본문으로 건너뛰기
피드

애플, Siri를 앱 안에서 움직이는 개인형 AI 비서로 다시 밀어붙임

ai-ml 약 7분
vote
0
댓글
북마크

애플이 Apple Intelligence 기반의 새 Siri AI를 예고했다. 핵심은 단순 질의응답이 아니라 사용자의 앱, 화면, 사진, 메일, 메시지 맥락을 읽고 실제 행동까지 이어주는 개인형 AI 비서다. 영어 지원은 올해 말부터 순차적으로 들어오고, 일부 기능은 이미 제공 중이다.

  • 1

    Siri AI는 자연어 대화, 개인 맥락 검색, 앱 실행 액션을 한 덩어리로 묶는 방향으로 바뀐다.

  • 2

    Visual Intelligence는 아이폰을 넘어 아이패드, 맥, Apple Vision Pro까지 확장된다.

  • 3

    사진 편집, 글쓰기, 통화 맥락, 실시간 번역, Safari 자동화까지 Apple Intelligence 기능이 기본 앱 전반에 깔린다.

  • 애플이 Siri를 다시 꺼내 들었는데, 이번엔 그냥 ‘말 잘 알아듣는 비서’가 아니라 Apple Intelligence 위에서 돌아가는 개인형 AI 비서로 포지셔닝함

    • 자연어로 타이핑하거나 말하면 질문 답변, 아이디어 브레인스토밍, 작업 보조까지 이어지는 식
    • 애플 표현대로는 “사용자 중심, 앱에 통합, 개인 맥락 기반, 매 단계에서 프라이버시 보호”가 핵심 컨셉임
    • Siri AI 영어 지원은 올해 말부터라고 못 박았고, 한국어 얘기는 아직 없음
  • 제일 큰 변화는 Siri가 사용자의 ‘개인 맥락’을 읽는다는 점임

    • 몇 년 전 사진을 찾아달라고 하거나, 메일함 깊숙이 묻힌 이메일을 꺼내거나, 저장해둔 메모의 세부 내용을 불러오는 식
    • 지금까지의 Siri가 명령어를 맞혀야 하는 느낌이었다면, 이번 방향은 “내가 뭘 말하는지 알아서 찾아봐”에 가까움
    • 이게 제대로 되면 검색, 파일 탐색, 앱 전환이 꽤 많이 줄어들 수 있음
  • Siri가 앱 안에서 실제 행동까지 하겠다는 것도 포인트임

    • 메시지, 음악, 미리 알림 같은 앱에서 현재 사용자가 하는 일을 보고 액션을 수행할 수 있다고 함
    • 예를 들어 방금 보낸 메시지를 빠르게 고치거나, 차 안에서 들은 노래를 운동 플레이리스트에 추가하는 식
    • 개발자 입장에선 결국 “내 앱의 어떤 액션을 AI가 안전하게 호출하게 할 것인가”가 중요해질 수밖에 없음

중요

> 애플이 말하는 새 Siri는 검색창이나 챗봇이 아니라, 앱과 운영체제 사이에서 사용자의 의도를 실행하는 레이어에 가까움. 이게 잘 되면 iOS 앱의 사용 흐름 자체가 꽤 달라질 수 있음.

  • Visual Intelligence도 기기 범위를 넓힘

    • 기존보다 더 많은 기기에서 화면이나 카메라 앞의 대상을 보고 검색, 질문, 액션을 수행할 수 있게 함
    • iPad, Mac, Apple Vision Pro까지 확장된다고 명시됨
    • iPad에서는 Apple Pencil로 화면의 항목을 동그라미 치고 질문할 수 있고, Mac에서는 스크린샷의 이미지나 PDF를 기반으로 검색과 액션을 수행하는 식
  • Apple Vision Pro 쪽 설명은 좀 애플답게 야심참

