아이폰에 AI모델이 쏙…‘내 손 안의 데이터센터’ 현실화할까 작성일 07-15 37 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">모바일 기기, AI 사용 플랫폼 넘어 인프라로 자리매김<br>애플, 프리즘ML과 협력…“메모리 사용량 최대 15배 ↓”<br>“HBM 수요 감소할 수도” vs “인프라 투자에 영향 제한적”</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="Y5j51ZGhlO"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="63cf13c8ebf27b35c74abc209c46c4d477cc06b526f555c8fc919d46e49b8f86" dmcf-pid="G1A1t5Hlys" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="챗GPT로 생성한 이미지." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/15/dt/20260715164328988rbef.png" data-org-width="640" dmcf-mid="WnpnLie4WI" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/15/dt/20260715164328988rbef.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 챗GPT로 생성한 이미지. </figcaption> </figure> <p contents-hash="c7f2347a3e63ceb03750929a190e907add6c9c6f7310f1438e0cf9c0f463fa32" dmcf-pid="HtctF1XSvm" dmcf-ptype="general"><br><span>삼성전자가 ‘갤럭시 S24’를 ‘인공지능(AI)폰’이라고 소개한 2024년 전후로 온디바이스 AI는 모바일 시장에서 핵심적인 기반 기술이 될 것이라는 평가를 받았다. </span><span>스</span><span>마트폰이 향후 개인의 AI 플랫폼이자 데이터센터(DC)의 역할을 수행하며 AI 확산의 핵심 축으로 자리 잡을 것이란 </span><span>기대감이 컸다.</span></p> <p contents-hash="f779c1cb53206c0a889e380cdfec18fda4bea055ab4c0064b31ef5ee4feb062e" dmcf-pid="XFkF3tZvTr" dmcf-ptype="general">이후 AI 모델 기업들은 어느 환경에서나 사용 가능한 경량 모델을 개발하고 스마트폰 제조사들은 AI를 원활히 구동할 수 있는 하드웨어(HW)를 만들어 올해 <span>본격적인 모바일 AI 에이전트 시대가 열렸다.</span></p> <p contents-hash="408cd544a6bea01078d7654d8b1a19214df410a6e214c85ab8f88d1681c7c3c2" dmcf-pid="Z3E30F5Tvw" dmcf-ptype="general">이런 가운데 AI 지각생이란 평가를 받는 애플이 차세대 시리를 비롯한 AI 생태계를 뒷받침할 온디바이스 AI 역량을 내재화할 것으로 전망된다.</p> <p contents-hash="ad27cb0874a287bdf628bd236ab7b44da21416174879652f9141da70f27f854b" dmcf-pid="5BCBbqu5SD" dmcf-ptype="general">14일(현지시간) 미국 경제방송 CNBC 보도에 따르면 애플은 메모리 사용량은 축소하되 성능은 유지하는 압축 기술을 보유한 스타트업 프리즘ML과 협력을 논의하고 있다. 미 캘리포니아공대(칼텍)에서 분사한 프리즘ML은 이날 중국 알리바바의 오픈소스 모델인 ‘큐원’의 압축 버전 2종을 공개했다.</p> <p contents-hash="3e46a5cfa7633953ea9235f056a9cbca7c3de018b11c7ea1c54db566ba6544a4" dmcf-pid="1bhbKB71hE" dmcf-ptype="general">칼텍 전기공학 석좌교수인 바박 하시비 프리즘ML 최고경영자(CEO)는 애플 등 여러 기업이 자사 기술을 평가하고 있다며 “논의는 초기 단계지만 순조롭게 진전되고 있다”고 말했다.</p> <p contents-hash="3df615fc19b5f5844cc7b22c9cef900c7e39aabc56f49950a13732e193ca0e74" dmcf-pid="tKlK9bztyk" dmcf-ptype="general">이 회사는 54GB 크기의 모델을 4GB 미만으로 줄여 270억개의 파라미터를 아이폰 15 이상의 기종에서 구동할 수 있다고 주장한다. <span>중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), D램 등 핵심 부품의 연산량이 </span><span>제한적인 모바일 환경에서 AI 이</span><span>용 경험을 대폭 개선할 수 있다는 것이다.