온디바이스 AI 확산과 모바일 AP의 NPU 혁신 및 전력 효율성 분석

온디바이스 AI의 정의와 클라우드 기반 AI와의 차이점

온디바이스 AI는 말 그대로 클라우드에 의존하지 않고 모바일 기기 자체에서 AI 기능을 직접 실행하는 기술을 의미합니다 (출처 3). 기존의 클라우드 기반 AI 방식은 정보 처리 및 검색을 위해 데이터를 외부 서버로 전송해야 하므로, 이 과정에서 데이터 전송으로 인한 지연 시간이 발생한다는 단점이 있습니다 (출처 3).

반면 온디바이스 AI는 기기 내에서 직접 연산을 수행하기 때문에 지연 시간을 줄일 수 있으며, 인터넷 연결 없이도 동작이 가능해 보안성과 유연성이 향상된다는 특징이 있습니다 (출처 3). 특히 개인 정보가 외부 서버로 전송되는 것을 방지할 수 있어 데이터 보안과 프라이버시 보호 측면에서 중요한 장점을 가집니다 (출처 1). 이러한 보안적 측면은 기업용 생성형 AI 도입을 위한 개인정보 보호 및 보안 가이드라인 분석 내용과도 맥락을 같이하며, 민감한 데이터를 다루는 환경에서 온디바이스 기술이 필수적인 이유를 뒷받침합니다.

결국 온디바이스 AI의 핵심은 강력한 신경망처리장치(NPU)의 성능에 달려 있습니다 (출처 3). NPU는 기기 내에서 실시간으로 동작하며 사용자 맞춤형 경험을 제공할 수 있는 잠재력을 지니고 있어, 스마트폰부터 가전, 자동차, 로봇 등 거의 모든 산업 분야로 확산될 가능성이 큽니다 (출처 1).

모바일 AP의 핵심 부품과 NPU의 역할 및 특징

스마트폰의 두뇌 역할을 하는 모바일 AP(Application Processor)는 명령 해석, 연산, 부품 제어 등을 수행하는 시스템 반도체입니다. 이는 CPU, GPU, NPU 등 다양한 핵심 부품들이 하나의 칩에 통합된 SoC(System on Chip) 구조를 가집니다 (출처 2). 온디바이스 AI 성능을 좌우하는 각 장치의 역할은 다음과 같습니다.

CPU(Central Processing Unit)는 기억과 해석, 연산 및 제어를 담당하는 핵심 장치로 범용성이 우수하지만, 병렬 연산에 최적화되어 있지 않아 복잡한 연산을 순차적으로 처리하는 데 특화되어 있습니다 (출처 2). GPU(Graphic Processing Unit)는 그래픽 및 영상 처리를 목적으로 설계되어 대량의 데이터에 대한 병렬 연산이 빠르지만, 전력 소모량과 비용이 높다는 단점이 있습니다 (출처 2).

NPU(Neural Processing Unit)는 AI 연산에 최적화된 장치로 빠른 연산 속도와 우수한 전력 효율을 보유하고 있습니다 (출처 2). 하지만 NPU는 특정 연산자에 최적화된 구조를 가지기 때문에, 지원하지 않는 연산자가 포함될 경우 추론 성능이 극히 저하될 수 있다는 한계가 있습니다. 또한 NPU 구조에 맞게 AI 모델을 추론 최적화하는 과정에서 막대한 시간과 비용이 소요되는 것이 단점입니다 (출처 2).

최근 모바일 AP 시장에서는 이러한 NPU의 성능 강화가 핵심 경쟁력으로 부상하고 있습니다. 예를 들어 퀄컴의 Snapdragon 8 Gen 3는 이전 세대 대비 NPU 성능을 98% 개선하여 탑재되었습니다 (출처 2). 삼성전자 역시 엑시노스 NPU 기술을 지속적으로 강화하여 이미지, 언어뿐만 아니라 오디오와 영상 관련 작업까지 기기 내에서 직접 생성형 AI를 구현할 수 있는 수준으로 진화시키고 있습니다 (출처 3).

위 표는 모바일 AP 내에서 각 연산 장치가 수행하는 역할과 AI 처리 시의 특징을 비교한 것입니다 (출처 2). 온디바이스 AI 확산에 따라 NPU의 비중과 성능은 더욱 중요해질 전망입니다.

피지컬 AI 구현을 위한 초저전력·고성능 반도체의 필요성

온디바이스 AI 기술이 특히 중요한 분야 중 하나는 '피지컬 AI'입니다. 피지컬 AI는 로봇이나 자율주행차와 같이 물리적인 움직임이 동반되는 시스템에서 온디바이스 AI로 구현됩니다 (출처 1). 이러한 기기들은 위험을 감지했을 때 중앙 서버와의 통신 지연 없이 즉각적으로 대응(제어)해야 하기 때문입니다. 클라우드에 질문을 던지고 답변을 기다릴 여유가 없는 환경에서는 기기 자체에서의 즉시 연산이 필수적입니다 (출처 1).