    • 사용자가 보고 있는 텍스트, 이미지, 현실 객체에 대해 Siri AI에 바로 물어볼 수 있다고 함
    • “그냥 바라보면 더 알아낼 수 있다”는 식의 인터페이스라, 공간 컴퓨팅에서 AI가 어떤 입력 장치 역할을 할지 보여주는 대목임
    • 물론 실제로 얼마나 자연스럽게 동작할지는 데모가 아니라 실사용에서 봐야 함
  • 사진 편집 기능도 꽤 넓게 들어감

    • Spatial Reframing은 사진을 찍은 뒤에도 시점, 각도, 줌을 조정하는 것처럼 다시 프레이밍할 수 있게 함
    • Extend는 사진 바깥 영역을 확장하는 기능이고, Clean Up은 더 큰 객체 제거까지 강화된다고 함
    • Image Playground는 설명이나 터치 입력으로 포토리얼리스틱 포함 다양한 스타일의 이미지를 만들 수 있다고 소개됨
  • 글쓰기 기능은 “거의 어디서나 Siri로 쓰기”에 가까움

    • 빈 문서 초안 생성, 작성한 글 피드백, 메시지와 메일에서 문체·구두점·톤 맞추기를 지원한다고 함
    • 문법과 맞춤법을 입력 중 자동으로 검사하는 Proofread 기능은 영어로 제공 예정
    • 메시지와 메일에서는 대화 맥락을 보고 일정 추가나 사진 검색 같은 빠른 액션도 제안함
  • 통화 중 맥락을 띄워주는 Call Context도 흥미로운 기능임

    • 항공사에 전화하면 Mail에 있는 확인 코드를 찾아 보여주는 식으로, 앱 사이에 흩어진 정보를 통화 상황에 맞춰 꺼내주는 기능
    • 이건 단순 편의 기능처럼 보이지만, 실제로는 개인 데이터 접근 권한과 추천 타이밍이 핵심임
    • 영어 지원 예정이라 한국 사용자는 당장 쓰기 어렵겠지만 방향성은 분명함
  • Live Translation은 이미 사용 가능하다고 적혀 있음

    • Messages에서는 텍스트를 자동 번역하고, FaceTime에서는 실시간 번역 자막을 표시함
    • Phone 앱 통화와 AirPods 대화에서도 음성 번역을 제공한다고 함
    • 다국어 협업이 많은 팀이라면 이 기능은 꽤 실용적일 수 있음
  • Safari와 Passwords, Shortcuts에도 AI가 들어감

    • Safari는 탭을 주제별로 자동 그룹화하고, Notify Me로 가격 변경이나 재입고 같은 페이지 변화를 감시해 알려줌
    • Passwords 앱은 약하거나 유출된 비밀번호를 감지하고, 가능하면 대신 업데이트까지 해준다고 함
    • Shortcuts는 사용자가 원하는 작업을 설명하면 앱 간 액션을 연결한 자동화를 만들어주는 방향으로 바뀜

ℹ️참고

> 이번 발표는 기능 목록이 엄청 넓지만, 핵심은 하나임. 애플은 AI를 별도 서비스로 팔기보다 iPhone, iPad, Mac, Vision Pro의 기본 사용 경험 안에 조용히 깔고 있음.


기술 맥락

  • 애플이 Siri를 다시 설계하는 이유는 음성비서의 한계를 챗봇 답변만으로 풀기 어렵기 때문이에요. 사용자가 진짜 원하는 건 “정보를 알려줘”에서 끝나는 게 아니라, 사진을 찾고 메일을 꺼내고 메시지를 고치는 실제 작업이거든요.

  • 그래서 Apple Intelligence는 앱 안의 데이터와 액션을 AI가 다룰 수 있게 만드는 방향으로 가요. 이 선택이 중요한 이유는 iOS 생태계에서는 앱 권한, 개인정보, 시스템 통합이 전부 운영체제 레벨에서 관리되기 때문이에요.

  • Visual Intelligence가 iPad, Mac, Vision Pro로 넓어지는 것도 같은 흐름이에요. 카메라, 화면 캡처, Apple Pencil, 시선 같은 입력을 AI 질문으로 바꾸면 사용자는 텍스트 프롬프트를 길게 쓰지 않아도 되거든요.

