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클라우드에서 기기로: 온디바이스가 바꾸는 AI 산업지형
한국경제연구원은 온디바이스가 바꾸는 AI산업지형을 분석한 보고서를 발표했다.
- 오늘날 우리가 사용하는 문서 번역, 이미지 인식 등 대부분의 AI 서비스는 대규모 데이터센터를 거쳐 작동함. 스마트폰에서 명령을 내려도 실제 연산은 수천 킬로미터 떨어진 서버에서 이뤄지고 결과만 전송되는 형태임. 이 방식은 고성능 모델을 활용할 수 있다는 장점이 있지만, 지연시간(latency), 네트워크 의존성, 그리고 개인정보 유출 위험이라는 구조적 한계를 가짐. 반면 온디바이스 AI(On-device AI)는 단말기 내부에서 AI 연산을 직접 처리하는 방식임. 네트워크 연결이 불안정해도 오
프라인 상태에서 작동할 수 있고, 데이터가 기기 밖으로 나가지 않기 때문에 프라이버시 보호에도 유리함. 응답 속도도 거의 실시간에 가까움. 또한 저전력, 저비용의 장점도 있어 온디바이스 AI환경에서는 개인 맞춤형 서비스에도 유리함.
- 이러한 기술적·운용상의 이점으로 인해 AI의 ‘무게중심’이 클라우드에서 기기로 빠르게 이동하고 있으며, 그 결과 글로벌 시장에서 온디바이스 AI는 폭발적인 성장세를 보이고 있음. 2024년 148억 달러 규모였던 시장은 2034년 1,741억 달러를 돌파할 것으로 예상됨. 이는 연평균 27.9%가 넘는 고성장률임.
- 오늘날 우리가 사용하는 문서 번역, 이미지 인식 등 대부분의 AI 서비스는 대규모 데이터센터를 거쳐 작동함. 스마트폰에서 명령을 내려도 실제 연산은 수천 킬로미터 떨어진 서버에서 이뤄지고 결과만 전송되는 형태임. 이 방식은 고성능 모델을 활용할 수 있다는 장점이 있지만, 지연시간(latency), 네트워크 의존성, 그리고 개인정보 유출 위험이라는 구조적 한계를 가짐. 반면 온디바이스 AI(On-device AI)는 단말기 내부에서 AI 연산을 직접 처리하는 방식임. 네트워크 연결이 불안정해도 오
프라인 상태에서 작동할 수 있고, 데이터가 기기 밖으로 나가지 않기 때문에 프라이버시 보호에도 유리함. 응답 속도도 거의 실시간에 가까움. 또한 저전력, 저비용의 장점도 있어 온디바이스 AI환경에서는 개인 맞춤형 서비스에도 유리함.
- 이러한 기술적·운용상의 이점으로 인해 AI의 ‘무게중심’이 클라우드에서 기기로 빠르게 이동하고 있으며, 그 결과 글로벌 시장에서 온디바이스 AI는 폭발적인 성장세를 보이고 있음. 2024년 148억 달러 규모였던 시장은 2034년 1,741억 달러를 돌파할 것으로 예상됨. 이는 연평균 27.9%가 넘는 고성장률임.
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