본문으로 건너뛰기
피드

애플, WWDC서 온디바이스 AI 전면에…데이터센터 돈싸움 피하는 전략

ai-ml 약 6분
vote
0
댓글
북마크

애플이 WWDC에서 아이폰, 애플워치, 맥의 자체 칩을 활용한 온디바이스 AI 전략을 강조할 전망이다. 메타와 마이크로소프트가 각각 720억 달러, 880억 달러를 AI 인프라에 쓴 것과 달리 애플의 설비투자는 127억 달러 수준이라, 데이터센터 경쟁 대신 기기 생태계를 AI 컴퓨팅 자원으로 쓰려는 차별화가 핵심이다.

  • 1

    애플은 WWDC에서 아이폰용 AI 기능 강화와 온디바이스 AI 전략을 전면에 내세울 전망임

  • 2

    수십억 대의 애플 기기를 AI 컴퓨팅 자원으로 활용해 데이터센터 의존도와 토큰 비용을 줄이려 함

  • 3

    복잡한 시리 기능 일부는 구글 클라우드의 제미나이 모델을 활용하는 하이브리드 구조가 예상됨

  • 4

    엔비디아 Confidential Compute, 제미나이 증류, 온디바이스 AI 스타트업 인수 가능성도 언급됨

  • 애플이 다음 WWDC에서 온디바이스 AI를 전면에 내세울 전망임

    • 행사 개막일은 현지시간 6월 8일로 언급됨
    • 아이폰, 애플워치, 맥에 들어간 자체 설계 칩을 활용해 AI 모델을 기기 내부에서 직접 구동하는 전략을 강조할 것으로 보임
    • 지난 15년간 쌓아온 자체 실리콘 역량을 AI 경쟁력으로 연결하려는 흐름임
  • 핵심은 데이터센터 돈싸움에 덜 끌려가겠다는 것임

    • 애플은 가능한 많은 AI 작업을 사용자 기기에서 처리해 데이터센터 의존도를 낮추려 함
    • 개인정보 유출 위험을 줄이고, 기업 고객 입장에서는 AI 서비스 이용 때 발생하는 토큰 비용도 줄일 수 있음
    • 이미 보급된 수십억 대 애플 기기를 AI 컴퓨팅 자원처럼 활용하는 셈이라, 애플다운 전략이긴 함

중요

> 숫자로 보면 차이가 확 남. 지난해 메타는 AI 데이터센터 등에 720억 달러, 마이크로소프트는 880억 달러를 썼지만, 애플의 설비투자는 127억 달러 수준이었음.

  • 그렇다고 모든 걸 기기 안에서 처리할 수 있는 건 아님

    • 새로운 시리 일부 기능은 구글 클라우드에서 구동되는 제미나이 모델을 활용할 예정으로 알려짐
    • 제미나이는 수조 개 매개변수를 가진 모델이라 연산 부담이 매우 큼
    • 애플 내부 서버 인프라인 프라이빗 클라우드 컴퓨트에서도 이를 원활히 돌리는 데 어려움이 있다는 얘기가 나옴
  • 애플은 클라우드를 쓰더라도 개인정보 보호 장치를 같이 붙이려는 쪽임

    • 최근 엔비디아의 Confidential Compute 기술 사용을 승인한 것으로 전해짐
    • 이 기술은 GPU 내부에서 데이터와 AI 모델을 암호화된 상태로 처리해, 클라우드 환경에서도 개인정보 보호 수준을 높이는 역할을 함
    • 애플의 메시지는 클라우드를 안 쓴다가 아니라, 꼭 필요할 때만 쓰고 보호 수준을 끌어올리겠다는 쪽에 가까움
  • 온디바이스 모델을 만들기 위한 경량화 움직임도 있음

    • 애플이 제미나이의 증류(distillation)를 통해 소형 온디바이스 모델을 구축 중이라는 보도는 이미 3월에 나왔음
    • 온디바이스 AI 전문 스타트업 인수 가능성도 검토 중이고, 후보 중 하나로 리퀴드 AI가 거론됨
    • 큰 모델을 그대로 넣는 게 아니라, 기기에서 돌릴 수 있는 크기와 성능의 균형을 맞추려는 전략임
  • 개발자와 기업 쪽에서도 온디바이스 AI 수요가 생기고 있음

    • 웹AI는 항공기 엔진 정비용 AI 모델을 아이패드와 맥에서 인터넷 연결 없이 실행하는 기술을 개발 중임
    • 개발자 사이에서는 오픈클로 깃허브(OpenClaw Github)를 맥에서 구동하는 사례가 늘고 있다고 함
    • 네트워크가 없거나 데이터가 민감한 현장 업무에서는 온디바이스 AI가 꽤 현실적인 선택지가 될 수 있음
  • 결국 애플은 하이브리드 AI 전략으로 갈 가능성이 큼

    • 간단하고 민감한 작업은 기기에서 처리하고, 거대 모델이 필요한 요청은 클라우드로 넘기는 구조임
    • 경쟁사처럼 천문학적 데이터센터 투자에 바로 뛰어들기보다, 자체 기기 생태계를 활용한 저비용·고효율 AI로 차별화하려는 분석이 나옴
    • 문제는 이 하이브리드 경계가 사용자 경험에서 얼마나 매끄럽게 느껴지느냐임

기술 맥락

  • 애플이 온디바이스 AI를 미는 이유는 단순히 개인정보 보호 이미지 때문만은 아니에요. AI 기능을 수십억 명에게 제공하려면 추론 비용이 계속 쌓이는데, 모든 요청을 데이터센터로 보내면 토큰 비용과 GPU 비용이 감당하기 어려워지거든요.