또한 이러한 기기들은 배터리로 구동되는 특성을 가지므로, 구동 전력을 최소화하는 '초저전력' AI 반도체 설계가 핵심적인 요소가 됩니다 (출처 1). 이는 단순히 속도가 빠른 것을 넘어, 제한된 에너지 내에서 얼마나 효율적으로 고성능 연산을 수행하느냐의 문제로 귀결됩니다. 이러한 기술적 흐름은 AI 데이터센터의 열관리 혁신: 액체 냉각 기술과 PUE 개선 효과와 같은 에너지 효율 이슈와도 기술적 궤를 같이하며, 하드웨어 차원의 전력 최적화가 AI 산업 전체의 지속 가능성을 결정짓는 요소임을 보여줍니다.

글로벌 기업들은 이러한 요구에 대응하기 위해 다양한 전략을 취하고 있습니다. 엔비디아의 경우 단순한 GPU 기업을 넘어 칩(실리콘), 네트워킹, FM Ops(모델 배포/운영 표준화), 파운데이션 모델까지 포함하는 풀스택 구조를 통해 AI 인프라 전반을 장악하려는 전략을 구사하고 있습니다 (출처 4). 특히 엔비디아의 전략과 대비되는 스타트업들은 특정 모듈(광 전송, 인터커넥트, 전력 효율 등)의 병목 구간을 치환하는 모듈형 전략을 취하기도 합니다 (출처 4).

한국의 경쟁력 분석 및 미래 주도권 확보 전략

현재 온디바이스 AI 반도체 시장은 이제 막 시작 단계에 있는 것으로 평가됩니다 (출처 1). 글로벌 기업들이 스마트폰, PC, 차량, 로봇 등 다양한 기기에 AI 모델을 탑재하기 시작했으나 아직 시장이 완전히 성숙했다고 보기는 어렵습니다 (출처 1). 한국은 세계 6위의 제조업 강국으로서 최고의 제조 인프라와 세계적인 산업용 로봇 밀도를 보유하고 있어 상용화 속도 면에서는 우수한 위치에 있습니다 (출처 1).

하지만 기술 자립도 측면에서는 과제가 남아 있습니다. 원천 AI 기술은 미국에, 핵심 하드웨어 부품은 중국에 의존하고 있는 상황입니다 (출처 1). 따라서 한국이 미래 주도권을 확보하기 위해서는 범용 AI 모델과의 정면대결을 피하는 전략이 필요합니다. 대신 반도체와 자동차 등 세계 최고 수준의 제조 공정 데이터를 활용해 '제조 특화 대형 행동 모델(LBM)'을 구축해야 한다는 제언이 있습니다 (출처 1). 이는 Dense vs MoE LLM: 대규모 언어 모델 아키텍처의 핵심 차이에서 다루는 모델 구조적 특성을 제조 현장에 어떻게 효율적으로 이식할 것인가와도 연결되는 지점입니다.

한국의 골든 타임은 향후 5년으로 전망되며, 이 시기에는 글로벌 경쟁력을 갖춘 AI 반도체, AI 모델 및 프레임워크, SDK(소프트웨어 개발 키트) 등 풀스택을 상용 수준으로 개발할 수 있는 기업을 육성해야 합니다 (출처 1). 또한 M.AX 얼라이언스와 같은 협력 네트워크를 실질적으로 작동시켜 온디바이스 AI 반도체를 중심으로 한 생태계를 조성하는 구체적인 실행 계획이 중요합니다 (출처 1).

총평: 온디바이스 AI의 확산은 모바일 AP 내 NPU의 비중 확대와 극도의 전력 효율성 확보를 요구하고 있습니다. 이는 단순한 성능 경쟁을 넘어 실시간성이 중요한 피지컬 AI 산업으로의 확장과 직결됩니다. 한국은 제조 강국의 이점을 살려 제조 특화 모델 및 저전력 반도체 기술 국산화를 통해 글로벌 생태계에서 주도권을 확보해야 하는 과제를 안고 있습니다.

출처:
韓 피지컬 AI, 첨단 제조업 위에 온디바이스 반도체 뿌리내려야 - ZDNet korea
스마트폰의 두뇌: 모바일 AP - enerzai
온디바이스 AI | 기술 | 삼성반도체
AI 반도체 산업 리포트 - 워트인텔리전스 블로그

출처: 온디바이스 AI 확산에 따른 모바일 AP의 NPU 비중 변화와 전력 효율성 분석