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인터넷이 없는 곳에서도 AI는 작동해야 합니다. TecAce On-device는 OTA 업데이트와 오프라인/온라인 하이브리드 아키텍처를 결합하여, 신호가 닿지 않는 공장 현장부터 산속 캠핑장까지 — 어디서든 최신 지식을 제공합니다. 이 아티클에서는 TecAce 플랫폼이 적용될 수 있는 5가지 산업 사례를 구체적인 시나리오와 함께 살펴봅니다. 사례 1. 현장 작업자용 AI 매뉴얼 동반자 Field AI Companion — 공장 · 조선소 · 플랜트 ▲ 현장 작업자가 태블릿으로 AI 매뉴얼에 접근하는 실제 환경 숙련공이 떠나도 지식은 남는다. 제조·건설·플랜트 현장의 가장 큰 위기는 '지식 이탈'입니다. 20년 경력의 기술자가 퇴직하는 순간, 수백 장의 장비 매뉴얼과 현장 노하우가 함께 사라집니다. 신입 작업자는 인터넷도 안 되는 현장에서 수백 페이지 PDF를 뒤지거나 선배에게 전화를 겁니다. TecAce의 Field AI Companion은 현장

왜 지금 '온디바이스 AI'인가? 최근 몇 년간 챗GPT를 필두로 한 생성형 AI는 우리의 업무와 일상을 혁신적으로 바꾸어 놓았습니다. 하지만 이처럼 강력한 AI 서비스들의 이면에는 '클라우드 의존성'이라는 공통된 한계가 존재합니다. 사용자의 질문이 클라우드 서버로 전송되고, 거대한 데이터센터에서 연산된 결과를 다시 기기로 받아보는 구조는 필연적으로 데이터 유출의 위험과 네트워크 지연, 막대한 서버 유지 비용을 발생시킵니다. 이러한 한계를 극복하고 AI의 주도권을 기기 내부로 가져오는 기술, 바로 '온디바이스 AI(On-Device AI)'가 새로운 패러다임으로 급부상하고 있습니다. 이번 1편에서는 클라우드에서 엣지(Edge)로 AI 트렌드가 전환되는 이유와 함께, TecAce가 왜 자체적인 온디바이스 AI 챗봇 개발 프로젝트에 뛰어들게 되었는지 그 배경을 소개합니다. 온디바이스 AI가 가져온 3가지 혁신 단순히 '인터넷 없이 동작하는 챗봇'을

내 손안의 거대언어모델 모바일용 SLM(Small Language Model) 선정 전략 1편에서는 클라우드 비용과 데이터 보안 문제를 해결하기 위해 '온디바이스 AI'가 필수적인 패러다임으로 자리 잡고 있음을 확인했습니다. 그렇다면 데이터센터의 거대한 GPU 랙에서나 돌아갈 법한 수백억, 수천억 개 파라미터의 거대 언어 모델(LLM)을 어떻게 스마트폰이라는 작은 기기 안에 넣을 수 있을까요? 그 해답은 바로 '소형 언어 모델(Small Language Model, SLM)' 에 있습니다. 이번 2편에서는 2026년 현재 가장 주목받는 SLM들을 비교해 보고, TecAce가 실제 프로젝트를 위해 어떤 기준으로 모델을 테스트하고 최종 선정했는지 생생한 과정을 공유합니다. 2026년, SLM 생태계의 춘추전국시대 SLM은 일반적으로 100억 개(10B) 미만의 파라미터를 가지며, 스마트폰, 엣지 디바이스, 심지어 브라우저에서도 효율적으로 동작하도록