[On-Device AI Chatbot] 1편: 왜 지금 '온디바이스 AI'인가? (Overview)
- TecAce Software
- 5시간 전
- 3분 분량
최종 수정일: 3시간 전
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 넘어, 최신 온디바이스 AI는 완벽한 생성형 어시스턴트 역할을 수행합니다. 기업과 개발자들이 온디바이스 AI에 주목하는 세 가지 핵심 이유는 다음과 같습니다.
궁극의 프라이버시와 데이터 보안 유럽의 일반개인정보보호법(GDPR)이나 강력해지는 EU AI Act 등 규제 압박이 거세지면서 데이터 보안은 기업의 생존 문제가 되었습니다. 클라우드 기반 AI를 사용할 경우, 민감한 정보가 외부 서버로 전송되는 과정에서 데이터 유출의 위험(Data-in-flight breach)을 감수해야 합니다. 반면, 온디바이스 AI는 모든 추론(Inference) 과정과 데이터 검색이 사용자의 기기 내부(예: 스마트폰, 태블릿 등)에서만 이루어집니다. 모델의 매개변수와 사용자의 데이터가 네트워크를 타지 않으므로, 데이터 유출 확률을 원천적으로 차단할 수 있습니다.
즉각적인 응답 속도 (Ultra-low Latency)와 회복 탄력성 일반적인 클라우드 LLM 호출은 네트워크 환경에 따라 800~900ms 이상의 지연이 발생할 수 있습니다. 사람은 대화 시 약 250ms부터 지연을 인식하기 시작하며, 600ms가 넘어가면 불편함을 느낍니다. 온디바이스 AI는 네트워크 대기 시간(Network Jitter)이나 서버 큐(Queue) 대기 시간이 전혀 없기 때문에 기기의 연산 속도가 곧 응답 속도가 됩니다. 퀄컴의 Snapdragon X Elite와 같은 최신 모바일 칩셋(NPU)을 활용하면 400ms 내외의 즉각적이고 자연스러운 대화형 인터페이스를 제공할 수 있습니다. 또한, 인터넷 연결이 불안정하거나 불가능한 환경에서도 100% 정상 작동하는 회복 탄력성을 보장합니다.
막대한 클라우드 운영 비용(TCO) 절감 클라우드 API(예: GPT-4o 등)를 사용하면 토큰(Token) 사용량에 따라 지속적인 과금이 발생합니다. 매월 수백만 건의 토큰을 생성하는 환경에서는 연간 수천에서 수만 달러의 비용이 소모될 수 있습니다. 반면 온디바이스 AI는 초기 기기 도입 비용 외에 추가적인 클라우드 API 사용료가 발생하지 않아, 장기적인 관점에서 운영 비용(OPEX)을 획기적으로 절감할 수 있습니다.
TecAce, 온디바이스 AI 챗봇 프로젝트를 시작하다
이러한 온디바이스 AI의 강력한 이점들을 바탕으로, TecAce 팀은 사내 커뮤니케이션 환경을 혁신하기 위한 'On-device AI chat-bot' 프로젝트를 출범했습니다.
프로젝트의 핵심 목표 (Project Objective) 현재 많은 기업들이 외부 통신 도구에 의존하여 업무를 진행하고 있으며, 이는 필연적으로 기업 내부 정보나 소스코드, 기밀문서 등이 외부로 노출될 위험성을 안고 있습니다. TecAce는 이러한 외부 의존도를 낮추고 데이터 보안을 강화하기 위해 안전하고(Secure), 확장 가능하며(Scalable), 사용자 친화적인(User-friendly) 내부 커뮤니케이션 플랫폼을 구축하고자 했습니다.
프로젝트 개발 범위 (Project Scope)
실시간 메시징 및 파일 공유: 텍스트, 이미지, 파일 공유 기능이 포함된 실시간 사내 메시징 시스템 개발.
완벽한 오프라인 보안 챗봇: 외부 클라우드 서버나 인터넷 연결 없이, 사용자의 모바일 기기(안드로이드) 내에서 직접 구동되는 AI 모델 탑재.
통합 플랫폼화: 향후 대규모 사용자 기반을 지원하고 고급 분석(Analytics) 기능을 포함할 수 있는 단일 협업 플랫폼으로의 진화.
기기 내부에서 자체적으로 사고하고 답변하는 이 챗봇은 단순히 정해진 규칙(Rule-based)에 따라 답변하는 과거의 오프라인 챗봇이 아닙니다. 최적화된 소형 언어 모델(SLM)과 디바이스의 NPU 자원을 극한으로 활용해, 기존 거대 모델에 버금가는 추론 능력을 손안의 스마트폰에서 구현해 내는 것이 이번 프로젝트의 핵심 과제입니다.
다음 편 예고
"그렇다면 이 무거운 거대 언어 모델을 어떻게 스마트폰에 넣을 수 있을까?" 스마트폰이라는 제한된 메모리와 배터리 환경에서 빠르고 똑똑하게 동작하는 AI를 만들기 위해서는, 목적에 딱 맞는 '소형 언어 모델(Small Language Model, SLM)'의 선택이 무엇보다 중요합니다.
이어지는 [2편] 내 손안의 거대언어모델: SLM(Small Language Model) 선정 전략에서는 Google Gemma 3, Meta Llama 3.2 등 최신 SLM 생태계를 분석하고, TecAce가 프로젝트를 위해 어떤 기준으로 모델을 테스트하고 선정했는지 그 생생한 과정을 공유하겠습니다.
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