  • 개발자 입장에서는 이 변화가 단순한 신기능 추가로 끝나지 않을 수 있어요. 사용자가 앱 화면을 직접 탐색하기보다 Siri나 시각 인식 기능을 통해 액션을 실행하면, 앱의 기능 노출 방식과 자동화 인터페이스 설계가 더 중요해져요.

애플의 방향은 챗봇 앱 하나를 더 만드는 게 아니라 운영체제 안에 AI 액션 레이어를 까는 쪽에 가깝다. 다만 ‘영어부터’, ‘올해 말’, ‘지원 기기 제한’이 붙어 있어서 한국 개발자 입장에서는 실제 체감까지 시간이 좀 걸릴 가능성이 크다.

댓글

댓글

댓글을 불러오는 중...

ai-ml

AI는 지금 느려지고 있는데, 비용 구조는 절대 느려지면 안 되는 상태다

이 글은 생성형 AI 산업이 데이터센터, GPU, 클라우드 약정, 토큰 과금 위에 얼마나 무리한 성장 가정을 얹어놨는지 공격적으로 뜯어본다. 핵심은 단순한 버블론이 아니라, 오픈AI와 앤트로픽이 2030년까지 지금보다 훨씬 큰 매출을 만들지 못하면 현재 인프라 투자 자체가 설명되지 않는다는 주장이다.

ai-ml

xAI, 프런티어 AI 연구소보다 데이터센터 임대업자에 가까워지는 중

xAI가 Anthropic과 Google에 대규모 GPU 데이터센터 용량을 빌려주면서, Grok을 키우는 AI 연구소라기보다 데이터센터 임대 사업자처럼 보이기 시작했다는 분석이다. Anthropic은 피크 시간대 용량 부족을 겪다가 xAI의 멤피스 데이터센터를 쓰면서 제한을 완화했고, 계약 규모는 월 12억5천만 달러까지 올라간다. 핵심은 단순 회계 장난이 아니라, AI 업계 전체의 GPU 부족과 xAI의 빠른 데이터센터 구축 능력이 실제 경쟁력일 수 있다는 점이다.

ai-ml

샤오미 MiMo, 1조 파라미터 모델에서 초당 1000토큰 찍었다

샤오미 MiMo 팀과 TileRT가 1조 파라미터급 모델 MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed를 공개했고, 단일 8-GPU 범용 노드에서 초당 1000토큰 이상 디코딩 속도를 냈다고 밝힘. 핵심은 전용 하드웨어가 아니라 FP4 양자화, DFlash 투기적 디코딩, TileRT의 초저지연 실행 엔진을 모델-시스템 공동설계로 묶은 점임. API는 2026년 6월 9일부터 6월 23일까지 제한 신청제로 열리고, 가격은 기존 MiMo-V2.5-Pro의 3배지만 생성 속도는 약 10배라고 주장함.

ai-ml

정부, 2조800억 원 들여 GPU 9704장 확보한다

과기정통부가 2조800억 원 규모 첨단 GPU 확보·구축·운용 지원 사업자로 네이버클라우드, 삼성SDS, 엘리스그룹을 선정했다. 총 9704장의 최신 GPU를 확보해 독자 AI 파운데이션 모델, 국가 AI 프로젝트, 산학연 연구개발, 클라우드 GPU 서비스에 투입할 계획이다.

ai-ml

딥시크발 가격 전쟁, 중국 AI 클라우드 마진을 갈아버리는 중

딥시크 V4의 초저가 정책 이후 중국 AI 시장에서 API 가격 인하가 연쇄적으로 터지고 있다. 샤오미는 최대 99%, 텐센트 클라우드는 최대 97.5%까지 가격을 낮췄고, 오픈 웨이트 모델 확산이 추론 서비스의 차별점을 가격 경쟁으로 몰아가고 있다.