행동 데이터를 로컬에서 학습 → 더 정교한 맞춤형 경험 제공
• 오프라인 가능성 : 네트워크 환경에 구애받지 않음

4.2 한계

• 모델 크기 제한 : 디바이스 성능상, 초대형 모델은 탑재 어려움
• 업데이트 한계 : 클라우드 모델처럼 즉각적인 업데이트 어려움
• 배터리·발열 이슈 : 연산량이 많은 AI는 기기 리소스에 부담

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5. 기획자의 관점에서 본 On-device AI

온디바이스 AI는 단순한 기술 트렌드가 아니라,
모바일 서비스 UX 전략의 전환점이라고 할 수 있다.

“즉시성” 중심 UX

예전엔 AI 기능이 서버 응답을 기다리며 ‘딜레이’를 유발했다면,
온디바이스 AI는 “즉각 반응하는 UX”를 가능하게 한다.
예: “카메라로 비추면 바로 번역되는 텍스트”, “사진 찍자마자 보정 완료”

“개인화” 설계

클라우드 기반 AI는 다수의 평균적 데이터를 기준으로 학습하지만,
온디바이스는 유저 개개인의 기기 내 행동 데이터를 기반으로
정말 ‘나만을 위한’ AI 경험을 만들어준다.

“프라이버시 중심 서비스”

사용자 데이터를 외부로 보내지 않기 때문에
신뢰를 기반으로 한 투명한 서비스 설계가 가능합니다.
이건 글로벌 서비스(특히 유럽, 북미)에서 큰 경쟁력 포인트이다.

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6. 트렌드 인사이트

2025년 이후, “Edge + Cloud 하이브리드 AI 구조”가 주류가 될 전망입니다.
→ 즉, 기기 내에서 1차 연산 → 클라우드에서 보완 처리 형태
→ 예: 사용자의 질문을 먼저 On-device에서 필터링 후, LLM 서버로 요청
글로벌 모바일 브랜드(Apple, Samsung, Google)는 모두
“온디바이스 우선(Privacy-first)” 전략을 공통으로 내세우고 있다.

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7. 나의 생각

나는 온디바이스 AI를 단순한 기술이 아니라,
‘즉시성과 신뢰성’을 기반으로 한 차세대 사용자 경험의 핵심축이라고 본다.

클라우드가 “무한한 연결의 AI”라면,
온디바이스는 “가장 개인적인 AI”다.

서비스 기획자는 이제
‘어떤 데이터를 어디서 처리할 것인가’를 설계의 일부로 봐야 한다.
사용자의 기기 속에서 AI가 어떤 역할을 할 수 있을지를 고민하는 게
곧 미래 모바일 UX 설계의 출발점이다.