</span></p> <p contents-hash="cd1ca4af9272ef17dfb69fbe182cbf1b196b88bab3bf8db28a3e23df3cff457d" dmcf-pid="F9S92KqFWc" dmcf-ptype="general">프리즘ML은 <span>모델 내부 값을 16비트에서 1∼3개 값으로 단순화하는 방식으로 메모리 사용량을 기존 대비 10∼15배 줄이고, 응답 속도는 6∼8배, 에너지 효율은 3∼6배 높였다고 밝혔다.</span></p> <p contents-hash="571499643fd040095aa9b056f4ec66be1fee2e99e24d18e1d37f29bb6106808e" dmcf-pid="32v2V9B3TA" dmcf-ptype="general">프리즘ML은 이 방식을 활용하면 GPU 8개가 필요한 클라우드용 모델을 GPU 1개로 구동할 수 있고, 서버가 있어야 구동되는 모델을 스마트폰과 노트북으로 옮길 수도 있다고 설명했다. 다만, 정확<span>도는 다소 떨어질 수 있다.</span></p> <p contents-hash="e1b23c2c8209dc2f97c906af710daceb789dcb2460402160d7b68743f374df61" dmcf-pid="0VTVf2b0yj" dmcf-ptype="general">이번 양사 협력의 의미는 애플이 AI 경쟁력을 회복하고자 하는 것에 그치지 않는다. <span>애플이 성공할 경우 </span><span>글로벌 기업들이 AI 투자 전략을 수정해야 한다는 의미까지 내포하고 있다. </span><span>‘대규모’에서 ‘고도의 압축’으로 패러다임이 전환됨에 따라 현재의 DC 투자 광풍은 그 열기가 줄어들 수 있다는 것이다.</span></p> <p contents-hash="752a05286f62f4053851005d8f2c040c8cd4defec99ff11879eeae22be86e8c7" dmcf-pid="pfyf4VKpSN" dmcf-ptype="general">메모리 반도체의 경우 AI DC에 필요한 고대역폭메모리(HBM) 중심의 수요 확대 전망이 흔들릴 수 있다는 예상도 나온다.</p> <p contents-hash="8661b62f07c98abe779271fe44501c27541cf91000a51207014aa3b99880f7fd" dmcf-pid="U4W48f9USa" dmcf-ptype="general">반론도 만만치 않다. 현재의 <span></span>AI 시장은 ‘에이전트 전환기’라 영향이 제한적이라는 주장도 나온다. <span>AI 도입 기업과 AI 사용자가 아무리 AI를 효율적으로 사용할 수 있어도, 다수의 AI 에이전트를 통해 업무 전반을 혁신하려면 이를 위한 인프라 투자가 필요하다는 논리다. 간단한 작업은 모바일에서 가능해도 복잡한 추론, 장문 처리, 멀티모달 고난도 작업은 여전히 서버를 필요로 한다.</span></p> <p contents-hash="8489117ce276dc02c323c1e8dc690c02e28ffcac01826044a2df7a7ec2e387e0" dmcf-pid="u8Y8642uhg" dmcf-ptype="general">또한 AI 모델 및 에이전트 기업들이 이미 경량 모델을 분업화시켜 성능을 향상하는 ‘하네스 엔지니어링’ 기술을 도입했지만, 아직까지 인프라 투자에 막대한 비용을 투입하고 있다. 신규 에이전트 개발 및 성능 향상을 위한 투자가 지속되는 모습이다.</p> <p contents-hash="26e6d07fe916d87e7e733696d457523880a885a6ee3a8eeb7889f6fad14b3c4a" dmcf-pid="76G6P8V7lo" dmcf-ptype="general">길 루리아 D.A.데이비드슨 애널리스트는 “모델이 작아진다고 칩이 필요 없어지는 게 아니다”며 수요가 데이터센터에서 개별 기기로 옮겨갈 뿐이라고 짚었다. 아울러 온디바이스 AI가 <span>공유형 DC보다 덜 효율적일 수 있다고 지적했다. 공유형 DC는 여러 기업이나 개인이 하나의 대규모 DC 건물에 모여 서버, 네트워크 장비 등의 IT 인프라 공간과 설비를 공동으로 임대해 사용하는 시설을 일컫는다.</span></p> <p contents-hash="34ee5dd50bb47622638e9672639e34f3b92ee5acc67b1086784280d643bf557a" dmcf-pid="zPHPQ6fzyL" dmcf-ptype="general"><span>카운터포인트리서치의 타룬 파탁 연구소장은 “수백만건의 쿼리와 다양한 기기 조합에 걸친 검증이 관건”이라고 지적했고, IDC의 필 솔리스는 메모리 절감에도 불구하고 상시 구동 시 배터리 소모가 새로운 변수가 될 수 있다고 내다봤다.</span></p> <p contents-hash="3cadc6604d93fe34268e3a4afb6e691fdc11b6b576970f4ce65e36b890ea29de" dmcf-pid="qQXQxP4qCn" dmcf-ptype="general">김영욱 기자 wook95@dt.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털타임스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 반도체 ‘롤러코스피’, 언제까지 이어질까 07-15 다음 안세영, 왼발 통증에 발목 잡혔다..일본오픈 기권 후 귀국 07-15 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