  • 애플은 이미 아이폰, 아이패드, 맥, 애플워치에 자체 칩을 깔아둔 회사예요. 이 기기들이 로컬에서 AI 작업 일부를 처리하면, 애플은 경쟁사처럼 데이터센터를 무한정 늘리지 않고도 AI 기능을 배포할 여지가 생겨요.

  • 하지만 큰 모델이 필요한 작업은 아직 기기 안에서 해결하기 어려워요. 그래서 시리의 일부 기능에 제미나이를 쓰고, 클라우드에서는 Confidential Compute 같은 보호 기술을 붙이는 하이브리드 구조가 나오는 거예요. 온디바이스와 클라우드 중 하나만 고르는 문제가 아니라, 어떤 요청을 어디서 처리할지 나누는 설계가 핵심이에요.

  • 증류가 언급되는 이유도 여기에 있어요. 거대한 모델의 능력을 작은 모델에 옮겨 담아야 아이폰이나 맥에서 빠르게 돌릴 수 있거든요. 성능, 배터리, 메모리, 개인정보, 비용 사이에서 균형을 잡는 게 애플 AI 전략의 실제 난이도예요.

애플의 AI 전략은 남들처럼 데이터센터를 더 짓는 게임이 아니라, 이미 팔아둔 기기를 연산 인프라로 활용하는 게임에 가깝다. 다만 거대 모델이 필요한 시리 같은 기능은 결국 클라우드를 써야 해서, 온디바이스와 클라우드의 경계 설계가 승부처가 될 듯함.

댓글

댓글

댓글을 불러오는 중...

ai-ml

대학생들은 이미 챗지피티와 제미나이를 쪼개 쓰는 ‘AI 네이티브’가 됐다

이화여대 학생 설문과 인터뷰를 보면 생성형 AI는 과제 보조 도구를 넘어 학습, 글쓰기, 자료조사, 감정 상담까지 들어온 일상 인프라가 됐다. 학생들은 챗지피티, 제미나이, 클로드, 퍼플렉시티를 용도별로 나눠 쓰면서도 환각과 오류 때문에 교차검증이 필요하다고 보고 있다. 대학의 윤리 지침은 존재하지만 학생 체감은 낮고, 이제는 금지보다 활용 교육과 평가 방식 재설계가 핵심 이슈로 떠올랐다.

ai-ml

AI 에이전트 시대, 진짜 해자는 코딩 실력이 아니라 도메인 지식이다

이 글은 에이전트형 AI가 소프트웨어 개발의 병목을 “만들 수 있나”에서 “맞는지 판단할 수 있나”로 옮겼다고 주장한다. 일반ist 엔지니어의 코드 생산 능력보다, 특정 도메인의 정답을 알아보고 검증할 수 있는 사람이 더 큰 가치를 갖게 된다는 얘기다.

ai-ml

OpenRouter, 시리즈 B에서 1억1300만 달러 조달…멀티 모델 AI 인프라 판 커진다

OpenRouter가 알파벳 성장펀드 CapitalG 주도로 1억1300만 달러 규모 시리즈 B 투자를 받았다. 최근 6개월간 주간 처리량이 5조 토큰에서 25조 토큰으로 5배 늘었고, 올해 1천조 토큰 이상을 처리하는 속도로 성장 중이라고 밝혔다.

ai-ml

테슬라 FSD, 중국서 첫 집단 사기 소송 심리 시작

중국 베이징 법원이 테슬라의 풀 셀프 드라이빙 판매 약속을 둘러싼 소비자 사기 소송 첫 심리를 열었다. 원고 10명은 2019~2021년에 약 5만6천 위안을 내고 FSD를 샀지만, 실제 중국 출시 기능은 구형 하드웨어 차량을 배제했고 완전 자율주행도 제공하지 못했다고 주장한다. 중국 소비자보호법상 사기로 인정되면 환불뿐 아니라 3배 배상까지 이어질 수 있어 파장이 크다.

ai-ml

안도르 제작자, 1,500쪽 대본 공개 접은 이유는 “AI 학습 데이터 되기 싫어서”

스타워즈 드라마 안도르의 쇼러너 토니 길로이가 준비해둔 1,500쪽짜리 대본·콘셉트 아트 공개 계획을 접었다. 이유는 단순하다. 공개하는 순간 AI 모델 학습 데이터로 빨려 들어갈 수 있다는 우려 때문이다. 헐리우드 창작자와 스튜디오, AI 기업 사이의 저작권·학습 데이터 갈등이 다시 선명하게 드러난 사례다.